Plan du cours

Introduction

  • Aperçu des systèmes d'IA conversationnelle
  • Évolution et composants des systèmes conversationnels modernes

Conception de Flows Conversationnels Avancés

  • Création de dialogues dynamiques et contextuels
  • Gestion des intentions et entités complexes des utilisateurs
  • Construction et test d' scénarios conversationnels adaptatifs

Techniques Avancées de Traitement du Langage Naturel (NLP)

  • Pré-entraînement et fine-tuning des grands modèles linguistiques
  • Implémentation de la reconnaissance d'entités nommées (NER) et de l'analyse de sentiment

Traitement Multilingue et Inter-langues

  • Stratégies pour prendre en charge plusieurs langues dans un projet unique
  • Intégration et test de NER et d'analyse de sentiment dans un bot conversationnel

Intégration du Backend et Gestion des Données

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

Considérations sur la Sécurité et la Conformité

  • Garantir la confidentialité des données, l'encryption et les interactions sécurisées avec les utilisateurs
  • Développement de connexions API et mise en œuvre de protocoles de sécurité des données

Conception d'Interfaces Centrées sur l'Utilisateur

  • Amélioration de l'expérience utilisateur grâce aux interactions vocales et visuelles

Apprentissage Adaptatif pour l'IA Conversationnelle

  • Implémentation de boucles de feedback des utilisateurs et mécanismes d'apprentissage pour améliorer les interactions
  • Création de fonctionnalités d'apprentissage adaptatif et évaluation de leur performance

Gestion des Projets d'IA Conversationnelle

  • Techniques de gestion de projet agiles spécifiques aux projets IA
  • Définition de KPI et de métriques de réussite pour les projets conversationnels

Stratégies de Test et d'Optimisation

  • Cadres de tests continus pour l'IA conversationnelle
  • Surveillance, analyse et affinage des modèles après déploiement
  • Réalisation de tests de performance et routines d'optimisation

Récapitulation et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension fondamentale des IA conversationnelles et des modèles NLP
  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python
  • Connaissance de base de l'intégration d'API et des services cloud

Public cible

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

Nombre de participants


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