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Plan du cours
Introduction
- Vue d'ensemble des systèmes d'IA conversationnelle
- Évolution et composants des systèmes conversationnels modernes
Conception de flux conversationnels avancés
- Création de dialogues dynamiques et conscients du contexte
- Gestion des intentions complexes et des entités des utilisateurs
- Construction et test de scénarios de conversation adaptatifs
Techniques avancées de TLN
- Pré-entraînement et ajustement fin de grands modèles de langage
- Mise en œuvre de la reconnaissance d'entités nommées (REN) et de l'analyse des sentiments
Traitage multilingue et interlangues
- Stratégies pour prendre en charge plusieurs langues dans un même projet
- Intégration et test de la REN et de l'analyse des sentiments dans un bot conversationnel
Intégration backend et gestion des données
- Connexion des bots aux sources de données d'entreprise et aux API
- Utilisation de bases de données et de services cloud pour le stockage et la récupération des données
Considérations liées à la sécurité et à la conformité
- Assurance de la confidentialité des données, du chiffrement et des interactions utilisateur sécurisées
- Développement de connexions API et mise en œuvre de protocoles de sécurité des données
Conception d'interfaces centrées sur l'utilisateur
- Amélioration de l'expérience utilisateur avec des interactions vocales et visuelles
Apprentissage adaptatif pour l'IA conversationnelle
- Mise en œuvre de boucles de retour utilisateur et de mécanismes d'apprentissage pour améliorer les interactions
- Construction de fonctionnalités d'apprentissage adaptatif et évaluation de leurs performances
Gestion de projets d'IA conversationnelle
- Techniques de gestion de projet agiles spécifiques aux projets d'IA
- Définition d'indicateurs clés de performance (ICP) et de critères de succès pour les projets conversationnels
Stratégies de test et d'optimisation
- Cadres de test continus pour l'IA conversationnelle
- Surveillance, analyse et affinage des modèles après le 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 TLN
- Expérience avec des langages de programmation tels que Python
- Connaissances de base en intégration d'API et en services cloud
Audience cible
- Responsables de projets d'IA
- Développeurs d'IA conversationnelle
- Ingénieurs logiciels senior
35 Heures
Nos clients témoignent (1)
L'engagement de l'instructeur
Wayne Jeftha - Vodacom
Formation - Microsoft Bot Framework Composer
Traduction automatique