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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)

  • Visión general de la IA en la atención al cliente
  • Fundamentos de los LLM
  • Evolución de los chatbots: desde scripts simples hasta soporte impulsado por IA

Arquitectura de los LLM

  • Comprender los bloques de construcción de los LLM
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo en los LLM
  • Entrenamiento de los LLM: datos, algoritmos y recursos computacionales

Implementación de LLM en chatbots

  • Estrategias de integración de LLM en sistemas existentes
  • Diseño de flujos conversacionales e interacciones con el usuario
  • Garantizar la comprensión contextual y la coherencia

Mejora de la capacidad de respuesta del chatbot

  • Técnicas para la generación de respuestas en tiempo real
  • Gestión de conversaciones simultáneas
  • Personalización y soporte predictivo

Diseño de experiencia de usuario e interfaz

  • Diseño de interfaces de chatbot amigables para el usuario
  • Pistas visuales y textuales para una mejor interacción
  • Ciclos de retroalimentación y mejora continua

Consideraciones éticas y cumplimiento

  • Privacidad y seguridad de datos con los LLM
  • Uso ético de la IA en la atención al cliente
  • Cumplimiento de las normativas y estándares de la industria

Pruebas y despliegue

  • Aseguramiento de calidad y metodologías de prueba
  • Estrategias de despliegue para escalabilidad y confiabilidad
  • Monitoreo y mantenimiento de los sistemas de chatbot

Casos de estudio y aplicaciones del mundo real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots basados en LLM
  • Lecciones aprendidas y mejores prácticas
  • Tendencias futuras e innovaciones en la atención al cliente impulsada por IA

Proyecto y evaluación

  • Diseño y construcción de un chatbot basado en LLM
  • Evaluaciones entre pares y discusiones grupales
  • Evaluación final y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación
  • Se recomienda experiencia con programación en Python, pero no es obligatorio
  • El conocimiento básico de conceptos de machine learning es beneficioso

Público objetivo

  • Profesionales de la atención al cliente
  • Profesionales de TI
  • Analistas de negocios
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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