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コース概要
会話型AIと小規模言語モデル(SLMs)の紹介
- 会話型AIの基礎
- SLMsの概要とその優位性
- 事例:SLMsを対話型アプリケーションに活用
会話フローの設計
- 人間とAIの相互作用デザインの原則
- 魅力的で自然な対話を構築する方法
- ユーザー体験(UX)の考慮事項
カスタマーサービスボットの構築
- カスタマーサービスボットのユースケース
- SLMsをカスタマーサービスプラットフォームに統合する方法
- AIを使用して一般的な顧客問い合わせに対応する方法
会話のためのSLMs訓練
- 会話型AIのためのデータ収集
- 対話システムにおけるSLMsの訓練手法
- 特定の相互作用シナリオにモデルを微調整する方法
会話品質の評価
- 会話型AIの評価指標
- ユーザーテストとフィードバック収集
- 評価に基づく反復的な改善
音声対応およびマルチモーダル相互作用
- SLMsと音声認識の統合
- テキスト、音声、ビジュアルを組み込んだマルチモーダル相互作用の設計
- 音声アシスタントやチャットボットの事例
パーソナライゼーションとコンテキスト理解
- 交互作用をパーソナライズする手法
- コンテキストに応じた会話の処理方法
- パーソナライズされたAIにおけるプライバシーとデータセキュリティ
倫理的な考慮事項とバイアス軽減
- 会話型AIのための倫理的フレームワーク
- 相互作用におけるバイアスの特定と軽減方法
- AIコミュニケーションの包含性と公平性の確保
展開とスケーリング
- 会話型AIシステムを展開する戦略
- 幅広い使用に向けたSLMsのスケーリング方法
- 展開後のAI相互作用の監視と維持管理
キャップストーンプロジェクト
- 选定したドメインでの会話型AIのニーズを特定する方法
- SLMsを使用してプロトタイプを開発する方法
- 交互作用アプリケーションのテストとプレゼンテーション
最終評価
- キャップストーンプロジェクトレポートの提出
- 機能的な会話型AIシステムのデモンストレーション
- 創新性、ユーザーエンゲージメント、技術的実現度に基づいた評価
まとめと今後のステップ
要求
- 人工知能と機械学習の基本的な理解
- Pythonプログラミングのスキル
- 自然言語処理概念の経験
対象者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- AI研究者および開発者
- プロダクトマネージャーとUXデザイナー
14 時間