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Temario del curso

Introducción

  • Descripción general de los sistemas de inteligencia artificial conversacional
  • Evolución y componentes de los sistemas conversacionales modernos

Diseño de Flujos Conversacionales Avanzados

  • Creación de diálogos dinámicos conscientes del contexto
  • Gestión de intenciones y entidades complejas del usuario
  • Construcción y prueba de escenarios de conversación adaptativos

Técnicas Avanzadas de NLP

  • Pre-entrenamiento y ajuste fino de modelos de lenguaje grandes
  • Implementación del reconocimiento de entidades con nombre (NER) y análisis de sentimiento

Procesamiento Multilingüe e Intercambio de 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 Gestión de Datos

  • Conexión de bots a fuentes de datos empresariales y APIs a nivel empresarial
  • 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 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 IA Conversacional

  • Implementación de bucles de retroalimentación del usuario y mecanismos de aprendizaje para mejorar las interacciones
  • Construcción de funciones de aprendizaje adaptativo y evaluación de su rendimiento

Gestión de Proyectos de IA Conversacional

  • Técnicas de gestión ágil de proyectos específicas para proyectos de IA
  • Definición de KPI 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 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 NLP
  • Experiencia con lenguajes de programación como Python
  • Conocimientos básicos de integración de APIs y servicios en la nube

Audiencia objetivo

  • Gestores de proyectos de IA
  • Desarrolladores de inteligencia artificial conversacional
  • Ingenieros de software senior
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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