AI Chatbot 自行制作教學課程

課程名稱：AI Chatbot 自製實戰班：從零打造智能對話機器人

課程簡介：

本課程旨在幫助學員快速掌握 AI Chatbot 的開發流程，並學會如何利用現有工具和平台，從零開始設計、開發和部署自己的智能對話機器人。課程將從基礎概念出發，逐步深入探討 Chatbot 的架構、對話流程設計、自然語言處理技術、以及各種開發工具與平台。透過實際案例分析和實作練習，學員將學會如何定義 Chatbot 的功能、設計對話流程、訓練模型、以及將 Chatbot 部署到不同的平台。本課程強調實作導向，讓學員在短時間內掌握 Chatbot 開發的核心技能，並具備獨立開發 AI 對話機器人的能力。

課程目標：

• 了解 AI Chatbot 的基本概念、核心架構與應用場景。
• 掌握 Chatbot 的對話流程設計、意圖識別、實體提取等關鍵技術。
• 學習如何使用現有的 Chatbot 開發工具和平台，例如：Dialogflow、Rasa、Botpress 等。
• 學習如何訓練 Chatbot 的自然語言處理模型，以提高對話的準確性。
• 學習如何將 Chatbot 部署到不同的平台，例如：網頁、手機 App、社群媒體等。
• 了解 Chatbot 的優缺點、限制與倫理議題。
• 培養快速學習與應用 AI 技術的能力。

課程對象：

• 對 AI Chatbot 感興趣，希望學習如何開發對話機器人的開發者、設計師。
• 需要利用 Chatbot 提供客戶服務、自動化流程的企業主、行銷人員。
• 希望探索 AI 技術，並將其應用於工作與學習的學生或研究人員。
• 希望學習新技能，並保持競爭力的技術愛好者。
• 具備基本的電腦操作與網路知識者。

課程大綱：

第一單元：AI Chatbot 基礎 (約 2 小時)

• 1.1 課程簡介與 Chatbot 概覽
  • 介紹本課程的目標、內容與學習方式。
  • 介紹 AI Chatbot 的基本概念、核心功能與應用場景。
  • 簡述 Chatbot 的發展歷程與未來趨勢。
• 1.2 Chatbot 的核心架構
  • 深入探討 Chatbot 的核心架構，包括：
    • 對話管理 (Dialogue Management)
    • 自然語言理解 (Natural Language Understanding, NLU)
    • 自然語言生成 (Natural Language Generation, NLG)
  • 了解各模組在 Chatbot 中的作用。
• 1.3 Chatbot 的對話流程設計
  • 介紹 Chatbot 的對話流程設計，包括：
    • 意圖 (Intent) 與實體 (Entity) 的定義
    • 對話節點 (Dialogue Node) 的設計
    • 對話流程圖 (Dialogue Flow Diagram) 的繪製
  • 學習如何設計清晰且有效的對話流程。
• 1.4 常見 Chatbot 開發工具與平台
  • 介紹常見的 Chatbot 開發工具與平台，例如：
    • Dialogflow
    • Rasa
    • Botpress
    • Microsoft Bot Framework
  • 比較各工具與平台的優缺點。
• 1.5 實作練習：
  • 選擇一個 Chatbot 開發工具或平台，註冊帳號並登入。
  • 瀏覽工具或平台的使用者介面。
  • 建立一個簡單的 Chatbot 專案。

第二單元：Chatbot 開發實戰 (約 3 小時)

• 2.1 使用 Dialogflow 建立 Chatbot
  • 學習如何使用 Dialogflow 建立 Chatbot，包括：
    • 定義意圖 (Intent) 與訓練短語 (Training Phrase)
    • 定義實體 (Entity) 與實體類型 (Entity Type)
    • 設計對話流程 (Dialogue Flow) 與回應 (Response)
  • 實作練習：
    • 使用 Dialogflow 建立一個簡單的問候 Chatbot。
    • 使用 Dialogflow 建立一個訂餐 Chatbot。
• 2.2 使用 Rasa 建立 Chatbot
  • 學習如何使用 Rasa 建立 Chatbot，包括：
    • 定義 NLU 模型 (NLU Model) 與對話策略 (Dialogue Policy)
    • 定義意圖 (Intent) 與實體 (Entity)
    • 設計對話流程 (Dialogue Flow) 與回應 (Response)
  • 實作練習：
    • 使用 Rasa 建立一個簡單的問候 Chatbot。
    • 使用 Rasa 建立一個查詢天氣 Chatbot。
• 2.3 Chatbot 的自然語言處理
  • 深入探討 Chatbot 的自然語言處理技術，包括：
    • 斷詞 (Tokenization)
    • 詞性標註 (Part-of-Speech Tagging)
    • 意圖識別 (Intent Recognition)
    • 實體提取 (Entity Extraction)
  • 學習如何訓練 Chatbot 的 NLU 模型。
• 2.4 Chatbot 的測試與除錯
  • 學習如何測試 Chatbot 的對話流程與回應。
  • 學習如何除錯 Chatbot 的問題。
  • 學習如何優化 Chatbot 的效能。
• 2.5 專案實作：
  • 選擇一個實際應用場景，使用 Dialogflow 或 Rasa 開發一個小型 Chatbot 專案。
  • 例如：
    • 客戶服務 Chatbot
    • 預約系統 Chatbot
    • 資訊查詢 Chatbot
  • 分享專案開發的心得與技巧。

第三單元：Chatbot 部署與進階應用 (約 1 小時)

• 3.1 Chatbot 的部署
  • 學習如何將 Chatbot 部署到不同的平台，例如：
    • 網頁
    • 手機 App
    • 社群媒體 (Facebook Messenger, Line)
  • 介紹各平台的部署方法與注意事項。
• 3.2 Chatbot 的進階應用
  • 探討 Chatbot 的進階應用，例如：
    • 多語言支援
    • 個性化對話
    • 與其他系統整合
  • 分享 Chatbot 的進階使用技巧。
• 3.3 Chatbot 的優缺點與限制
  • 探討 Chatbot 的優點與缺點。
  • 了解 Chatbot 的限制與挑戰。
  • 分享 Chatbot 的最佳實踐。
• 3.4 Chatbot 的倫理與安全
  • 探討 Chatbot 可能帶來的倫理問題：偏見、濫用、隱私。
  • 提醒學員負責任地使用 Chatbot。
  • 簡述 Chatbot 的安全風險與防範措施。
• 3.5 AI Chatbot 技術的未來發展
  • 探討 AI Chatbot 技術的未來發展趨勢：更智慧的對話、更人性化的體驗、更廣泛的應用。
  • 分享對 AI Chatbot 技術未來發展的想像與看法。
  • 鼓勵學員持續學習與探索新的 AI 技術。
• 3.6 課程總結與 Q&A
  • 複習課程重點與學習內容。
  • 回答學員的提問。
  • 鼓勵學員持續學習與探索 AI Chatbot。

注意事項：

• 本課程將著重於實作，鼓勵學員積極參與討論與提問。
• 課程中將提供相關的程式碼範例與資料集。
• 學員需具備基本的電腦操作與網路知識。
• 課程時間可根據學員的學習狀況彈性調整。