Introduire l'IA conversationnelle
- Explorer l'historique et l'évolution de l'IA conversationnelle
- Comprendre les concepts clés de l'IA conversationnelle
- Identifier les applications et cas d'utilisation de l'IA conversationnelle
- Analyser les défis et les opportunités dans le domaine
- Examiner l'éthique et la responsabilité dans l'IA conversationnelle
- Suivre les tendances actuelles en IA conversationnelle
Maîtriser les fondements du traitement du langage naturel (NLP)
- Acquérir une compréhension des bases du NLP
- Réaliser une analyse de texte et de discours
- Explorer les modèles de langage et la représentation du texte
- Appliquer des techniques de tokenization et de lemmatization
- Évaluer les performances en NLP
- Mesurer l'impact de l'IA conversationnelle
Concevoir des Chatbots et des agents conversationnels
- Créer un chatbot simple
- Sélectionner les plateformes de développement appropriées
- Gérer les flux de conversation de manière efficace
- Intégrer les capacités de NLP pour une meilleure compréhension
- Personnaliser les réponses des chatbots
- Effectuer des tests approfondis et résoudre les problèmes
Utiliser les interfaces de voix et de texte
- Explorer la reconnaissance vocale et la synthèse vocale
- Appliquer les chatbots vocaux de manière efficace
- Intégrer des assistants virtuels dans diverses applications
- Concevoir des chatbots multilingues
- Adapter les interfaces vocales aux accents et aux langues régionales
- Promouvoir l'accessibilité et l'inclusion dans les interfaces vocales
Appliquer l'apprentissage automatique à l'IA conversationnelle
- Comprendre les concepts de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé
- Utiliser des modèles pré-entraînés pour le NLP
- Entraîner des modèles personnalisés pour améliorer la compréhension contextuelle
- Gérer le processus d'apprentissage continu
- Évaluer et améliorer constamment les performances
- Mettre en pratique les connaissances acquises
Déployer et faire évoluer l'IA conversationnelle
- Intégrer l'IA conversationnelle dans des systèmes en temps réel
- Gérer les bases de connaissances et les données d'entraînement de manière proactive
- Mesurer et optimiser l'expérience utilisateur
- Assurer la maintenance, le dépannage et les mises à jour des systèmes
- S'adapter aux évolutions technologiques continues
- Préparer l'avenir de l'IA conversationnelle pour rester compétitif
