Course Outline

Large Language Models (LLMs) 소개

  • 고객 지원의 AI 개요
  • LLM의 기초
  • 챗봇의 진화: 간단한 스크립트에서 AI 기반 지원까지

LLM 아키텍처

  • LLM의 구성 요소 이해
  • LLM의 신경망 및 딥 러닝
  • 교육 LLM: 데이터, 알고리즘 및 계산 리소스

Chatbot에서 LLM 구현

  • 기존 시스템의 LLM 통합 전략
  • 대화 흐름 및 사용자 상호 작용 설계
  • 상황에 따른 이해와 일관성 보장

챗봇 응답성 향상

  • 실시간 응답 생성 기술
  • 동시 대화 처리
  • 개인화 및 예측 지원

사용자 경험과 인터페이스 디자인

  • 사용자 친화적인 챗봇 인터페이스 제작
  • 더 나은 참여를 위한 시각적, 텍스트적 단서
  • 피드백 루프 및 지속적인 개선

윤리적 고려사항 및 규정 준수

  • LLM을 통한 개인 정보 보호 및 데이터 보안
  • 고객 지원에서 AI의 윤리적인 사용
  • 업계 표준 및 규정 준수

테스트 및 배포

  • 품질 보증 및 테스트 방법론
  • 확장성과 안정성을 위한 배포 전략
  • 챗봇 시스템 모니터링 및 유지보수

사례 연구 및 실제 적용

  • LLM 챗봇의 성공적인 구현 분석
  • 교훈과 모범 사례
  • AI 기반 고객 지원의 미래 동향과 혁신

프로젝트 및 평가

  • LLM 기반 챗봇 설계 및 구축
  • 동료 검토 및 그룹 토론
  • 최종 평가 및 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험이 권장되지만 필수는 아닙니다.
  • 기본적인 머신러닝 개념을 숙지하는 것이 좋습니다.

청중

  • 고객 지원 전문가
  • IT 전문가
  • Business 분석가
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

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