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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 conscientes del contexto
- Manejo de intenciones y entidades complejas del usuario
- Construcción y prueba de escenarios de conversación adaptativa
Técnicas avanzadas de PLN
- Preentrenamiento y ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Implementación del reconocimiento de entidades nombradas (NER) y análisis de sentimientos
Integración con el backend y manejo de datos
- Conexión de bots a fuentes de datos y APIs a nivel empresarial
- Uso de bases de datos y servicios en la nube para almacenamiento y recuperación de datos
Aprendizaje adaptativo para 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
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
Público objetivo
- Gerentes de proyectos de IA
- Desarrolladores de IA conversacional
- Ingenieros de software senior
14 Horas
