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Plan du cours

Introduction

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

Conception de flux conversationnels avancés

  • Création de dialogues dynamiques et conscients du contexte
  • Gestion des intentions et entités complexes des utilisateurs
  • Construction et test de scénarios conversationnels adaptatifs

Techniques avancées de TALN

  • Pré-formation et ajustement fin (fine-tuning) des grands modèles de langage
  • Mise en œuvre de la reconnaissance d'entités nommées (REN) et de l'analyse des sentiments

Traitement multilingue et inter-langues

  • Stratégies pour supporter plusieurs langues dans un même projet
  • Intégration et test de la REN et de l'analyse des sentiments dans un bot conversationnel

Intégration backend et gestion des données

  • Connexion des bots aux sources de données et aux API d'entreprise
  • Utilisation de bases de données et de services cloud pour le stockage et la récupération des données

Considérations de sécurité et de conformité

  • Garantie de la confidentialité des données, du chiffrement et des interactions utilisateur sécurisées
  • 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

  • Mise en œuvre de boucles de retour utilisateur et de mécanismes d'apprentissage pour améliorer les interactions
  • Construction de fonctionnalités d'apprentissage adaptatif et évaluation de leurs performances

Gestion de projets d'IA conversationnelle

  • Techniques de gestion de projet agiles spécifiques aux projets IA
  • Définition des KPI et des indicateurs de succès pour les projets conversationnels

Stratégies de test et d'optimisation

  • Cadres de test continus pour l'IA conversationnelle
  • Surveillance, analytique et raffinement des modèles après le déploiement
  • Réalisation de tests de performance et d'optimisation

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension fondamentale de l'IA conversationnelle et des modèles de TALN
  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python
  • Connaissances de base de l'intégration d'API et des services cloud

Audience

  • Chefs de projet IA
  • Développeurs en IA conversationnelle
  • Ingénieurs logiciels seniors
 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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