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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