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Plan du cours

Introduction à l'IA conversationnelle et aux petits modèles de langage (SLM)

  • Principes fondamentaux de l'IA conversationnelle
  • Aperçu des SLM et de leurs avantages
  • Études de cas de SLM dans des applications interactives

Conception des flux conversationnels

  • Principes de conception des interactions homme-IA
  • Création de dialogues engageants et naturels
  • Considérations en matière d'expérience utilisateur (UX)

Réalisation de chatbots de service client

  • Cas d'usage pour les chatbots de service client
  • Intégration de SLM dans les plateformes de service client
  • Gestion des demandes courantes des clients avec l'IA

Formation des SLM pour l'interaction

  • Collecte de données pour l'IA conversationnelle
  • Techniques de formation des SLM pour les systèmes de dialogue
  • Affinage des modèles pour des scénarios d'interaction spécifiques

Évaluation de la qualité des interactions

  • Métriques pour l'évaluation de l'IA conversationnelle
  • Tests utilisateur et collecte de retours
  • Amélioration itérative basée sur l'évaluation

Interactions vocales et multimodales

  • Intégration de la reconnaissance vocale avec les SLM
  • Conception d'interactions multimodales (texte, voix, visuels)
  • Études de cas d'assistants vocaux et de chatbots

Personnalisation et compréhension contextuelle

  • Techniques de personnalisation des interactions
  • Gestion des conversations sensibles au contexte
  • Confidentialité et sécurité des données dans l'IA personnalisée

Considérations éthiques et atténuation des biais

  • Cadres éthiques pour l'IA conversationnelle
  • Identification et atténuation des biais dans les interactions
  • Garantie de l'inclusion et de l'équité dans la communication IA

Déploiement et mise à l'échelle

  • Stratégies de déploiement des systèmes d'IA conversationnelle
  • Mise à l'échelle des SLM pour une utilisation généralisée
  • Surveillance et maintien des interactions IA après le déploiement

Projet final

  • Identification d'un besoin en IA conversationnelle dans un domaine choisi
  • Développement d'un prototype utilisant des SLM
  • Test et présentation de l'application interactive

Évaluation finale

  • Soumission d'un rapport sur le projet final
  • Démonstration d'un système d'IA conversationnelle fonctionnel
  • Évaluation basée sur l'innovation, l'engagement utilisateur et la réalisation technique

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
  • Maîtrise de la programmation Python
  • Expérience avec les concepts de traitement automatique des langues

Public cible

  • Data scientists
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Chercheurs et développeurs en IA
  • Chef de produits et designers UX
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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