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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

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

Arquitectura de los LLM

  • Comprensión de los componentes básicos de los LLM.
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo en los LLM.
  • Entrenamiento de LLM: datos, algoritmos y recursos computacionales.

Implementación de LLM en chatbots

  • Estrategias de integración de LLM en sistemas existentes.
  • Diseño de flujos conversacionales e interacciones del usuario.
  • Asegurar la comprensión contextual y la coherencia.

Mejora de la capacidad de respuesta de los chatbots

  • Técnicas para la generación de respuestas en tiempo real.
  • Gestión de conversaciones simultáneas.
  • Personalización y soporte predictivo.

Diseño de la experiencia del usuario e interfaz

  • Diseño de interfaces de chatbot amigables para el usuario.
  • Pistas visuales y textuales para mejorar el compromiso.
  • Bucles de retroalimentación y mejora continua.

Consideraciones éticas y cumplimiento normativo

  • Privacidad y seguridad de datos con LLM.
  • Uso ético de la IA en la atención al cliente.
  • Cumplimiento de normas y regulaciones del sector.

Pruebas y despliegue

  • Aseguramiento de la calidad y metodologías de prueba.
  • Estrategias de despliegue para escalabilidad y confiabilidad.
  • Monitoreo y mantenimiento de los sistemas de chatbot.

Casos de estudio y aplicaciones del mundo real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots LLM.
  • 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 LLM.
  • Revisión entre pares y discusiones grupales.
  • Evaluación final y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación.
  • Se recomienda experiencia con el lenguaje de programación Python, aunque no es obligatoria.
  • El conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático (machine learning) es beneficioso.

Público objetivo

  • Profesionales de la atención al cliente.
  • Profesionales del área de TI.
  • Analistas de negocios.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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