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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