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Struttura del corso
Introduzione a Conversational AI e ai modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM)
- Fondamenti di IA conversazionale
- Panoramica degli SLM e dei loro vantaggi
- Casi di studio di SLM in applicazioni interattive
Progettazione di flussi conversazionali
- Principi di progettazione dell'interazione uomo-IA
- Creazione di dialoghi coinvolgenti e naturali
- Considerazioni sull'esperienza utente (UX)
Creazione di bot per il servizio clienti
- Casi d'uso per i bot del servizio clienti
- Integrazione degli SLM nelle piattaforme di assistenza clienti
- Gestire le richieste comuni dei clienti con l'intelligenza artificiale
Addestramento degli SLM per l'interazione
- Raccolta dati per l'IA conversazionale
- Tecniche di addestramento per SLM nei sistemi di dialogo
- Messa a punto di modelli per scenari di interazione specifici
Valutazione della qualità dell'interazione
- Metriche per la valutazione dell'IA conversazionale
- Test degli utenti e raccolta di feedback
- Miglioramento iterativo basato sulla valutazione
Interazioni vocali e multimodali
- Incorporare il riconoscimento vocale con gli SLM
- Progettazione di interazioni multimodali (testo, voce, immagini)
- Casi di studio di assistenti vocali e chatbot
Personalizzazione e comprensione contestuale
- Tecniche per la personalizzazione delle interazioni
- Gestione delle conversazioni in base al contesto
- Privacy e sicurezza dei dati nell'IA personalizzata
Considerazioni etiche e mitigazione dei pregiudizi
- Quadri etici per l'IA conversazionale
- Identificare e mitigare i pregiudizi nelle interazioni
- Garantire l'inclusività e l'equità nella comunicazione con l'IA
Distribuzione e scalabilità
- Strategie per l'implementazione di sistemi di IA conversazionale
- Scalabilità degli SLM per un uso diffuso
- Monitoraggio e mantenimento delle interazioni con l'IA dopo l'implementazione
Progetto Capstone
- Identificare la necessità di un'IA conversazionale in un dominio scelto
- Sviluppo di un prototipo con SLM
- Test e presentazione dell'applicazione interattiva
Valutazione finale
- Presentazione di una relazione di progetto capstone
- Dimostrazione di un sistema di IA conversazionale funzionale
- Valutazione basata sull'innovazione, sul coinvolgimento degli utenti e sull'esecuzione tecnica
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Conoscenza di base dell'Intelligenza Artificiale e Machine Learning
- Competenza nella programmazione Python
- Esperienza con i concetti di elaborazione del linguaggio naturale
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Ricercatori e sviluppatori di IA
- Product manager e UX designer
14 ore