以下是为您推荐的AI心理咨询课程框架，结合情感分析与对话系统核心技术，整合了多个权威来源的行业应用与技术实现方案：

一、课程理论模块

心理学与AI交叉学科基础

心理咨询核心方法论：认知行为疗法（CBT）、人本主义理论与强化学习结合

情绪识别技术：通过NLP分析文本情绪标签（如愤怒、焦虑），结合语音特征（语调、停顿）和面部微表情识别

情感分析技术专项

多模态数据融合：整合社交媒体文本、可穿戴设备生理数据（心率、睡眠）进行情绪预测

情感计算框架：基于Transformer的效价-唤醒度模型，实现情绪动态追踪

二、对话系统开发实践

AI心理咨询机器人设计

对话逻辑架构：采用三阶段模型（探索-领悟-行动），融入心理咨询中的复述、情感投射技术

人格模拟训练：使用LoRA微调大模型，构建兼具共情能力和专业边界的虚拟咨询师

案例参考：Pi机器人通过角色扮演帮助用户练习社交技巧，Woebot提供CBT工具链

关键技术实现

安全应答机制：设置敏感词过滤层与危机干预协议（如自杀倾向识别→转接人工服务）

长期记忆管理：向量数据库存储用户历史对话，实现个性化咨询策略迭代

三、行业应用案例分析

典型产品拆解

Replika的情感成长系统：通过用户反馈优化虚拟人格

Wysa的AI+心理学融合：整合情绪日记、冥想引导与认知重构练习

国内实践：必归AI数字人基于多轮对话实现抑郁倾向筛查

伦理与合规

数据隐私保护：差分隐私技术在情感数据脱敏中的应用

服务边界设计：明确AI咨询与临床治疗的适用范围

四、推荐学习资源

技术工具链

开源框架：Rasa对话系统 + Hugging Face情感分析模型

数据集：DAIC-WOZ（抑郁诊断对话语料）、MELD（多模态情绪数据集）

延伸学习平台

必归AI开发者社区：提供心理咨询机器人API接口与案例库

Coursera专项课程：《AI for Mental Health》（密歇根大学）

论文精读：《Conversational AI for Mental Health Support》（ACM ）

以上内容综合了当前主流AI心理咨询产品的技术实现与伦理考量，学习者可根据自身需求侧重技术开发（如对话系统架构）或应用研究（如疗效评估）。如需具体课程链接或工具包部署指南，可进一步说明需求方向。