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コース概要

対話型AIおよび小規模言語モデル(SLM)の概要

  • 対話型AIの基本原則について学ぶ
  • 小規模言語モデルの特徴とその利点を理解する
  • インタラクティブなアプリケーションにおけるSLMの成功事例を紹介する

対話フローの設計方法

  • 人間とAIの相互作用における設計原則について習得する
  • 魅力的かつ自然な会話を作り上げるためのテクニックを学ぶ
  • ユーザー体験(UX)に関わる重要事項を把握する

カスタマーサービス用ボットの構築手法

  • カスタマーサービス用ボットの用途例について理解する
  • 小規模言語モデルを顧客対応プラットフォームに組み込む方法を学ぶ
  • AIを用いてよくあるお問い合わせに対処する手法について知る

インタラクション向けの小規模言語モデルの訓練方法

  • 対話型AI向けのデータ収集のコツを習得する
  • 対話システムにおける小規模言語モデルの訓練手法を学ぶ
  • 特定の用途に合わせたモデル微調整のテクニックを理解する

対話品質の評価方法

  • 対話型AIのパフォーマンスを示す指標について学ぶ
  • ユーザーテストやフィードバック収集手法を把握する
  • 評価結果に基づいた継続的な改善策の決定法を学ぶ

音声およびマルチモーダル対話機能の実装方法

  • 小規模言語モデルと音声認識機能の連携手法を学ぶ
  • テキスト・音声・視覚情報を組み合わせたマルチモーダル対話体験の設計法について知る
  • 音声アシスタントやチャットボットの成功例について学ぶ

パーソナライゼーションおよび文脈理解の向上策

  • 対話内容をユーザー個人に合わせてカスタマイズする手法を習得する
  • 文脈情報を反映した会話の処理方法について理解する
  • パーソナライゼーションに伴うプライバシーやデータセキュリティ対策の重要性を把握する

倫理面への配慮およびバイアス低減手法

  • 対話型AIに関する倫理的フレームワークについて学ぶ
  • 対話内容における偏見の特定と除去方法を理解する
  • 公平性やインクルージョンを実現したAIコミュニケーション設計法について習得する

システムの展開およびスケーリング手法

  • 対話型AIシステムを導入するための戦略を学ぶ
  • 広範な用途向けに小規模言語モデルを拡張させる手法について知る
  • 運用後のAI対話体験の監視・保守方法を把握する

最終プロジェクトの実施

  • 対象分野における対話型AIのニーズを見極める方法を学ぶ
  • 小規模言語モデルを用いた試作品の作成法を習得する
  • 完成したインタラクティブなアプリケーションの検証および発表を行う

最終評価プロセス

  • 最終プロジェクト報告書を提出する
  • 機能的な対話型AIシステムの実演を行う
  • 革新性・ユーザーのエンゲージメント・技術的実現度を基準に評価が行われる

総括および今後の学習ステップの紹介

要求

  • AIおよび機械学習に関する基礎的な理解
  • Pythonプログラミング能力の習得
  • 自然言語処理の概念についての経験があること

対象者

  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • AI研究開発者
  • プロダクトマネージャーおよびUXデザイナー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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