Costruzione di chatbot intelligenti con librerie come Rasa e DialogFlow.

Modulo 1: Introduzione ai Chatbot Intelligenti Cos'è un chatbot e la sua evoluzione Tipologie di chatbot: regole-based vs AI-based Applicazioni dei chatbot nella vita quotidiana e nel business Modulo 2: Fondamenti di Intelligenza Artificiale e NLP Cos'è il Natural Language Processing (NLP) Tecniche di base del NLP: tokenizzazione, lemmatizzazione, part-of-speech tagging Panoramica sui modelli di machine learning applicati ai chatbot Modulo 3: Introduzione a Rasa e DialogFlow Panoramica su Rasa e DialogFlow: caratteristiche principali Differenze tra le due piattaforme Quali scegliere in base alle necessità aziendali Modulo 4: Installazione e Configurazione di Rasa Come installare Rasa su vari ambienti Configurazione iniziale di un progetto Rasa Comprensione dei principali componenti di un bot Rasa: NLU, Core, Actions Modulo 5: Creazione e Formattazione dei Dati per Rasa Come creare i dati di addestramento: intenti, entità, risposte Formato YAML e struttura dei dati di Rasa Come allenare il modello di NLU in Rasa Modulo 6: Implementazione del DialogFlow Introduzione all'interfaccia di DialogFlow Creazione di un progetto su DialogFlow Configurazione di intenti e entità Come collegare un chatbot DialogFlow a un'applicazione Modulo 7: Integrazione dei Chatbot con API e Webhook Cos’è un API e come usarla per arricchire il chatbot Creare webhook personalizzati in Rasa per interagire con sistemi esterni Integrazione di DialogFlow con servizi esterni tramite Fulfillment Modulo 8: Costruzione della Logica Conversazionale con Rasa Definizione della logica conversazionale: storie, regole, azioni personalizzate Creazione di storie in Rasa per determinare il flusso delle conversazioni Configurazione di azioni personalizzate in Rasa per risposte dinamiche Modulo 9: Creazione di Intents e Entities in DialogFlow Come definire e strutturare gli intenti e le entità in DialogFlow Esempi di intenti per una conversazione di base Creare entità personalizzate per raccogliere dati dall'utente Modulo 10: Addestramento e Ottimizzazione del Modello di NLP Come addestrare il modello NLU di Rasa e DialogFlow Come ottimizzare la precisione del modello (e.g., gestione dei fallback, miglioramento delle risposte) Valutazione delle performance del modello e miglioramenti Modulo 11: Gestione dei Dialoghi Complessi e Stato della Conversazione Gestire il contesto e lo stato della conversazione in Rasa e DialogFlow Creazione di flussi di conversazione complessi: follow-up, condizionali e loop Salvataggio delle informazioni e gestione delle sessioni Modulo 12: Test e Debugging di Chatbot con Rasa e DialogFlow Strumenti di test integrati in Rasa e DialogFlow Debugging delle conversazioni e analisi degli errori Strategie di testing per migliorare l'affidabilità del chatbot Modulo 13: Deployment e Integrazione con Piattaforme di Messaggistica Come deployare un chatbot Rasa su un server o cloud (e.g., AWS, Heroku) Integrazione di Rasa e DialogFlow con piattaforme di messaggistica (Facebook Messenger, WhatsApp, Slack) Personalizzazione dell’interfaccia utente del chatbot per le varie piattaforme Modulo 14: Monitoraggio e Ottimizzazione Continua del Chatbot Monitorare le conversazioni in tempo reale e raccogliere feedback Analisi dei dati delle conversazioni: intenti più richiesti, performance, ecc. Come iterare sul chatbot per migliorarne l'efficacia nel tempo Modulo 15: Best Practices e Considerazioni Etiche nella Creazione di Chatbot Best practices per la creazione di chatbot user-friendly Considerazioni etiche: privacy, sicurezza, trasparenza nella gestione dei dati Come progettare conversazioni che rispettano gli utenti e migliorano l'esperienza