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Temario del curso
Introducción a la NLG impulsada por IA
- Visión general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- Rol de la NLG en sistemas de inteligencia conversacional
- Diferencias clave entre NLU y NLG
Técnicas de Aprendizaje Profundo para NLG
- Transformers y modelos de lenguaje preentrenados
- Entrenamiento de modelos para la generación de diálogos
- Manejo de dependencias a largo plazo en la conversación
Marcos de chatbots y NLG
- Integración de NLG con plataformas de chatbots (por ejemplo, Rasa, BotPress)
- Generación de respuestas personalizadas para chatbots
- Mejora del compromiso del usuario mediante IA contextual
Modelos avanzados de NLG para asistentes virtuales
- Uso de GPT-3, BERT y otros modelos de vanguardia
- Generación de diálogos multivuelto con IA
- Mejora de la fluidez y naturalidad en las respuestas de los asistentes virtuales
Consideraciones éticas y prácticas
- Sesgo en el contenido generado por IA y cómo mitigarlo
- Garantizar transparencia y confianza en las interacciones con 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 e inteligencia conversacional
- Técnicas emergentes en aprendizaje autosupervisado para NLG
- Aprovechamiento de IA multimodal para conversaciones más interactivas
- Avances en inteligencia conversacional consciente del contexto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
- Experiencia con modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial
- Familiaridad con la programación en Python
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Diseñadores de chatbots
- Ingenieros de asistentes virtuales
21 Horas
