La personalización de modelos de IA en el ámbito del lenguaje natural es fundamental para crear soluciones adaptadas a las necesidades específicas de las empresas y usuarios. En esta sección, exploraremos cómo construir, entrenar y optimizar modelos de IA que puedan comprender y procesar el lenguaje humano. Esto nos permitirá crear asistentes virtuales y chatbots que interpreten correctamente las consultas de los usuarios y brinden respuestas relevantes.

Nos basaremos en los fundamentos teóricos del procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) y aplicaremos estos conceptos utilizando Azure Language Studio, una poderosa plataforma de Microsoft que ofrece servicios especializados para el análisis y comprensión del lenguaje. Aunque el enfoque práctico se centrará en las herramientas de Azure, los fundamentos que aprenderemos son aplicables a una amplia variedad de plataformas y servicios.

Los temas que abordaremos en esta sección son:

1. ¿Qué es Azure Language Services? – Una visión general de las herramientas y servicios de Azure orientados a procesar y comprender el lenguaje.
2. Fundamentos de un asistente virtual: intenciones y expresiones – Exploraremos los conceptos de intenciones y expresiones, elementos clave en la construcción de asistentes virtuales.
3. Fundamentos de un chatbot simple: comprensión de lenguaje natural – Profundizaremos en cómo los chatbots utilizan la comprensión del lenguaje natural para interactuar con los usuarios y mantener conversaciones fluidas.
4. Experiencias prácticas con Azure Language Services