Chatbot – Créer un agent conversationnel avancé avec ChatGPT
La formation est conçue pour les développeurs de tous niveaux qui souhaitent plonger dans le monde de l’IA conversationnelle et maîtriser la création d’agents conversationnels intelligents en utilisant ChatGPT, un outil puissant développé par OpenAI.
Proposé par
ENI Service
Prérequis
- Avoir des connaissances de base en programmation, en développement web front-end (HTML, CSS, JavaScript), et maîtriser un langage de programmation back-end (Python, PHP, Java, ...).
- Une expérience préalable avec Python et les principes fondamentaux du machine learning est recommandée, mais pas obligatoire.
- Avant de suivre la formation, les participants devront avoir créé un compte payant Open AI (https://platform.openai.com/signup), ainsi qu’un compte ChatGPT (https://chat.openai.com).
Public admis
- Salarié en Poste
- Entreprise
Demandeur d'emploi et Etudiant non admis
Financement
- Votre OPCO
- Financement personnel
Financement CPF non pris en charge
Modalités
- En centre
- En entreprise
- À distance
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement des agents conversationnels et de ChatGPT.
- Maîtriser les bases de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel.
- Collecter, préparer, et utiliser les données d'entraînement pour un modèle conversationnel.
- Entraîner, évaluer, et améliorer un modèle conversationnel.
- Adapter le modèle à un domaine spécifique et gérer des tâches complexes.
- Maîtriser le déploiement, la surveillance et l'amélioration continue d'un agent conversationnel.
Programme de la formation
Introduction à l'IA conversationnelle et à ChatGPT (7 heures)
- Qu'est-ce qu'un agent conversationnel ?
- Définitions et exemples d'utilisation
- Avantages et défis de l'utilisation d'agents conversationnels
- Présentation de ChatGPT
- Qu'est-ce que ChatGPT ?
- Fonctionnalités et cas d'utilisation
- Aperçu des capacités et des limites de ChatGPT
- Bases de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel
- Introduction à l'apprentissage automatique
- Présentation du traitement du langage naturel (NLP)
- Principaux concepts et techniques en NLP
Préparation des données et entraînement d'un modèle de base (7 heures)
- Collecte et préparation des données d'entraînement
- Types de données nécessaires
- Méthodes de collecte et d'annotation
- Nettoyage et prétraitement des données
- Introduction à l'apprentissage par renforcement pour le dialogue
- Principe de l'apprentissage par renforcement
- Conception d'une fonction de récompense
- Entraînement d'un modèle initial avec l'apprentissage par renforcement
- Évaluation et amélioration du modèle initial
- Métriques d'évaluation pour les agents conversationnels
- Analyse des erreurs et des lacunes du modèle initial
- Méthodes d'amélioration et d'itération du modèle
Personnalisation de l'agent conversationnel (7 heures)
- Adaptation du modèle à un domaine spécifique
- Collecte de données spécifiques au domaine
- Finetuning de ChatGPT sur les données spécifiques au domaine
- Évaluation et ajustement du modèle adapté
- Gestion des tâches complexes avec les connaissances externes
- Intégration de bases de connaissances externes
- Utilisation de sources de données pour les réponses spécifiques
- Introduction aux techniques de recherche d'informations
- Expérience utilisateur et gestion des erreurs
- Conception d'une interface utilisateur conviviale
- Gestion des erreurs et des scénarios inattendus
- Techniques de génération de réponses appropriées et diversifiées
Déploiement et améliorations avancées (7 heures)
- Déploiement d'un agent conversationnel
- Options d'intégration et d'interface utilisateur
- Choix de la plateforme et des outils de déploiement
- Considérations de sécurité et de confidentialité des données
- Surveillance et évaluation continue de l'agent
- Suivi des performances en production
- Collecte de feedback des utilisateurs
- Mesures d'amélioration continue et d'itération du modèle
- Améliorations avancées et état de l'art
- Techniques de génération de texte plus avancées
- Modèles de langage pré-entraînés et transfert d'apprentissage
- Exploration des dernières recherches en IA conversationnelle
Tout au long de la formation
- Atelier pratique en petits groupes
- Exercices pratiques sur la collecte de données
- Entraînement et évaluation de modèles de base
- Exploration des fonctionnalités et des limitations de ChatGPT
- Création d'agents conversationnels
- Présentation de projets réalisés par les participants
- Retours d'expérience et partage des bonnes pratiques
- Discussions sur les prochaines étapes et les développements futurs
Proposé par
ENI Service
"votre centre de formation informatique de confiance"
Proposé par
ENI Service
