コース概要

大規模言語モデル (LLMs) の概要

  • カスタマーサポートにおけるAIの概要
  • LLMsの基本概念
  • チャットボットの進化:単純なスクリプトからAI駆動型サポートへ

LLMsのアーキテクチャ

  • LLMsの構成要素の理解
  • LLMsにおけるニューラルネットワークと深層学習
  • LLMsの訓練:データ、アルゴリズム、および計算資源

チャットボットでのLLMsの実装

  • 既存システムへのLLMs統合戦略
  • 会話フローとユーザーインタラクションの設計
  • 文脈理解と一貫性の確保

チャットボット応答性の向上

  • リアルタイム応答生成のテクニック
  • 同時会話の処理
  • パーソナライゼーションと予測サポート

ユーザーエクスペリエンスとインターフェース設計

  • 使いやすいチャットボットインターフェースの作成
  • より良いエンゲージメントのための視覚的およびテキスト的なヒント
  • フィードバックループと継続的な改善

倫理的配慮とコンプライアンス

  • LLMsにおけるプライバシーとデータセキュリティ
  • カスタマーサポートでのAIの倫理的な使用
  • 業界標準と規制への準拠

テストと展開

  • 品質保証とテスト手法
  • スケーラビリティと信頼性を考慮した展開戦略
  • チャットボットシステムのモニタリングと維持

事例研究と実際のアプリケーション

  • 成功したLLMチャットボットの実装の分析
  • 学んだ教訓とベストプラクティス
  • AI駆動型カスタマーサポートの将来のトレンドと革新

プロジェクトと評価

  • LLMsベースのチャットボットの設計と構築
  • ピアレビューとグループディスカッション
  • 最終評価とフィードバック

まとめと次ステップ

要求

  • 基本的なプログラミング概念の理解
  • Pythonプログラミングの経験が推奨されるが必須ではない
  • 基本的な機械学習概念の知識があると有益

対象者

  • カスタマーサポート専門家
  • IT専門家
  • ビジネスアナリスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー