コース概要

導入

  • 対話型AIシステムの概要
  • 現代の対話型システムの進化と構成要素

高度な対話フローの設計

  • 動的かつコンテキストに応じたダイアログの作成
  • 複雑なユーザーセンテンスとエンティティの処理
  • 適応的な会話シナリオの構築とテスト

高度なNLP技術

  • 大規模言語モデルの事前学習と微調整
  • 固有表現認識(NER)と感情分析の実装

複数言語およびクロスランゲージ処理

  • 1つのプロジェクトで複数の言語をサポートするための戦略
  • 対話型ボットでのNERと感情分析の統合とテスト

バックエンド統合とデータ処理

  • ボットを企業レベルのデータソースやAPIに接続する。
  • データベースとクラウドサービスを使用したデータの保存と取得

セキュリティとコンプライアンスの考慮事項

  • データプライバシー、暗号化、および安全なユーザーアクションを確保する。
  • API接続の開発とデータセキュリティプロトコルの実装

ユーザー中心のインターフェース設計

  • 音声および視覚的な相互作用を活用したユーザーエクスペリエンスの向上

対話型AIの適応学習

  • ユーザーフィードバックループと学習メカニズムを実装して対話を改善する。
  • 適応的な学習機能の構築とその性能評価

対話型AIプロジェクトの管理

  • AIプロジェクトに特化したアジャイルプロジェクト管理手法
  • 会話型プロジェクトのKPIと成功指標の定義

テストと最適化戦略

  • 対話型AIの継続的なテストフレームワーク
  • 運用後の監視、分析、モデルの改善
  • パフォーマンステストと最適化ルーチンの実施

まとめと次なるステップ

要求

  • 対話型AIとNLPモデルの基本的な理解
  • Pythonなどのプログラミング言語の経験
  • API統合とクラウドサービスに関する基本的な知識

対象者

  • AIプロジェクトマネージャー
  • 対話型AI開発者
  • 上級ソフトウェアエンジニア
 35 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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