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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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