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Temario del curso
Introducción
- Resumen de sistemas de inteligencia artificial 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 del usuario
- Construcción y prueba de escenarios de conversación adaptativa
Técnicas avanzadas de PLN
- Preentrenamiento y ajuste fino de modelos de lenguaje grandes
- Implementación de reconocimiento de entidades nombradas (NER) y análisis de sentimiento
Procesamiento multilingüe e intercultural
- Estrategias para soportar múltiples idiomas en un solo proyecto
- Integración y prueba de NER y análisis de sentimiento en un bot conversacional
Integración con el backend y gestión 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, 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 por voz y visuales
Aprendizaje adaptativo para inteligencia artificial conversacional
- Implementación de bucles de retroalimentación del usuario y mecanismos de aprendizaje para mejorar las interacciones
- Creación de características de aprendizaje adaptativo y evaluación de su rendimiento
Gestión de proyectos de inteligencia artificial 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 pruebas y optimización
- Marcos de prueba continua para inteligencia artificial conversacional
- Monitoreo, análisis y refinamiento de modelos post-implementación
- 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
