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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
Nos clients témoignent (1)
Le niveau de détail avec lequel l'instructeur a expliqué tous les concepts.
Privolin Naidoo - Vodacom
Formation - Microsoft Bot Framework Composer
Traduction automatique