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Programa del Curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG) impulsada por IA
- Visión general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- Rol del NLG en sistemas de IA conversacional
- Diferencias clave entre NLU y NLG
Técnicas de Aprendizaje Profundo para NLG
- Transformadores y modelos pre-entrenados del lenguaje
- Entrenamiento de modelos para la generación de diálogos
- Manejo de dependencias a largo plazo en conversaciones
Marco de Trabajo de Chatbots y NLG
- Integración del NLG con plataformas de chatbot (por ejemplo, Rasa, BotPress)
- Generación de respuestas personalizadas para chatbots
- Mejora de la participación del usuario a través de IA contextual
Modelos Avanzados de NLG para Asistentes Virtuales
- Uso de GPT-3, BERT y otros modelos punteros
- Generación de diálogos multi-turno con IA
- Mejora de la fluidez y naturalidad en las respuestas de asistentes virtuales
Consideraciones Éticas y Prácticas
- Sesgo en el contenido generado por IA y cómo mitigarlo
- Garantizar la transparencia y confiabilidad en las interacciones de chatbots
- Consideraciones de privacidad y seguridad para asistentes virtuales
Evaluación y Optimización de Sistemas NLG
- Evaluación de la calidad del NLG: BLEU, ROUGE y evaluación humana
- Afinamiento y optimización del rendimiento de NLG para aplicaciones en tiempo real
- Adaptación del NLG a casos de uso específicos por dominio
Tendencias Futuras en NLG e IA Conversacional
- Nuevas técnicas de aprendizaje auto-supervisado para NLG
- Uso de IA multimodal para conversaciones más interactivas
- Avances en la IA conversacional contextualmente consciente
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los conceptos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
- Experiencia con modelos de aprendizaje automático e IA
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Diseñadores de chatbots
- Ingenieros de asistentes virtuales
21 Horas