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Temario del curso
Introducción
- Descripción 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
- Manejo de intenciones y entidades complejas por parte del usuario
- Construcción y prueba de escenarios conversacionales adaptativos
Técnicas avanzadas de PLN
- Preentrenamiento y ajuste fino de grandes modelos lingüísticos
- Implementación del reconocimiento de entidades nominales (NER) y análisis de sentimiento
Procesamiento multilingüe y entre idiomas
- Estrategias para soportar múltiples idiomas en un mismo proyecto
- Integración y prueba del NER y el análisis de sentimiento en un bot conversacional
Integración del backend y manejo de datos
- Conexión de bots a fuentes de datos empresariales y APIs
- Uso de bases de datos y servicios en la nube para almacenamiento y recuperación de datos
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Garantizar la privacidad de los datos, el cifrado y las interacciones seguras con los usuarios
- Desarrollar conexiones API e implementar 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 IA conversacional
- Implementación de bucles de retroalimentación del usuario y mecanismos de aprendizaje para mejorar las interacciones
- Desarrollo de características de aprendizaje adaptativo y evaluación de su desempeño
Gestión de proyectos de IA conversacional
- Técnicas de gestión de proyectos ágiles específicas para proyectos de IA
- Definición de KPIs y métricas de éxito para proyectos conversacionales
Estrategias de pruebas y optimización
- Marcos de pruebas continuas para IA conversacional
- Monitoreo, análisis y refinamiento de modelos posterior al despliegue
- Realización de pruebas de rendimiento y rutinas de optimización
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión fundamental de la inteligencia artificial 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 inteligencia artificial conversacional
- Ingenieros de software senior
35 Horas
