Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a los modelos de lenguaje grandes (LLM)

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

Arquitectura de los LLM

  • Comprensión de las piezas clave 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
  • Asegurar 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 simultáneas
  • Personalización y soporte predictivo

Diseño de la experiencia de usuario e interfaz

  • Diseño de interfaces de chatbot fáciles de usar
  • Pistas visuales y textuales para mejorar el compromiso
  • Bucles de retroalimentación y mejora continua

Consideraciones éticas y cumplimiento normativo

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

Pruebas e implementación

  • Aseguramiento de la calidad y metodologías de prueba
  • Estrategias de implementación para escalabilidad y fiabilidad
  • Monitoreo y mantenimiento de los sistemas de chatbot

Estudios de caso y aplicaciones del mundo real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots con LLM
  • Lecciones aprendidas y mejores prácticas
  • Tendencias futuras e innovaciones en el soporte al cliente impulsado por IA

Proyecto y evaluación

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación
  • Se recomienda experiencia con el lenguaje Python, pero no es obligatoria
  • Estar familiarizado con los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) es beneficioso

Público objetivo

  • Profesionales de atención al cliente
  • Profesionales de TI
  • Analistas de negocio
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas