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Temario del curso
Introducción
- Descripción general de los sistemas de IA conversacional
- Evolución y componentes de los sistemas conversacionales modernos
Diseño de Flujos Conversacionales Avanzados
- Creación de diálogos dinámicos y conscientes del contexto
- Gestión de intenciones y entidades complejas del usuario
- Construcción y prueba de escenarios conversacionales adaptativos
Técnicas Avanzadas de PLN
- Preentrenamiento y ajuste fino de modelos de lenguaje grandes
- Implementación de reconocimiento de entidades nombradas (REN) y análisis de sentimiento
Procesamiento Multilingüe e Interlingual
- Estrategias para soportar múltiples idiomas en un solo proyecto
- Integración y prueba de REN y análisis de sentimiento en un bot conversacional
Integración Backend y Manejo de Datos
- Conexión de bots a fuentes de datos y APIs de nivel empresarial
- Uso de bases de datos y servicios en la nube para el almacenamiento y recuperación de datos
Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento
- Garantizar la privacidad de los datos, cifrado e interacciones seguras con los usuarios
- Desarrollo de conexiones de API e implementación de protocolos de seguridad de datos
Diseño de Interfaces Centradas en el Usuario
- Mejora de la experiencia del usuario mediante interacciones de voz y visuales
Aprendizaje Adaptativo para IA Conversacional
- Implementación de bucles de retroalimentación de usuarios y mecanismos de aprendizaje para mejorar las interacciones
- Construcción de características de aprendizaje adaptativo y evaluación de su rendimiento
Gestión de Proyectos de IA Conversacional
- Técnicas de gestión de proyectos ágiles específicas para proyectos de IA
- Definición de KPIs y métricas de éxito para proyectos conversacionales
Estrategias de Pruebas y Optimización
- Marcos de prueba continua para la 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 IA conversacional y los modelos de PLN.
- Experiencia con lenguajes de programación como Python.
- Conocimientos básicos de integración de API y servicios en la nube.
Público objetivo
- Gerentes de proyectos de IA.
- Desarrolladores de IA conversacional.
- Ingenieros de software senior.
35 Horas
