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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
お客様の声 (1)
講師がすべての概念を説明した詳細さ。
Privolin Naidoo - Vodacom
コース - Microsoft Bot Framework Composer
機械翻訳