Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Conversacional y Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)
- Fundamentos de la inteligencia artificial conversacional
- Visión general de los SLMs y sus ventajas
- Estudios de caso de SLMs en aplicaciones interactivas
Diseño de Flujos Conversacionales
- Principios del diseño de la interacción humano-AI
- Creación de diálogos atractivos y naturales
- Consideraciones sobre la experiencia del usuario (UX)
Construcción de Bots para Servicio al Cliente
- Casos de uso para bots de servicio al cliente
- Integración de SLMs en plataformas de servicio al cliente
- Manejo de consultas comunes del cliente con IA
Entrenamiento de Modelos de Lenguaje Pequeños para Interacción
- Recolección de datos para la inteligencia artificial conversacional
- Técnicas de entrenamiento para SLMs en sistemas de diálogo
- Afinación de modelos para escenarios específicos de interacción
Evaluación de la Calidad de la Interacción
- Métricas para evaluar la inteligencia artificial conversacional
- Pruebas de usuarios y recolección de retroalimentación
- Mejora iterativa basada en evaluación
Interacciones Habladas y Multimodales
- Incorporación del reconocimiento de voz con SLMs
- Diseño de interacciones multimodales (texto, voz, visuales)
- Estudios de caso de asistentes de voz y chatbots
Personalización y Entendimiento Contextual
- Técnicas para personalizar interacciones
- Manejo contextual del diálogo
- Privacidad y seguridad de datos en la IA personalizada
Consideraciones Éticas y Mitigación de Biases
- Marco ético para la inteligencia artificial conversacional
- Identificación y mitigación de sesgos en interacciones
- Garantizar inclusión y equidad en la comunicación AI
Implementación y Escalabilidad
- Estrategias para implementar sistemas de inteligencia artificial conversacional
- Escalar SLMs para uso generalizado
- Monitoreo y mantenimiento de interacciones AI post-implementación
Proyecto Capstone
- Identificación de una necesidad de inteligencia artificial conversacional en un dominio elegido
- Desarrollo de un prototipo utilizando SLMs
- Prueba y presentación de la aplicación interactiva
Evaluación Final
- Presentación del informe del proyecto capstone
- Demostración de un sistema conversacional AI funcional
- Evaluación basada en innovación, participación del usuario y ejecución técnica
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
- Habilidad en programación con Python
- Experiencia con conceptos de Procesamiento del Lenguaje Natural
audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores y desarrolladores en IA
- Directores de producto y diseñadores UX
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