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 インストラクターによるワークショップ
対話型 AI アプリケ
ーションの 開発

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世界は進化を続け、デジタル化が進んでおり、対話型 AI が人間と機械のコミュニケーションを支援する機会がますます増えています。対話型 AI は、自動化されたメッセージング や音声対応のアプリケーションを実現するテクノロジです。そのアプリケーションはさまざまな産業で利用されており、カスタマー サービスの効率化を図りながら、全体的な顧客体験を向上しています。

対話型 AI パイプラインは、ゼロから開発するとなると複雑でコストがかかります。本コースでは、NVIDIA Riva フレームワークを利用し、対話型 AI サービスの開発方法を習得します。Riva は 完全な GPU で高速化したソフトウェア スタックを提供し、開発者は、各企業とその顧客に特有の用語を理解できる対話型のエンドツーエンド リアルタイム AI アプリケーションを迅速に開発、デプロイ、運用するのを容易になります。Riva フレームワークには、トレーニング済みの対話型 AI モデル、ツール、および音声、視覚、自然言語理解 (NLU) タスクに最適化されたサービスが含まれています。 開発者は Riva を利用し、インテリジェントなバーチャル アシスタント、バーチャル カスタマー サービス エージェント、リアルタイム文字起こし、マルチユーザー ダイアライゼーション (誰がいつ話しているか推定する技術)、チャットボットなどのための言語ベース AI サービスをカスタマイズできます。

本ワークショップでは、リアルタイム文字起こし機能や自然言語処理 (NLP) 機能を備えた、製品品質の対話型 AI アプリケーションを迅速開発し、デプロイする方法を習得します。NVIDIA Riva の ASR (Automatic Speech Recognition/自動音声認識) モデルと NER (Named Entity Recognition/固有表現抽出) モデルを Web ベースのアプリケーションと統合することで、音声入力を文字に起こし、関連テキストにハイライトを付けます。次に、NVIDIA TAO Toolkit を利用して NER モデルをカスタマイズし、アプリケーション別に異なるターゲットのハイライトを付けます。最後に、Helm Chart や Kubernetes クラスターを利用し、Riva サービスの製品レベルのデプロイメント パフォーマンスとスケーリングの考慮事項について学習します。

 

学習目標


本ワークショップに参加することで次のことを習得します。
  • 対話型 AI アプリケーションのために Riva でトレーニング済みの ASR モデルおよび NER モデルをデプロイし、有効にする方法。
  • TLT を利用し、ドメイン固有のモデルを微調整し、デプロイする方法。
  • Kubernetes クラスターでスケーリングするために、Helm Chart を利用し、製品レベルの対話型 AI アプリケーションをデプロイする方法。

ワークショップ データシートをダウンロードする (PDF 318 KB)

ワークショップの概要

はじめに
(15 分)
  • 講師紹介
  • courses.nvidia.com/join でアカウントを作成します
対話型 AI 入門
(120 分)
    対話型 AI を取り巻く状況を探り、ASR および NLP パイプラインの主要コンポーネントの理解を深めます
    • 音声認識を使用した TLT モデル推論のサンプルを実行します
    • Riva の ASR モデルと NER モデルをデプロイします
    • ASR と NER を使用してコンタクト アプリケーションを起動します
休憩 (60 分)
モデルのカスタマイズ
(120 分)
    Riva アーキテクチャを細かく確認し、TLT を使用した、微調整済みモデルのデプロイメントにともなうワークフローについて話し合います
    • 特定のドメインに合わせて NER を微調整します
    • カスタマイズした NER モデルを Riva 内にデプロイします
    • 更新後のモデルでアプリケーションを起動します
休憩 (15 分)
推論とデプロイメントの課題
(120 分)
    対話型 AI アプリケーションの運用デプロイメントおけるパフォーマンス、最適化、スケーリングにともなう課題を探ります
    • 推論のデプロイメント プロセスを理解します
    • 非機能要件とその意味を分析します
    • Helm Chart を利用し、Kubernetes クラスターで対話型 AI アプリケーションをデプロイします
最終確認
(15 分)
  • 主要な目標を見直し、質問に答えます
  • 評価を完了し、認定証を取得します
  • ワークショップ アンケートに記入します
  • 独自の AI アプリケーション開発環境の設定方法を習得します
 

ワークショップの詳細

時間: 8 時間

価格: 公開ワークショップについては $500。企業向けワークショップについてはお問い合わせください。

参加条件:

  • Python の基本的なプログラミング経験
  • TensorFlow、PyTorch、Keras など、ディープラーニング フレームワークの基礎を理解していること
  • ニューラル ネットワークの基礎を理解していること

テクノロジ: NVIDIA Riva、NVIDIA TAO Toolkit、Kubernetes

評価の種類: 

  • スキルベースのコーディングを審査し、対話型 AI アプリケーションの開発能力を評価します
  • 複数選択式の質問により、授業で取り上げた対話型 AI コンセプトの理解度を評価します

証明書: 評価の結果、合格と判断された場合、NVIDIA DLI 証明書が授与されます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。

ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップまたはノート PC が必要です。クラウドにある完全に構成された GPU で高速化したワークステーションへの専用アクセスが提供されます。

言語: 英語

開催予定のパブリック ワークショップ

中央欧州時間
GTC
 

2021 年 4 月 12 日 (月)

午前 9 時 – 午後 5 時

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太平洋時間
GTC
 

2021 年 4 月 13 日 (火)

午前 9 時 – 午後 5 時

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太平洋時間
 

2021 年 6 月 22 日 (火)

午前 9 時 – 午後 5 時

今すぐ登録する
太平洋時間
 

2021 年 7 月 27 日 (火)

午前 9 時 – 午後 5 時

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開催予定のパブリック ワークショップ

北米 / 南米

2021 年 8 月 24 日 (火)
午前 9 時 – 午後 5 時 PDT

欧州 / 中東 / アフリカ

2021 年 8 月 31 日 (火)
午前 9 時 – 午後 5 時 CEST

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ディープラーニングの基礎

8 時間 | TensorFlow 2、Keras、Pandas

 証明書あり

基礎
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トランスフォーマーベースの自然言語処理アプリケーションの開発

8 時間 | PyTorch、pandas、NVIDIA NeMo ™、NVIDIA Triton ™ Inference Server

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データ エンジニアリング パイプラインの高速化

8 時間 | Pandas、cuDF、Dask、NVTabular、Plotly

 証明書あり

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