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Temario del curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG) impulsada por IA
- Panorama general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- Papel del NLG en los sistemas de IA conversacional
- Diferencias clave entre NLU y NLG
Técnicas de aprendizaje profundo para NLG
- Transformadores y modelos de lenguaje preentrenados
- Entrenamiento de modelos para la generación de diálogos
- Manejo de dependencias a largo plazo en la conversación
Marcos de trabajo para chatbots y NLG
- Integración del NLG con plataformas de chatbots (por ejemplo, Rasa, BotPress)
- Generación de respuestas personalizadas para chatbots
- Mejora de la participación del usuario mediante IA contextual
Modelos avanzados de NLG para asistentes virtuales
- Uso de GPT-3, BERT y otros modelos de vanguardia
- Generación de diálogos multipartita con IA
- Mejora de la fluidez y naturalidad en las respuestas de los asistentes virtuales
Consideraciones éticas y prácticas
- Sesgo en el contenido generado por IA y cómo mitigarlo
- Garantizar la transparencia y confiabilidad en las interacciones con chatbots
- Consideraciones de privacidad y seguridad para asistentes virtuales
Evaluación y optimización de sistemas de NLG
- Evaluación de la calidad del NLG: BLEU, ROUGE y evaluación humana
- Ajuste y optimización del rendimiento del NLG para aplicaciones en tiempo real
- Adaptación del NLG para casos de uso específicos de un dominio
Tendencias futuras en NLG e IA conversacional
- Técnicas emergentes en aprendizaje auto-supervisado para NLG
- Aprovechamiento de la IA multimodal para conversaciones más interactivas
- Avances en la IA conversacional consciente del contexto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de los conceptos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Experiencia con modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Diseñadores de chatbots
- Ingenieros de asistentes virtuales
21 Horas