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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale Conversazionale e ai Modelli Linguistici di Piccole Dimensioni (SLMs)
- Fondamenti dell'intelligenza artificiale conversazionale
- Panoramica sugli SLMs e i loro vantaggi
- Studi di caso degli SLMs nelle applicazioni interattive
Progettazione dei Flussi Conversazionali
- Principi del design dell'interazione umano-AI
- Creazione di dialoghi coinvolgenti e naturali
- Considerazioni sulla esperienza utente (UX)
Costruzione di Bot per il Servizio Clienti
- Casistiche di utilizzo dei bot per il servizio clienti
- Integrazione degli SLMs nei platform del servizio clienti
- Gestione delle domande comuni dei clienti con l'AI
Formazione degli SLMs per l'Interazione
- Raccolta dati per l'intelligenza artificiale conversazionale
- Tecniche di formazione per gli SLMs nei sistemi dialogici
- Raffinamento dei modelli per scenari interattivi specifici
Valutazione della Qualità dell'Interazione
- Metriche per valutare l'intelligenza artificiale conversazionale
- Test utente e raccolta feedback
- Miglioramento iterativo basato sulla valutazione
Interazioni Foniche e Multimodali
- Incorporazione del riconoscimento vocale con gli SLMs
- Progettazione di interazioni multimodalità (testo, voce, visivi)
- Studi di caso degli assistenti vocali e dei chatbot
Personalizzazione e Comprensione Contestuale
- Tecniche per la personalizzazione delle interazioni
- Gestione conversazionale consapevole del contesto
- Privacy e sicurezza dei dati nella AI personalizzata
Considerazioni Etiche e Mitigazione degli Assunti Preconformati
- Quadri di riferimento etici per l'intelligenza artificiale conversazionale
- Identificazione e mitigazione dei pregiudizi nelle interazioni
- Garanzia di inclusività e equità nella comunicazione AI
Distribuzione ed Scalabilità
- Strategie per la distribuzione dei sistemi di intelligenza artificiale conversazionale
- Scalabilità degli SLMs per l'uso diffuso
- Monitoraggio e manutenzione delle interazioni AI post-distribuzione
Progetto di Conclusione
- Identificazione di un bisogno per l'intelligenza artificiale conversazionale in un dominio scelto
- Sviluppo di una prototipo utilizzando gli SLMs
- Test e presentazione dell'applicazione interattiva
Valutazione Finale
- Presentazione di un rapporto del progetto finale
- Dimostrazione di un sistema conversazionale AI funzionante
- Valutazione basata sull'innovazione, l'impegno utente e la realizzazione tecnica
Riepilogo ed Esecuzione Successiva
Requisiti
- Comprensione di base dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning
- Competenza nella programmazione Python
- Esperienza con i concetti della Natural Language Processing
Destinatari
- Data scientists
- Engineer di Machine Learning
- Ricercatori e sviluppatori AI
- Manager prodotto e designer UX
14 ore