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Temario del curso
Introducción
- Visión general de los sistemas de IA conversacional
- Evolución y componentes de los sistemas conversacionales modernos
Diseño de flujos conversacionales avanzados
- Creación de diálogos dinámicos y conscientes del contexto
- Gestión de intenciones y entidades complejas del usuario
- Construcción y prueba de escenarios de conversación adaptativa
Técnicas avanzadas de PLN
- Entrenamiento previo y ajuste fino de modelos de lenguaje grandes
- Implementación del reconocimiento de entidades nombradas (NER) y análisis de sentimientos
Procesamiento multilingüe e interlingual
- Estrategias para soportar múltiples idiomas en un mismo proyecto
- Integración y prueba de NER y análisis de sentimientos en un bot conversacional
Integración del backend y gestión de datos
- Conexión de bots a fuentes de datos empresariales y APIs a nivel corporativo
- Uso de bases de datos y servicios en la nube para el almacenamiento y recuperación de datos
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Garantía de la privacidad de los datos, cifrado e interacciones seguras con el 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 mediante interacciones de voz y visuales
Aprendizaje adaptativo para la IA conversacional
- Implementación de bucles de retroalimentación del usuario y mecanismos de aprendizaje para mejorar las interacciones
- Construcción de características de aprendizaje adaptativo y evaluación de su rendimiento
Gestión de proyectos de IA conversacional
- Técnicas de gestión ágil de proyectos específicas para proyectos de IA
- Definición de indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas de éxito para proyectos conversacionales
Estrategias de prueba y optimización
- Marcos de prueba continua para la IA conversacional
- Monitoreo, análisis y refinamiento de modelos después de la implementación
- Realización de pruebas de rendimiento y rutinas de optimización
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión fundamental de la IA conversacional y los modelos de PLN
- Experiencia con lenguajes de programación como Python
- Conocimientos básicos de integración de API y servicios en la nube
Audiencia objetivo
- Gestores de proyectos de IA
- Desarrolladores de IA conversacional
- Ingenieros de software sénior
35 Horas
