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コース概要

自動化におけるAI/機械学習の基礎知識

  • 現在のAI駆動型自動化システムの概要
  • ワークフロー利用を目的とした機械学習モデルの仕組み解説
  • Makeが備えるAPIおよび自動化機能の紹介

MakeとAI/機械学習サービスの連携方法

  • OpenAI、Google Cloud AI、Hugging Faceといった主要AI関連サービスの活用手法
  • 自動化プロセスに利用するためのAIモデルへのAPI呼び出し方法
  • API認証とデータ安全性を担保する実践的方法論

感情分析およびテキスト処理の活用事例

  • 顧客フィードバックから有用な情報を抽出する手法
  • NLP(自然言語処理)モデルを用いたテキスト分類技法
  • 分析結果に基づいた対応文書自動生成の実現方法

予測モデリングと意思決定自動化の手順

  • 予測分析を行うための機械学習モデル活用方法
  • AIによる予測結果に基づく意思決定プロセスの自動化手法
  • 将来予測を目的とした各種モデルをワークフローへ組み込むテクニック

画像・動画処理の自動化技術応用事例

  • 物体認識および画像分類を目的としたAI活用手法
  • 自動化プロセス内でのオブジェクト検出応用事例
  • コンテンツ監視やタグ付け作業をAIで自動化する仕組み

高度なAI連携ワークフローの最適化手順

  • エラー対応およびシステム安定性向上の実践手法
  • Make上で構築された複数AIモデル連携環境を拡張する方法論
  • 継続的な運用維持と各種モデルの状態監視技法

AI連携環境の検証・問題解決手法

  • Postmanを用いたAPI実行確認やテスト工程
  • 生成されたAI/機械学習モデル出力結果の検証手法
  • 自動化プロセス全体の精度および安定運用を確保する方策

講座のまとめおよび今後のステップ指南

  • 学習内容や獲得した知識のポイント整理
  • さらなるスキル向上に向けた学習リソース案内
  • 質疑応答や講義全体に対する締めくくり説明

要求

  • Makeを活用したワークフロー自動化の実務経験があること
  • 各種APIやウェブフックに関する基本的な知識があること
  • AI/機械学習の基本概念およびモデルについて基礎的な理解が求められます。

対象者

  • AI/機械学習の専門エンジニア
  • データサイエンティスト
  • 技術革新を追求するプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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