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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

Nombre de participants


Prix par participant

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