Imagine um cliente de uma empresa de locação de campos de futebol que gostaria de realizar uma reserva. Ao invés de parar suas atividades para realizar uma ligação telefônica ou ainda instalar uma app ou acessar um site e preencher informações na tela como data e hora, ele pode aproveitar que está utilizando o Facebook e perguntar ao atendente virtual da empresa:

– Há horário disponível para próxima sexta feira?

– Sim! Temos horários para às 19:00 e 20:00 hrs. São R$ 50,00 a hora. Qual horário você prefere?

– 20:00 hrs por favor.

– Por quantas horas?

– 2 horas.

– OK. Reserva para sexta-feira, das 20:00 às 22:00 horas no valor de R$ 100.00. Posso confirmar?

– Sim.

– Gostaria de realizar o pagamento no local ou via boleto bancário?

– Boleto bancário.

– OK. Enviamos o boleto para seu email. Obrigado!

O assistente virtual guiou o cliente pelo processo de reserva. O cliente utilizou uma plataforma que já conhece para se comunicar de forma rápida, assíncrona e natural, sem se preocupar com questões tecnológicas ou interfaces gráficas. A empresa economizou com custos mantendo o assistente ativo 24 horas por dia e com capacidade de realizar centenas de atendimentos simultaneamente.

Que tal aprender a construir Chatbots como o descrito acima, ajudando sua empresa a oferecer melhores serviços aos seus clientes?

Uma das principais tendências para 2017, Chatbots são considerados a próxima grande interface de interação com usuários e seu uso como assistentes virtuais é uma grande aposta do setor de tecnologia para diversas aplicações como atendimento automatizado ao cliente, entretenimento, comércio eletrônico, assistentes virtuais e muito mais.

Chatbots permitem que usuários se comuniquem com software via texto e voz, utilizando Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural para interpretar o que o que foi dito pelo usuário, redirecionando-o assim para a ação a ser realizada.

A Data Science Academy, mantendo seu compromisso de lançar apenas treinamentos avançados e alinhados com as necessidades do mercado, está lançando um curso 100% online e 100% em português, para Desenvolvimento de Chatbots.

Neste curso, vamos aprender conceitos importantes para Processamento de Linguagem Natural como Intenções e Entidades e aprenderemos a manter assuntos em contexto para que o fluxo de diálogo fique o mais natural possível.

Vamos desenvolver um Backend para implementar regras de negócios e fornecer respostas dinâmicas ao agente, integrando-os via WebHooks. O Backend será desenvolvido em Python e aprenderemos a fazer o Deploy de nossa aplicação em uma plataforma de Cloud Computing utilizando git. As informações que necessitarem de persistência serão armazenadas em um banco de dados Firebase que é um banco de dados NoSQL executado no Google Cloud Platform. Trabalharemos com autenticação para proteger dados sensíveis.

Vamos utilizar APIs para dialogar com o agente diretamente, sem a necessidade de uma interface gráfica, e também veremos como é possível atualizar seu conhecimento através de requisições http. Assim você poderá atualizar os conhecimentos do agente utilizando sua linguagem de programação favorita.

Os agentes serão agnósticos, rodando em múltiplas plataformas. Aprenderemos a integrá-lo em um website, ao Facebook Messenger, ao Twitter, ao Skype e também ao Google Assistant, onde utilizaremos o simulador do Google Home para realizarmos interação por voz. Aprenderemos a dar respostas específicas para cada plataforma, através de texto, imagem, vídeo e áudio. Por exemplo, no caso do Messenger, utilizaremos Quick Replies para fornecer opções ao usuário durante um diálogo.

Também desenvolveremos aplicativos. Usando Java, vamos construir passo-a-passo um aplicativo nativo Android que irá se comunicar com o agente via voz, recebendo respostas também por voz. Para isto, utilizaremos reconhecimento e sintetização de voz.

De bônus, vamos dar uma olhada no Amazon Lex, que é o novo serviço para construção de Bots da Amazon. Também usaremos o Alexa Skills Kit para adicionar uma habilidade a Alexa (Amazon Echo) fazendo com que ela interaja com nosso Backend, desta vez escrito em Node.JS rodando no AWS Lambda. Por fim, realizaremos os testes utilizando o simulador do Amazon Echo para nos comunicarmos com a Alexa via voz.

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