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Plan du cours

Introduction à l'IA conversationnelle et aux petits modèles de langage (SLM)

  • Principes fondamentaux de l'IA conversationnelle
  • Vue d'ensemble des SLM et de leurs avantages
  • Études de cas sur l'utilisation des SLM dans des applications interactives

Conception des flux conversationnels

  • Principes de conception des interactions homme-IA
  • Création de dialogues engageants et naturels
  • Considérations relatives à l'expérience utilisateur (UX)

Développement de chatbots de service à la clientèle

  • Cas d'utilisation des chatbots de service à la clientèle
  • Intégration des SLM dans les plateformes de service à la clientèle
  • Gestion des demandes courantes des clients par l'IA

Entraînement des SLM pour l'interaction

  • Collecte de données pour l'IA conversationnelle
  • Techniques d'entraînement des SLM pour les systèmes dialogue
  • Affinage des modèles pour des scénarios d'interaction spécifiques

Évaluation de la qualité des interactions

  • Métriques d'évaluation de l'IA conversationnelle
  • Tests utilisateurs et collecte de commentaires
  • Amélioration itérative basée sur l'évaluation

Interactions vocales et multimodales

  • Intégration de la reconnaissance vocale avec les SLM
  • Conception d'interactions multimodales (texte, voix, visuels)
  • Études de cas sur les assistants vocaux et les chatbots

Personnalisation et compréhension contextuelle

  • Techniques de personnalisation des interactions
  • Gestion des conversations consciente du contexte
  • Vie privée et sécurité des données dans l'IA personnalisée

Considérations éthiques et atténuation des biais

  • Cadres éthiques pour l'IA conversationnelle
  • Identification et atténuation des biais dans les interactions
  • Garantir l'inclusivité et l'équité dans la communication de l'IA

Déploiement et mise à l'échelle

  • Stratégies de déploiement des systèmes d'IA conversationnelle
  • Mise à l'échelle des SLM pour une utilisation généralisée
  • Surveillance et maintenance des interactions IA après le déploiement

Projet de fin de cours

  • Identification d'un besoin en IA conversationnelle dans un domaine choisi
  • Développement d'un prototype à l'aide de SLM
  • Tests et présentation de l'application interactive

Évaluation finale

  • Soumission d'un rapport sur le projet de fin de cours
  • Démonstration d'un système d'IA conversationnelle fonctionnel
  • Évaluation fondée sur l'innovation, l'engagement des utilisateurs et la mise en œuvre technique

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
  • Maîtrise de la programmation Python
  • Expérience avec les concepts de traitement du langage naturel (TLN)

Audience cible

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Chercheurs et développeurs en IA
  • Gestionnaires de produits et concepteurs UX
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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