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Temario del curso

Introducción a los modelos de lenguaje grande (LLM)

  • Resumen de la IA en el soporte al cliente
  • Fundamentos de los LLM
  • Evolución de los chatbots: desde scripts simples hasta soporte impulsado por IA

Arquitectura de los LLM

  • Comprensión de los componentes básicos de los LLM
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo en los LLM
  • Entrenamiento de LLM: datos, algoritmos y recursos computacionales

Implementación de LLM en chatbots

  • Estrategias de integración de LLM en sistemas existentes
  • Diseño de flujos conversacionales e interacciones con el usuario
  • Garantizar la comprensión contextual y la coherencia

Mejora de la capacidad de respuesta del chatbot

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

Experiencia del usuario y diseño de la interfaz

  • Diseño de interfaces de chatbot fáciles de usar
  • Señales visuales y textuales para mejorar la participación
  • Ciclos de retroalimentación y mejora continua

Consideraciones éticas y cumplimiento normativo

  • Privacidad y seguridad de datos con LLM
  • Uso ético de la IA en el soporte al cliente
  • Adherencia a los estándares y regulaciones de la industria

Pruebas y despliegue

  • Aseguramiento de la calidad y metodologías de prueba
  • Estrategias de despliegue para escalabilidad y confiabilidad
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de chatbot

Casos de estudio y aplicaciones del mundo real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots con LLM
  • Lecciones aprendidas y mejores prácticas
  • Tendencias futuras e innovaciones en el soporte al cliente impulsado por IA

Proyecto y evaluación

  • Diseño y construcción de un chatbot basado en LLM
  • Revisiones 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, pero no es obligatoria
  • Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático son beneficiosos

Público objetivo

  • Profesionales de soporte al cliente
  • Profesionales de TI
  • Analistas de negocio
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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