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 Duração 14 horas

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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