LA0533 Modulis "Mākslīgā intelekta lietojumi": Virtuālie asistenti

Kods LA0533
Nosaukums Modulis "Mākslīgā intelekta lietojumi": Virtuālie asistenti
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Pamatstudiju, Profesionālais
Tematiskā joma Inženiergrafika
Struktūrvienība Liepājas akadēmija
Mācībspēks Ingus Terbets
Kredītpunkti 3.0
Daļas 1
Anotācija Studiju kurss paredz izpratnes veidošanu mākslīga intelekta lietojumos, pēc tam kad jau apgūti mākslīgā intelekta un Python programmēšanas pamati. Studenti padziļināti apgūs sarunbotu (chatbot), virtuālo asistentu un runas atpazīšanas tehnoloģijas un to nianses..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Pārskats par virtuālajiem asistentiem, to lomu un izmantošanas scenārijiem. Sarunbotu veidi (noteikumu balstīti, mašīnmācīšanās, LLM), to priekšrocības un ierobežojumi. Gatavu rīku un platformu izmantošana. 4 5 0 0
Sarunbotu komponentes: dialoga pārvaldība, atbildes ģenerēšana. Dialoga struktūras plānošana un dialogu plūsmu modelēšana. Lietotāja nolūku (intent) un entītiju identificēšana. 4 6 0 0
Dabiskās valodas apstrādes (NLP) tehnoloģijas Teksta analīze, tokenizācija, vārdšķiru noteikšana, nosaukto entītiju atpazīšana. Rīki un bibliotēkas. NLP izmantošana sarunbota atbildes kvalitātes uzlabošanai. 4 5 0 0
Datu sagatavošana apmācībai, piemēru veidošana nolūku atpazīšanai. Mašīnmācīšanās pieejas sarunbotu apmācībā. Testēšanas metodoloģijas un lietotāja simulācijas. 4 6 0 0
Klasifikatori, vektoru modeļi. Valodas modeļi un to pielietošana sarunā. 4 6 0 0
Runas atpazīšanas principi un rīki. Balss sintezēšana un tās integrācija. Runas interfeisa veidošana. 4 6 0 0
Asistenta izvietošana tīmekļa, mobilajās un darbvirsmas lietotnēs. Webhook, API izmantošana un ārējo datu avotu piesaiste. UI/UX principi saziņas interfeisos. 3 8 0 0
LLM izmantošana virtuālajos asistentos. OpenAI Assistants API iespējas un integrācijas piemēri. Ētiskie apsvērumi un datu drošība AI risinājumos. 3 8 0 0
Projekta prezentācija. 2 2 0 0
Kopā: 32 52 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Mērķis: Iepazīstināt studentus ar virtuālo asistentu izstrādei nepieciešamajām teorētiskajām un praktiskajām prasmēm. Studiju kursa uzdevumi: 1. Iepazīstināt studentus ar pamata konceptiem un populārākajām tehnoloģijām, kas tiek izmantotas virtuālajos asistentos; 2. Iepazīstināt ar dabisko valodu apstrādes (NLP) izmantošanu virtuālo asistentu izstrādē; 3. Iepazīstināt ar virtuālo asistentu integrāciju tīmekļa, mobilajās un darbvirsmas lietotnēs; 4. Iepazīstināt ar OpenAI Assistants API izmantošanu virtuālo asistentu izstrādei.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Zināšanas: 1. Pārzina sarunbotu attīstības vēsturi 2. Izprot sarunbotu algoritmus (noteikumu balstītus, mašīnmācīšanās, valodas modeļus) un to apmācības principus. 3. Izprot dabiskās valodas apstrādes (NLP) tehnoloģijas pamatus 4. Izprot runas atpazīšanas un sintezēšanas tehnoloģiju darbības principus. 5. Zina populārākos rīkus un platformas sarunbotu un virtuālo asistentu izstrādei 6. Zina iespējamos lietošanas scenārijus un integrācijas iespējas dažādās platformās (mobilās, tīmekļa un darbvirsmas lietotnes). - Izstrādāti praktiskie darbi, veikta projekta prezentācija.
Prasmes: 1. Prot izstrādāt vienkāršu virtuālo asistentu, izmantojot izvēlētu rīku vai platformu. 2. Prot veikt sarunbota struktūras plānošanu un dialoga plūsmas izveidi. 3. Prot izmantot NLP rīkus teksta analīzei un atbildes ģenerēšanai. 4. Prot integrēt virtuālo asistentu tīmekļa, mobilajā vai darbvirsmas lietotnē. 5. Prot izmantot OpenAI Assistants API vai līdzīgas tehnoloģijas asistenta funkcionalitātes izstrādē. 6. Prot testēt un pilnveidot virtuālā asistenta veiktspēju. - Izstrādāti praktiskie darbi, veikta projekta prezentācija.
Kompetences: 1. Spēj patstāvīgi analizēt problēmu un izstrādāt atbilstošu virtuālā asistenta risinājumu. 2. Spēj izvērtēt un izvēlēties piemērotākās tehnoloģijas un metodes atkarībā no uzdevuma. 3. Spēj strādāt komandā, sadarbojoties virtuālā asistenta izstrādes procesā. 4. Spēj izmantot informācijas meklēšanas un atlases prasmes tehnoloģiju izvēlē un risinājumu pilnveidē. 5. Spēj dokumentēt, prezentēt un pamatot virtuālā asistenta izstrādes procesu un rezultātus. - Izstrādāti praktiskie darbi, veikta projekta prezentācija.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Praktiskais darbs: API un text-to-speech izmantošana - 10%
Praktiskais darbs: Vismaz 3 dažādas izmantošanas situācijas un 3 dažādi API - 10%
Praktiskais darbs: OpenAI Assistants API izmantošana - 10%
Praktiskais darbs: Datubāzes integrācija sarunbotā - 10%
Praktiskais darbs: Savu tīmekļa pakalpju izmantošana savā sarunbota lietotnē - 10%
Praktiskais darbs: Sarunbota šablona izmantošana - 10%
Gala projekta prezentācija - 40%
 
Priekšzināšanas Nepieciešamas pamatzināšanas programmēšanā, pieredze darbā ar tīmekļa tehnoloģijām un API, kā arī pamatzināšanas par mākslīgo intelektu (GPT, ģeneratīvs AI, halucinācijas, populārākie ietvari).
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 3.0 16.0 16.0 0.0 *
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]