Lo que necesitas saber antes de
que comiences
Comienza 1 July 2025 15:16
Termina 1 July 2025
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Segundos
32 minutes
Actualización opcional disponible
Not Specified
Progreso a tu propio ritmo
Conference Talk
Actualización opcional disponible
Resumen
Programa de estudio
- Introducción a la IA en el Servicio al Cliente
- Comprensión de los Datos de Tickets de Clientes
- Definición del Alcance y Requisitos del Proyecto
- Diseño del Modelo de IA
- Preparación de Datos e Ingeniería de Características
- Construcción y Entrenamiento del Modelo
- Evaluación del Rendimiento del Modelo
- Manejo de Casos Extremos y Reentrenamiento del Modelo
- Despliegue del Modelo
- Monitoreo y Mantenimiento
- Estudios de Caso y Mejores Prácticas
- Conclusión y Tendencias Futuras
- Proyecto Final
Visión general de las aplicaciones de IA en el soporte al cliente
Beneficios de automatizar el manejo de tickets
Tipos de tickets de clientes y formatos de datos
Técnicas de recolección y preprocesamiento de datos
Identificación de requisitos empresariales y criterios de éxito
Establecimiento de objetivos y alcance del proyecto
Conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Selección de algoritmos y marcos para la clasificación de tickets
Limpieza y normalización de datos
Extracción y selección de características
Selección del modelo (por ejemplo, árboles de decisión, redes neuronales)
Técnicas de entrenamiento y validación
Métricas de precisión y eficiencia del modelo
Técnicas para probar y mejorar el rendimiento del modelo
Identificación y manejo de excepciones
Aprendizaje continuo y actualizaciones del modelo
Configuración del ambiente para el despliegue
Integración con sistemas de tickets existentes
Herramientas y técnicas para el monitoreo del modelo
Estrategias para mantenimiento y actualizaciones regulares
Ejemplos reales de manejo automatizado de tickets
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
Revisión de logros y desafíos del proyecto
Tendencias emergentes en automatización del servicio al cliente
Desarrollo de un proyecto personalizado basado en el contenido del curso
Presentación y revisión por pares de los resultados del proyecto
Asignaturas
Charlas de conferencia