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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