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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
お客様の声 (2)
このトレーニングから身につけられる、実践的なヒントと推奨プロンプト
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
コース - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
機械翻訳
適切かつ効果的なプロンプトの活用
Marses Pacaldo
コース - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
機械翻訳