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Programa del Curso
Introducción
- Visión general de los sistemas de AI conversacional
- Evolución y componentes de los sistemas conversacionales modernos
Diseño de Flujos Conversacionales Avanzados
- Creación de diálogos dinámicos y conscientes del contexto
- Manejo de intenciones y entidades complejas del usuario
- Construcción y prueba de escenarios conversacionales adaptativos
Técnicas Avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Pre-entrenamiento y ajuste fino de modelos de lenguaje grandes
- Implementación de reconocimiento de entidades nombradas (NER) y análisis de sentimientos
Procesamiento Multilingüe y Entre Idiomas
- Estrategias para soportar múltiples idiomas en un proyecto
- Integración y prueba de NER y análisis de sentimientos en un bot conversacional
Integración de Backend y Manejo de Datos
- Conexión de bots a fuentes de datos empresariales y APIs
- Uso de bases de datos y servicios en la nube para almacenamiento y recuperación de datos
Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento
- Garantizar la privacidad de los datos, el cifrado y las interacciones seguras del usuario
- Desarrollo de conexiones API e implementación de protocolos de seguridad de datos
Diseño de Interfaces Centradas en el Usuario
- Mejora de la experiencia del usuario con interacciones por voz y visual
Aprendizaje Adaptativo para AI Conversacional
- Implementación de ciclos de retroalimentación del usuario y mecanismos de aprendizaje para mejorar las interacciones
- Creación de características de aprendizaje adaptativo y evaluación de su rendimiento
Administración de Proyectos de AI Conversacional
- Técnicas de administración de proyectos ágiles específicas para proyectos de IA
- Definición de KPIs y métricas de éxito para proyectos conversacionales
Estrategias de Prueba y Optimización
- Marco de pruebas continuas para AI conversacional
- Monitoreo, análisis y perfeccionamiento de modelos después del despliegue
- Realizar pruebas de rendimiento y rutinas de optimización
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión fundamental de la inteligencia artificial conversacional y los modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Experiencia con lenguajes de programación como Python
- Conocimientos básicos de integración de API y servicios en la nube
Publido Objetivo
- Gerentes de proyectos de IA
- Desarrolladores de inteligencia artificial conversacional
- Ingenieros senior de software
35 Horas
Testimonios (1)
El detalle con el que el instructor explicó todos los conceptos.
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Traducción Automática
