Formation ParlAI for Conversational AI
ParlAI est une plateforme open-source basée sur Python qui aide les utilisateurs à former, configurer et tester des modèles de dialogue pour l'IA conversationnelle. ParlAI s'intègre aux services de chat existants et fournit divers ensembles de données et modèles de référence pour améliorer la recherche sur l'IA conversationnelle.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs et aux développeurs qui souhaitent installer, configurer, personnaliser et gérer la plateforme ParlAI pour développer leurs modèles d'IA.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de partager, d'entraîner et d'évaluer des modèles d'IA pour construire et développer des solutions conversationnelles à travers les services de chat existants.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction
Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture de ParlAI
- Le cadre du ParlAI
- Capacités et objectifs clés
- Concepts de base (agents, messages, enseignants et mondes)
Démarrer avec ParlAI pour Conversational AI
- Installation
- Ajout d'un modèle simple
- Script simple d'affichage des données
- Validation et test
- Tâches
- Formation et évaluation des agents
- Interaction avec les modèles
Travailler avec des tâches et des ensembles de données dans ParlAI
- Ajouter des ensembles de données
- Séparer les données en ensembles (formation, valide ou test)
- Utiliser JSON au lieu d'un fichier texte
- Créer et exécuter des tâches
Explorer les mondes, le partage et la mise en lots
- Le concept de monde
- Partage d'agents
- Mise en œuvre de la mise en lots
- Mise en lots dynamique
Utilisation des agents générateurs et classificateurs Torch
- Agent générateur Torch
- Agent de classement Torch
- Exemples de modèles
- Création de modèles
- Entraînement et évaluation des modèles
Ajout de métriques intégrées et personnalisées
- Métriques standard
- Ajout de métriques personnalisées
- Métriques pour les enseignants
- Métriques au niveau de l'agent (globales et locales)
- Liste des métriques
Accélérer les formations dans ParlAI
- Définir une ligne de base
- Commande de génération de sauts
- Commande de formation dynamique par lots
- Utilisation de FP16 et de plusieurs GPUs
- Prétraitement en arrière-plan
Exploration d'autres sujets ParlAI
- Utilisation et écriture de mutateurs
- Exécuter des tâches de crowdsourcing
- Utiliser les services de chat existants
- Remplacer les sous-composants des transformateurs
- Exécuter et écrire des tests
- Trucs et astuces ParlAI
Résolution des problèmes
Résumé et conclusion
Pré requis
- Connaissance de Python ou d'autres langages de programmation
- Compréhension générale des concepts de l'intelligence artificielle (IA)
Public
- Chercheurs
- Développeurs
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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ParlAI for Conversational AI - Demande d'informations consulting
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Le niveau de détail avec lequel l'instructeur a expliqué tous les concepts.
Privolin Naidoo - Vodacom
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- Automatiser des workflows complexes en utilisant l'IA de Kubiya.
- Personnaliser les réponses et les actions de l'IA.
- Mettre à l'échelle DevOps les opérations avec Kubiya AI.
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- Concevoir et développer des solutions avancées d'IA conversationnelle.
- Mettre en œuvre l'apprentissage adaptatif pour les modèles de conversation.
- Intégrer des modèles d'IA à divers systèmes d'entreprise.
- Optimiser et gérer efficacement les projets d'IA.
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- Intégrer l'IA de Kubiya dans l'infrastructure cloud.
- Automatiser le provisionnement et la gestion des ressources cloud.
- Optimiser les coûts du cloud à l'aide d'analyses basées sur l'IA.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'intégration de l'IA dans les pipelines DevOps.
- Mettre en œuvre l'IA de Kubiya au sein d'outils CI/CD populaires tels que Jenkins et GitLab CI.
- Automatiser les tâches du pipeline CI/CD avec l'IA de Kubiya.
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- Personnaliser l'IA Kubiya pour des environnements d'entreprise DevOps spécifiques.
- Intégrer l'IA Kubiya avec les outils CI/CD utilisés dans l'entreprise DevOps.
- Améliorer l'automatisation DevOps avec des workflows pilotés par l'IA.
- Assurer la sécurité et la conformité des processus DevOps pilotés par l'IA.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des flux d'automatisation avancés avec ManyChat.
- Optimiser les campagnes multicanales sur Messenger, Instagram et WhatsApp.
- Mettre en œuvre des tests A/B pour les interactions avec les chatbots.
- Utiliser la segmentation avancée de l'audience pour un marketing personnalisé.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Intégrer ManyChat avec des modèles d'IA pour des interactions clients plus intelligentes.
- Développer des réponses de chatbot basées sur le NLP en utilisant ChatGPT.
- Automatiser le support client et les flux de travail marketing avec l'IA.
- Analyser les performances des chatbots en utilisant des informations basées sur les données.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de ManyChat et de l'automatisation des chatbots.
- Mettre en place et configurer un compte ManyChat connecté à leur page d'entreprise.
- Créer des chatbots de base pour la génération de leads et le support client.
- Automatiser des flux de travail marketing simples pour améliorer l'engagement des clients.