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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)

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

Arquitectura de los LLMs

  • Comprensión de las bases de los LLMs
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo en LLMs
  • Entrenamiento de LLMs: datos, algoritmos y recursos computacionales

Implementación de LLMs en Chatbots

  • Estrategias de integración de LLMs en sistemas existentes
  • Diseño de flujos conversacionales e interacciones con el usuario
  • Asegurar 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

  • Creación de interfaces amigables para chatbots
  • Pistas visuales y textuales para mejorar el compromiso
  • Ciclos de retroalimentación y mejora continua

Consideraciones Éticas y Cumplimiento Normativo

  • Privacidad y seguridad de datos con LLMs
  • Uso ético de la IA en la atención al cliente
  • Cumplimiento de normas y regulaciones de la industria

Pruebas y Despliegue

  • Aseguramiento de la calidad y metodologías de prueba
  • Estrategias de despliegue para escalabilidad y confiabilidad
  • Vigilancia y mantenimiento de los sistemas de chatbots

Casos de Estudio y Aplicaciones del Mundo Real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots con LLMs
  • 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 LLMs
  • Revisiones entre compañeros y discusiones grupales
  • Evaluación final y retroalimentación

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de programación
  • Se recomienda experiencia con el lenguaje de programación Python, aunque no es obligatoria
  • Es beneficioso tener familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)

Público objetivo

  • Profesionales de atención al cliente
  • Profesionales de TI
  • Analistas de negocio
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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