Ready to transform customer interactions through intelligent conversation? This Short Course was created to help data analysts and professionals accomplish the development of sophisticated chatbot applications with natural language processing capabilities. By completing this course, you'll be able to implement retrieval-augmented generation systems, optimize conversational flows, extract meaningful insights from unstructured text, and make data-driven decisions about text representation methods.
Create Chatbots & NLP Apps
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Ce cours fait partie de Spécialisation "AI Techniques, Causal Inference & Business Optimization"
Instructeur : Hurix Digital
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
RAG improves chatbot accuracy by retrieving relevant knowledge before generating replies, reducing hallucinations and boosting context.
Performance-driven development uses metrics like fallback rate, CSAT, and precision/recall to measure, iterate, and improve chatbots.
Choosing TF-IDF vs embeddings shapes system quality: TF-IDF is cheaper, embeddings capture semantics better but cost more compute.
Evaluation-first methodology builds testing and scoring before deployment, so gains are measurable, repeatable, and tied to business value.
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "AI Techniques, Causal Inference & Business Optimization"
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Build a chatbot prototype using RAG (retrieval-augmented generation) and measure user satisfaction through SUS survey.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Evaluate dialog-flow metrics (fallback rate, turn length) and iterate on intent-matching rules.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
Apply named-entity recognition to extract key terms from support tickets and quantify precision/recall.
Inclus
3 vidéos2 devoirs
Evaluate two vectorization techniques (TF-IDF vs. embeddings) on a text-classification task.
Inclus
1 vidéo2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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