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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
Nos clients témoignent (1)
Le niveau de détail avec lequel l'instructeur a expliqué tous les concepts.
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Formation - Microsoft Bot Framework Composer
Traduction automatique