Plan du cours

Introduction

  • Conversational AI aperçu des systèmes
  • Évolution et composantes des systèmes conversationnels modernes

Conception de flux conversationnels avancés

  • Créer des dialogues dynamiques et contextuels
  • Traitement des intentions et des entités complexes de l'utilisateur
  • Construire et tester des scénarios de conversation adaptatifs

Techniques NLP avancées

  • Pré-entraînement et mise au point de grands modèles linguistiques
  • Mise en œuvre de la reconnaissance des entités nommées (NER) et de l'analyse des sentiments

Traitement multilingue et interlinguistique

  • Stratégies de prise en charge de plusieurs langues dans un même projet
  • Intégration et test de la reconnaissance des entités nommées et de l'analyse des sentiments dans un robot conversationnel

Intégration du backend et traitement des données

  • Connexion des robots aux sources de données et aux API de l'entreprise
  • Utilisation de bases de données et de services en nuage pour le stockage et la récupération des données

Sécurité et conformité

  • Garantir la confidentialité des données, le cryptage et la sécurité des interactions avec les utilisateurs
  • Développer des connexions API et mettre en œuvre des protocoles de sécurité des données

Conception d'interfaces centrées sur l'utilisateur

  • Améliorer l'expérience de l'utilisateur avec des interactions vocales et visuelles

Apprentissage adaptatif pour Conversational AI

  • Mise en œuvre de boucles de retour d'information et de mécanismes d'apprentissage pour améliorer les interactions
  • Construire des fonctions d'apprentissage adaptatif et évaluer leurs performances

Gestion de Conversational AI projets

  • Techniques de gestion de projet Agile spécifiques aux projets d'IA
  • Définir les indicateurs clés de performance et les mesures de réussite pour les projets conversationnels

Stratégies de test et d'optimisation

  • Cadres de tests continus pour l'IA conversationnelle
  • Surveillance, analyse et affinage des modèles après leur déploiement
  • Réalisation de tests de performance et de routines d'optimisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension fondamentale de l'IA conversationnelle et des modèles de NLP
  • Expérience des langages de programmation tels que Python
  • Connaissance de base de l'intégration des API et des services en nuage

Audience

  • Chefs de projet en IA
  • Développeurs Conversational AI
  • Ingénieurs logiciels seniors
 35 Heures

Nombre de participants


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