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Struttura del corso

Introduzione all’intelligenza conversazionale e ai piccoli modelli linguistici (SLM)

  • Principi fondamentali dell’intelligenza conversazionale
  • Panoramica sui piccoli modelli linguistici e i loro vantaggi
  • Analisi di casi pratici riguardanti l’uso dei SLM in contesti interattivi

Progettazione di flussi conversazionali

  • Linee guida per la progettazione delle interazioni tra umani e intelligenza artificiale
  • Come ideare dialoghi naturali e coinvolgenti
  • Aspetti legati all’esperienza utente (UX) da considerare

Sviluppo di chatbot per il servizio clienti

  • Scenari d’uso tipici dei chatbot dedicati al supporto clienti
  • Integrazione dei piccoli modelli linguistici nelle piattaforme di servizio clienti
  • Gestione delle richieste più comuni da parte degli utenti tramite l’AI

Addestramento dei piccoli modelli linguistici per interazioni efficaci

  • Raccolta di dati idonei all’addestramento dell’intelligenza conversazionale
  • Tecniche specifiche per l’addestramento dei SLM in sistemi conversazionali
  • Ottimizzazione e messa a punto dei modelli in base a scenari d’uso particolari

Valutazione della qualità delle interazioni conversazionali

  • Metriche utili per la valutazione dei sistemi di intelligenza conversazionale
  • Metodologie per testare il sistema con utenti reali e raccogliere feedback
  • Strategie di miglioramento continuo basate sui risultati delle valutazioni

Interazioni vocali e multimodali

  • Integrazione del riconoscimento vocale con i piccoli modelli linguistici
  • Progettazione di interfacce interattive che combinano testo, voce e elementi visivi
  • Analisi di esempi pratici riguardanti assistenti vocali e chatbot multimodali

Personalizzazione e comprensione contestuale

  • Tecniche per personalizzare le interazioni tra utente e intelligenza artificiale
  • Gestione delle conversazioni tenendo conto del contesto generale
  • Tutela della privacy e sicurezza dei dati negli scenari di personalizzazione AI

Aspetti etici e mitigazione delle distorsioni nei sistemi conversazionali

  • Principi etici fondamentali per lo sviluppo di sistemi conversazionali AI
  • Identificazione e correzione delle eventuali distorsioni o pregiudizi nel dialogo tra uomo e macchina
  • Strategie per garantire inclusione e equità nelle comunicazioni gestite dall’AI

Implementazione su larga scala

  • Strateggie pratiche per implementare sistemi di intelligenza conversazionale in contesti aziendali
  • Modalità per rendere i piccoli modelli linguistici adatti a un utilizzo su vasta scala
  • Procedure di monitoraggio e manutenzione post-implementazione delle interazioni gestite da AI

Progetto finale pratico

  • Identificazione di un ambito problematico in cui sia necessaria l’adozione dell’intelligenza conversazionale
  • Realizzazione di un prototipo funzionante sfruttando i piccoli modelli linguistici
  • Verifica, test e presentazione dell’applicazione interattiva realizzata

Valutazione conclusiva

  • Consegna della documentazione relativa al progetto finale pratico
  • Dimostrazione del sistema di intelligenza conversazionale realizzato e operativo
  • Valutazione complessiva basata su innovatività, coinvolgimento utente e qualità tecnica implementativa

Riassunto generale e indicazioni per il futuro

Requisiti

  • Conoscenza di base dell’intelligenza artificiale e del machine learning
  • Buona padronanza della programmazione in Python
  • Esperienza con i concetti legati all’elaborazione del linguaggio naturale

Destinatari

  • Data scientist
  • Ingegneri del machine learning
  • Ricercatori e sviluppatori specializzati in intelligenza artificiale
  • Product manager e designer UX
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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