お問い合わせ

コース概要

チャットボット開発概論

  • チャットボットの役割と具体的な応用例紹介
  • チャットボット開発におけるGoogle AutoMLの活用方法
  • チャットボットを構成する主要要素の解説

Google Cloud PlatformおよびAutoMLの始め方

  • Google Cloud Platformアカウントの作成手順
  • Google Cloudコンソールの基本操作
  • Google AutoMLへのアクセスと機能概要の把握

チャットボット訓練用データの準備法

  • 学習データの収集および前処理手法
  • インテントやエンティティ別にデータラベル付けする方法
  • Google Cloud Platform内で利用可能なデータ可視化ツールの紹介

AutoMLによるカスタムチャットボットモデルの訓練法

  • 新規AutoMLプロジェクトの立ち上げ手順
  • 学習用データをAutoMLへアップロードする方法
  • 訓練設定や各種パラメータの最適化手法

チャットボットモデルの評価および改善策

  • 性能評価指標の解釈方法と活用術
  • 得られた結果に基づくモデル改善サイクルの構築法
  • 精度向上・パフォーマンス最適化を目指した微調整技術

チャットボットの導入およびプラットフォーム統合手順

  • 多種多様な媒体・環境へチャットボットを導入する方法
  • ウェブサイトやメッセージングアプリなど他システムとの連携手法
  • 実際の利用環境下でユーザ体験とインタラクションを検証するテスト法

チャットボットの継続的運用・最適化手法

  • 稼働中のチャットボット監視およびログ記録システムの設定
  • 利用データ解析とユーザフィードバックを活かした性能改善戦略
  • 長期的な成功に向けた最適化プロセスの継続実施法

講義まとめおよび今後のステップ案内

要求

  • AIに関する基本的な理解があること
  • Google Cloud Platformに親しみがあることが望ましいが必須ではない

対象者

  • 開発経験のない方
  • ビジネス担当者
  • テクノロジー愛好家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー