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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 sensibles au contexte
  • Gestion des intentions et entités complexes des utilisateurs
  • Construction et test de scénarios conversationnels adaptatifs

Techniques avancées de PLN

  • 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

Intégration backend et gestion des données

  • Connexion des bots aux sources de données et aux API de niveau entreprise
  • Utilisation de bases de données et de services cloud pour le stockage et la récupération des données

Apprentissage adaptatif pour l'IA conversationnelle

  • Mise en œuvre de boucles de rétroaction utilisateur et de mécanismes d'apprentissage pour améliorer les interactions
  • Construction de fonctionnalités d'apprentissage adaptatif et évaluation de leurs performances

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension fondamentale de l'IA conversationnelle et des modèles de PLN
  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python
  • Connaissances de base en intégration d'API et en services cloud

Public cible

  • Gestionnaires de projets IA
  • Développeurs d'IA conversationnelle
  • Ingénieurs logiciels seniors
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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