智能外呼助手1.0发布
适用客户: 金融:金融贷款、金融理财、金融催收等 房产:楼盘出售、商铺招租、房产中介、装修等房地产附加服务客户开发 互联网:媒体广告、网络推广、合作伙伴等 保险:保险新客户开发、老客户新产品推荐等业务 教育:教育培训机构、社会自考招生 电商:线上促销活动推送 汽车:售后服务、满意度回访调查、问卷调查、市场调研 广告:满意度回访、邀约等
版本/规格功能: 通过呼叫控制、语音转文本、自然语言处理等技术手段,实现机器自动外呼完成通话任务的工具。能够将客服人员从重复、机械的初步筛选、意向识别中解放出来,投入到更有价值的客户跟进中。 提供机器人管理及配置,可视化的流程配置工具,知识库配置,全局语境配置,呼叫任务管理等能力。
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深度学习CNN发展大事件一览
深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味,这里依据时间线索,对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结,方便大家在研究CNN时追本溯源,在汲取最新成果的同时不忘经典。 首先这里给出CNN在发展过程中的一些具有里程碑意义的事件和文献: 对于CNN最早可以追溯到1986年BP算法的提出,然后1989年LeCun将其用到多层神经网络中,直到1998年LeCun提出LeNet-5模型,神经网络的雏形完成。在接下来近十年的时间里,卷积神经网络的相关研究趋于停滞,原因有两个:一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大,当时的硬件计算能力完全不可能实现;二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。2006年,Hinton终于一鸣惊人,在《科学》上发表文章,CNN再度觉醒,并取得长足发展。2012年,ImageNet大赛上CNN夺冠,201...
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关于AI,程序员需要了解这些!
AI可以说是时下最热门的话题之一,也是众多程序员关注的主题,那么如果你想要入门AI,需要这些什么呢? 0.了解它! 无论是学习什么,你总要知道这几个问题:a.它是什么?b.能做什么?c.有什么用?d.你要用它做什么?所以你首先要做的第一步就是——去认识AI。AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。 1.工欲善其事,必先利其器 无论学习啥,总要有些趁手的“工具”,才能更好的掌握它。 数学:数学在AI的学习中是相当重要的一部分,主要复习以下科目:①线性代数:矩阵乘法;②高数:求导;③概率论:条件与后验概率。英文:这就不必多解释了,现在的翻译软件也不少,让你能更轻松的看懂那些学习材料。 2.机器学习课程 机器学习的第一门课程建议学习Andrew Ng的机器学习 (Machine Learning - Stanford University | Coursera)。因为难度适中,但是内容却又相当丰富,非常适合初入门的程序员。除了以上的这门课,还可以去找一些相关的课程进行进阶学习。 3. 实践做项目 当你...
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