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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • Visión general de la IA en la atención al cliente
  • Fundamentos de los LLM
  • Evolución de los chatbots: desde scripts simples hasta soporte impulsado por IA

Arquitectura de los LLM

  • Comprensión de los bloques de construcción de los LLM
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo en los LLM
  • Entrenamiento de LLM: datos, algoritmos y recursos computacionales

Implementación de LLM en Chatbots

  • Estrategias de integración de LLM en sistemas existentes
  • Diseño de flujos conversacionales e interacciones con el usuario
  • Garantizar la comprensión contextual y la coherencia

Mejora de la capacidad de respuesta del Chatbot

  • Técnicas para la generación de respuestas en tiempo real
  • Gestión de conversaciones concurrentes
  • Personalización y soporte predictivo

Diseño de la Experiencia del Usuario e Interfaz

  • Creación de interfaces de chatbot fáciles de usar
  • Indicios visuales y textuales para una mejor participación
  • Ciclos de retroalimentación y mejora continua

Consideraciones Éticas y Cumplimiento

  • Privacidad y seguridad de datos con LLM
  • Uso ético de la IA en la atención al cliente
  • Cumplimiento de las normas y regulaciones de la industria

Pruebas y Despliegue

  • Aseguramiento de calidad y metodologías de prueba
  • Estrategias de despliegue para escalabilidad y confiabilidad
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de chatbot

Casos de Estudio y Aplicaciones en el Mundo Real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots LLM
  • Lecciones aprendidas y mejores prácticas
  • Tendencias futuras e innovaciones en la atención al cliente impulsada por IA

Proyecto y Evaluación

  • Diseño y construcción de un chatbot basado en LLM
  • Revisiones entre pares y discusiones grupales
  • Evaluación final y retroalimentación

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de programación
  • Se recomienda experiencia con el lenguaje de programación Python, aunque no es obligatoria
  • El conocimiento previo de conceptos básicos de aprendizaje automático es beneficioso

Público objetivo

  • Profesionales de atención al cliente
  • Profesionales del área de TI
  • Analistas de negocios
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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