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Temario del curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural impulsada por IA
- Descripción general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG).
- El papel que desempeña la NLG en los sistemas de inteligencia artificial conversacional.
- Diferencias clave entre Procesamiento del Lenguaje Natural (NLU) y Generación de Lenguaje Natural (NLG).
Técnicas de aprendizaje profundo aplicadas a la NLG
- Modelos basados en Transformers y modelos lingüísticos preentrenados.
- Entrenamiento de modelos para generar diálogos efectivos.
- Gestión de las dependencias a largo plazo en el contexto conversacional.
Plataformas de chatbot y su integración con la NLG
- Integración de técnicas NLG con plataformas de desarrollo de chatbots, como Rasa y BotPress.
- Generación de respuestas personalizadas para cada usuario en los chatbots.
- Incremento del nivel de interacción mediante el uso de inteligencia artificial contextual.
Modelos NLG avanzados para asistentes virtuales
- Utilización de modelos de vanguardia como GPT-3 y BERT.
- Generación automática de conversaciones multironda impulsadas por IA.
- Mejora del nivel de naturalidad y fluidez en las respuestas ofrecidas por los asistentes virtuales.
Consideraciones éticas y prácticas en el desarrollo de sistemas NLG
- La presencia de sesgos en contenidos generados automáticamente por IA y cómo mitigarlos.
- Garantizar la transparencia y fiabilidad en las interacciones entre usuarios y chatbots.
- Protección de la privacidad y seguridad necesarias para el funcionamiento adecuado de asistentes virtuales.
Evaluación y optimización de sistemas basados en NLG
- Métricas utilizadas para evaluar la calidad de los textos generados mediante modelos NLG, como BLEU y ROUGE, además de análisis realizados por expertos humanos.
- Ajustes necesarios para potenciar el rendimiento de los sistemas NLG en aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real.
- Adaptación de los modelos NLG a diferentes dominios o áreas temáticas específicas.
Tendencias futuras en la Generación de Lenguaje Natural y la IA conversacional
- Avances recientes en el aprendizaje auto-supervisado aplicado a la NLG.
- Uso creciente de técnicas multimodales para potenciar conversaciones más interactivas entre humanos y máquinas.
- Progreso en el desarrollo de sistemas capaces de comprender mejor el contexto contextual durante las interacciones conversacionales.
Resumen final y próximos pasos a seguir
Requerimientos
- Conocimientos sólidos sobre los conceptos básicos del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
- Experiencia previa en el uso de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
- Familiaridad con la programación en Python.
Público objetivo
- Desarrolladores especializados en inteligencia artificial.
- Diseñadores de chatbots.
- Ingenieros encargados del desarrollo de asistentes virtuales.
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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