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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (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 los componentes fundamentales de los LLMs
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo en los 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
  • Garantía de comprensión contextual y coherencia

Mejora de la capacidad de respuesta de los chatbots

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

Experiencia de usuario y diseño de interfaces

  • Diseño de interfaces de chatbots amigables para el usuario
  • Señales visuales y textuales para una mejor participación
  • Bucles 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
  • Adherencia a estándares y regulaciones de la industria

Pruebas e implementación

  • Métodos de aseguramiento de calidad y pruebas
  • Estrategias de implementación para escalabilidad y confiabilidad
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de chatbots

Estudios de caso y aplicaciones del mundo real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots basados en 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 conceptos básicos de programación
  • Se recomienda experiencia con programación en Python, aunque no es obligatoria
  • El conocimiento de conceptos básicos de aprendizaje automático es beneficioso

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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