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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

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

Arquitectura de los LLMs

  • Comprender los bloques de construcción de los LLMs.
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo en los LLMs.
  • Entrenamiento de LLMs: datos, algoritmos y recursos computacionales.

Implementación de LLMs en Chatbots

  • Estrategias de integración de LLMs en sistemas existentes.
  • Diseño de flujos conversacionales e interacciones con el usuario.
  • Asegurar la comprensión contextual y 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 Experiencia de Usuario e Interfaz

  • Diseño de interfaces de chatbot amigables para el usuario.
  • Pistas visuales y textuales para mejorar la participación.
  • Ciclos de retroalimentación y mejora continua.

Consideraciones Éticas y Cumplimiento

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

Pruebas y Despliegue

  • Metodologías de aseguramiento de calidad y pruebas.
  • Estrategias de despliegue para escalabilidad y confiabilidad.
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de chatbot.

Casos de Estudio y Aplicaciones del Mundo Real

  • Análisis de implementaciones exitosas de chatbots LLM.
  • Lecciones aprendidas y mejores prácticas.
  • Tendencias futuras e innovaciones en soporte al cliente impulsado 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 Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de programación.
  • Se recomienda experiencia con la programación en Python, pero no es obligatorio.
  • El conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático es beneficioso.

Audiencia

  • Profesionales de atención al cliente.
  • Profesionales de TI.
  • Analistas de negocios.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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