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Temario del curso

Introducción a la IA Conversacional y a los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM)

  • Fundamentos de la IA conversacional
  • Visión general de los SLM y sus ventajas
  • Estudios de caso de SLM en aplicaciones interactivas

Diseño de Flujos Conversacionales

  • Principios del diseño de interacciones entre humanos e IA
  • Creación de diálogos atractivos y naturales
  • Consideraciones de experiencia de usuario (UX)

Construcción de Bots de Servicio al Cliente

  • Casos de uso para bots de servicio al cliente
  • Integración de SLM en plataformas de servicio al cliente
  • Atención de consultas comunes de clientes mediante IA

Entrenamiento de SLM para Interacción

  • Recopilación de datos para IA conversacional
  • Técnicas de entrenamiento de SLM en sistemas de diálogo
  • Ajuste fino de modelos para escenarios específicos de interacción

Evaluación de la Calidad de la Interacción

  • Métricas para evaluar la IA conversacional
  • Pruebas con usuarios y recopilación de retroalimentación
  • Mejora iterativa basada en la evaluación

Interacciones con Soporte de Voz y Multimodales

  • Incorporación del reconocimiento de voz con SLM
  • Diseño de interacciones multimodales (texto, voz, elementos visuales)
  • Estudios de caso de asistentes de voz y chatbots

Personalización y Comprensión Contextual

  • Técnicas para personalizar interacciones
  • Manejo de conversaciones sensibles al contexto
  • Privacidad y seguridad de datos en IA personalizada

Consideraciones Éticas y Mitigación de Sesgos

  • Marcos éticos para la IA conversacional
  • Identificación y mitigación de sesgos en las interacciones
  • Garantía de inclusión y equidad en la comunicación con IA

Despliegue y Escalabilidad

  • Estrategias para desplegar sistemas de IA conversacional
  • Escalamiento de SLM para uso generalizado
  • Monitoreo y mantenimiento de interacciones con IA tras el despliegue

Proyecto Final Integrador

  • Identificación de una necesidad de IA conversacional en un dominio seleccionado
  • Desarrollo de un prototipo utilizando SLM
  • Prueba y presentación de la aplicación interactiva

Evaluación Final

  • Presentación del informe del proyecto final integrador
  • Demostración de un sistema funcional de IA conversacional
  • Evaluación basada en la innovación, la participación del usuario y la ejecución técnica

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
  • Dominio de la programación en Python
  • Experiencia con conceptos de Procesamiento del Lenguaje Natural

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Investigadores y desarrolladores de IA
  • Gerentes de producto y diseñadores de experiencia de usuario (UX)
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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