コース概要

AIエージェントの導入

  • AIエージェントとは何か?
  • AIエージェントの種類:反応型、先制型、ハイブリッド型
  • 実際のシナリオでのAIエージェントの用途

基本的な設計原則

  • AIエージェントの主要な構成要素
  • エージェントと環境との相互作用
  • エージェントベースモデリングの導入

単純なAIエージェントの構築

  • AIエージェント開発に使用されるツールとフレームワークの概要
  • 実践:Rasaを使用して基本的なチャットボットを作成する
  • エージェントの行動をカスタマイズする

高度なAIエージェント機能

  • 自然言語理解の組み込み
  • 機械学習モデルとの統合
  • エージェント応答のパーソナライズ

実践的なユースケース

  • 顧客サービスでのAIエージェント
  • バーチャルアシスタントと個人生産性ツール
  • 交互的な教育ツール

パフォーマンスの最適化

  • エージェント効率の向上
  • スケーラビリティの考慮事項
  • KPIを使用したエージェント成功の測定

エチカルおよび社会的影響

  • AIエージェントにおけるバイアスの対処
  • プライバシーとデータセキュリティの確保
  • AI規制への遵守

挑戦と将来の方向性

  • スケーラビリティとパフォーマンスの制限
  • AIエージェント導入におけるエチカルな考慮事項
  • AIエージェント技術の新トレンド

まとめと次なるステップ

要求

  • 人工知能の概念に関する基本的な理解
  • Pythonプログラミングの知識

対象者

  • AI愛好家
  • ITプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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