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コース概要
はじめに
- 会話型AIシステムの概要説明
- 現代的な対話システムの進化過程と構成要素について解説
高度な対話フローの設計手法
- 文脈を考慮した動的かつ柔軟な対話の作成方法
- 複雑なユーザーの意図や対象物の取り扱い方について解説
- 適応性に富んだ対話シナリオの構築・検証方法
高度な自然言語処理技術
- 大規模言語モデルの事前学習およびファインチューニング手法
- 固有表現抽出(NER)や感情分析の実装手順について説明
多言語およびクロスランゲージ処理技術
- ひとつのプロジェクト内で複数の言語をサポートするための戦略策定方法
- 対話型ボットにおけるNERや感情分析機能の統合・検証手順
バックエンド統合とデータ管理手法
- 企業向けデータソースやAPIとのボット連携方法
- データ保存・検索のためのデータベースおよびクラウドサービス利用手法
セキュリティおよびコンプライアンス対策
- 個人情報保護や暗号化技術、安全なユーザー対話環境の実現手法
- API接続設計およびデータセキュリティプロトコルの構築方法
ユーザー本位のインターフェース設計手法
- 音声や視覚要素を活用したユーザー体験向上策について説明
会話型AIにおける適応学習手法
- フィードバックループや学習メカニズムを用いた対話品質向上策の実装方法
- 適応学習機能の構築手順およびその成果評価法について解説
会話型AIプロジェクトの管理手法
- AIプロジェクト特有のアジャイル型プロジェクトマネジメント技法
- 対話型システムにおける成功指標およびKPI定義法について解説
テストおよび最適化手法
- 会話型AI向け継続的テストフレームワークの実装法
- 運用後のモデル監視・解析および改善方法について説明
- 性能検証や最適化プロセスを含めたテスト手順の詳細解説
まとめおよび今後の展望
要求
- 会話型AIおよびNLPモデルに関する基礎知識
- Pythonなどのプログラミング言語経験
- API連携やクラウドサービスに関する基本的な理解
受講対象者
- AIプロジェクトマネージャー
- 会話型AI開発者
- シニアソフトウェアエンジニア
35 時間