コース概要

AIパーソナルアシスタントの概要

  • AI駆動のパーソナルアシスタントとは何か?
  • 異なる業界でのパーソナルアシスタントの応用
  • スマートアシスタントの背後にある主要なコンポーネントと技術

パーソナルアシスタント向けAIモデルの基礎

  • 自然言語処理(NLP)の概要
  • 言語モデルの理解:GPT、Gemini など
  • アプリケーションに適したAIモデルの選択

パーソナルアシスタントの構築:実践的な開発

  • 開発環境の設定
  • AIモデルとユーザーインターフェースの統合
  • ボイスおよびテキストベースの対話の実装

パーソナルアシスタントの高度な機能

  • AIレスポンスのカスタマイズとユーザー体験の向上
  • APIやサードパーティサービスを使用してアシスタントの機能を強化する
  • セキュリティとデータプライバシー機能の実装

AIパーソナルアシスタントの展開とスケーリング

  • パーソナルアシスタントの展開戦略
  • スケーラブルなソリューション向けのパフォーマンス最適化
  • 実際のユースケースと展開例

AIアシスタントにおける倫理、プライバシー、ユーザー信頼

  • AIアシスタントの倫理的影響の理解
  • ユーザーデータプライバシーと信頼の確保
  • データ保護規制(GDPRなど)への準拠

まとめと次なるステップ

  • コースで学んだ主要な概念とスキルのレビュー
  • 持続的な学習向けの追加リソースの探求
  • 異なる業界でのパーソナルアシスタント展開への次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの基本知識
  • 機械学習概念の理解
  • 基本的なAIツールやフレームワークの経験

対象者

  • 製品開発者
  • AIエンジニア
  • UX/UIデザイナー
 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