コース概要

AI駆動のNLGへの導入

  • 自然言語生成(NLG)の概要
  • 会話型AIシステムにおけるNLGの役割
  • NLUとNLGの主な違い

深層学習技術を活用したNLG

  • トランスフォーマーと事前学習済み言語モデル
  • 対話生成のためのモデルのトレーニング
  • 長期依存関係を処理する方法

チャットボットフレームワークとNLG

  • チャットボットプラットフォーム(例:Rasa、BotPress)とのNLGの統合
  • チャットボットの個別化された応答の生成
  • 文脈認識AIを活用してユーザーのエンゲージメントを向上させる方法

仮想アシスタント向けの高度なNLGモデル

  • GPT-3、BERTなどの最先端モデルを使用する方法
  • AIを用いたマルチターン対話の生成
  • 仮想アシスタント応答の流暢さと自然さを向上させる方法

エティカルおよび実践的な考慮事項

  • AI生成コンテンツにおける偏見とその軽減方法
  • チャットボットのインタラクションにおける透明性と信頼性の確保
  • 仮想アシスタントにおけるプライバシーとセキュリティの考慮事項

NLGシステムの評価と最適化

  • NLG品質の評価:BLEU、ROUGE、人間による評価
  • リアルタイムアプリケーション向けにNLGパフォーマンスを調整と最適化する方法
  • ドメイン固有のユースケースにNLGを適合させる方法

NLGと会話型AIの将来のトレンド

  • 自己教師あり学習の新技術
  • さらなるインタラクティブな対話を実現するためのマルチモーダルAIの活用
  • 文脈認識型会話型AIの進歩

まとめと次なるステップ

要求

  • 自然言語処理(NLP)の概念に関する深い理解
  • 機械学習とAIモデルの経験
  • Pythonプログラミングの知識

対象者

  • AI開発者
  • チャットボットデザイナー
  • 仮想アシスタントエンジニア
 21 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

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