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コース概要

対話型AI入門

  • 音声アシスタントの歴史と進化
  • ASR、NLU、対話管理、TTSといった主要コンポーネントについて
  • Alexa、Google Assistant、Rasaといった主要プラットフォームの概要

音声インターフェースの設計方法

  • 会話型UXの基本的な原則
  • インテントモデリングおよびエンティティ抽出技法
  • 音声デザイン用ツールとフローチャート作成方法

DialogflowおよびAlexaを使った開発実習

  • Dialogflowエージェント、インテント、そしてウェブフック連携処理の仕組み
  • Alexaスキルにおけるインテント、スロット、音声モデル、エンドポイント統合手法
  • 複数往復からなる会話およびセッション管理の実装方法

Rasaを用いた音声アシスタント構築技法

  • Rasaのアーキテクチャ:NLU、Coreモジュールおよびアクション実行部門の役割
  • 学習用データ作成とドメイン設定手順
  • カスタムアクションやフォーム機能、状況に応じた会話設計法

音声アシスタントの統合技術

  • APIおよびウェブフックを通じたバックエンドサービス連携方法
  • CRM、データベースや外部アプリケーションとの接続手法
  • ウェブアプリ、IoT機器、モバイル環境における音声アシスタントの活用例

テスト・展開・最適化実践法

  • 音声対話シミュレータや検証用テストケースの作成方法
  • 利用状況モニタリングおよび不具合調査手順
  • Google Assistant、Alexaデバイスまたは専用プラットフォームへの導入手法

セキュリティ・コンプライアンスおよび拡張性対策

  • 音声アシスタント向けの認証・権限管理技術
  • ​個人情報保護、GDPR規制遵守および監査履歴の記録法
  • ​音声アプリケーション向けのバージョン管理およびCI/CDパイプライン構築手法

まとめと今後の展望

要求

  • RESTful APIおよびJSONに関する基礎知識
  • PythonやJavaScriptを含む少なくとも1つのプログラミング言語の実務経験
  • 自然言語処理に関する基本的な概念への理解

対象者

  • ソフトウェア開発者
  • 音声ベースのインターフェースを扱うUXデザイナー
  • 仮想アシスタントを構築する対話型AIチーム
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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