Programa del Curso

Introducción a la NLG impulsada por IA

  • Descripción general de la generación de lenguaje natural (NLG)
  • Papel de la NLG en los sistemas de IA conversacional
  • Diferencias clave entre NLU y NLG

Deep Learning Técnicas para NLG

  • Transformadores y modelos de lenguaje preentrenados
  • Modelos de formación para la generación de diálogos
  • Manejo de dependencias a largo plazo en la conversación

Frameworks de chatbot y NLG

  • Integración de NLG con plataformas de chatbot (por ejemplo, Rasa, BotPress)
  • Generación de respuestas personalizadas para chatbots
  • Mejorar la participación de los usuarios a través de la IA contextual

Modelos avanzados de NLG para asistentes virtuales

  • Uso de GPT-3, BERT y otros modelos de vanguardia
  • Generación de diálogos de varios turnos con IA
  • Mejorar la fluidez y naturalidad en las respuestas del asistente virtual

Consideraciones éticas y prácticas

  • Sesgo en el contenido generado por IA y cómo mitigarlo
  • Garantizar la transparencia y la fiabilidad en las interacciones con los chatbots
  • Consideraciones de privacidad y seguridad para asistentes virtuales

Evaluación y optimización de sistemas NLG

  • Evaluación de la calidad de NLG: BLEU, ROUGE y evaluación humana
  • Ajuste y optimización del rendimiento de NLG para aplicaciones en tiempo real
  • Adaptación de NLG para casos de uso específicos del dominio

Tendencias futuras en NLG y Conversational AI

  • Técnicas emergentes en el aprendizaje autosupervisado para NLG
  • Aprovechar la IA multimodal para conversaciones más interactivas
  • Avances en IA conversacional sensible al contexto

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los conceptos Natural Language Processing (NLP)
  • Experiencia con modelos de aprendizaje automático e IA
  • Familiaridad con Python programación

Audiencia

  • Desarrolladores de IA
  • Diseñadores de chatbots
  • Ingenieros asistentes virtuales
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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