Programa do Curso
Introdução à IA Conversacional e aos Modelos Linguísticos Pequenos (SLMs)
- Fundamentos da IA conversacional
- Visão geral dos SLMs e suas vantagens
- Estudos de caso de SLMs em aplicações interativas
Conceção de Fluxos Conversacionais
- Princípios do design de interação humano-IA
- Criação de diálogos envolventes e naturais
- Considerações de experiência do utilizador (UX)
Construção de Robôs de Atendimento ao Cliente
- Casos de uso para robôs de atendimento ao cliente
- Integração de SLMs em plataformas de atendimento ao cliente
- Tratamento de dúvidas comuns de clientes com IA
Treino de SLMs para Interação
- Coleção de dados para IA conversacional
- Técnicas de treino de SLMs em sistemas de diálogo
- Ajuste fino (fine-tuning) de modelos para cenários específicos de interação
Avaliação da Qualidade da Interação
- Métricas para avaliar a IA conversacional
- Testes com utilizadores e recolha de feedback
- Melhoria iterativa com base na avaliação
Interações com Voz e Multimodais
- Incorporação de reconhecimento de voz com SLMs
- Conceção de interações multimodais (texto, voz, visuais)
- Estudos de caso de assistentes de voz e chatbots
Personalização e Compreensão Contextual
- Técnicas para personalizar interações
- Tratamento de conversações com awareness de contexto
- Privacidade e segurança de dados em IA personalizada
Considerações Éticas e Mitigação de Viés
- Estruturas éticas para IA conversacional
- Identificação e mitigação de vieses nas interações
- Garantia de inclusão e justiça na comunicação com IA
Implantação e Escalabilidade
- Estratégias para implantar sistemas de IA conversacional
- Escalabilidade de SLMs para uso generalizado
- Monitorização e manutenção de interações com IA pós-implantação
Projeto de Coroa
- Identificação de uma necessidade de IA conversacional numa área de escolha
- Desenvolvimento de um protótipo utilizando SLMs
- Teste e apresentação da aplicação interativa
Avaliação Final
- Submissão de um relatório do projeto de coroa
- Demonstração de um sistema de IA conversacional funcional
- Avaliação com base em inovação, engajamento do utilizador e execução técnica
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica de Inteligência Artificial e Machine Learning
- Proficiência na linguagem de programação Python
- Experiência com conceitos de Processamento de Linguagem Natural
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de machine learning
- Pesquisadores e desenvolvedores de IA
- Gestores de produto e designers de UX
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