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Programa del Curso
Introducción a Conversational AI y a los modelos de lenguaje pequeño (SLM)
- Fundamentos de la IA conversacional
- Descripción general de los SLM y sus ventajas
- Casos prácticos de MST en aplicaciones interactivas
Diseño de flujos conversacionales
- Principios del diseño de la interacción humano-IA
- Creación de diálogos atractivos y naturales
- Consideraciones sobre la experiencia del usuario (UX)
Creación de bots de atención al cliente
- Casos de uso de bots de atención al cliente
- Integración de SLM en plataformas de servicio al cliente
- Gestionar las consultas comunes de los clientes con IA
Entrenamiento de SLM para la interacción
- Recopilación de datos para IA conversacional
- Técnicas de formación para MST en sistemas de diálogo
- Ajuste fino de modelos para escenarios de interacción específicos
Evaluación de la calidad de la interacción
- Métricas para evaluar la IA conversacional
- Pruebas de usuario y recopilación de comentarios
- Mejora iterativa basada en la evaluación
Interacciones multimodales y habilitadas por voz
- Incorporación del reconocimiento de voz con SLM
- Diseño de interacciones multimodales (texto, voz, imágenes)
- Casos prácticos de asistentes de voz y chatbots
Personalización y comprensión contextual
- Técnicas para personalizar las interacciones
- Manejo de conversaciones contextual
- Privacidad y seguridad de los datos en la IA personalizada
Consideraciones éticas y mitigación de sesgos
- Marcos éticos para la IA conversacional
- Identificar y mitigar los sesgos en las interacciones
- Garantizar la inclusión y la equidad en la comunicación con IA
Implementación y escalado
- Estrategias para implementar sistemas de IA conversacional
- Escalado de SLM para un uso generalizado
- Supervisión y mantenimiento de las interacciones de IA después de la implementación
Proyecto final
- Identificar la necesidad de IA conversacional en un dominio elegido
- Desarrollo de un prototipo utilizando SLM
- Probar y presentar la aplicación interactiva
Evaluación final
- Presentación de un informe final del proyecto
- Demostración de un sistema de IA conversacional funcional
- Evaluación basada en la innovación, la participación del usuario y la ejecución técnica
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Competencia en Python programación
- Experiencia con conceptos de Procesamiento del Lenguaje Natural
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores y desarrolladores de IA
- Gerentes de producto y diseñadores de UX
14 horas