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Course Outline
AI 에이전트 및 챗봇 소개
- AI 에이전트란 무엇인가요?
- 챗봇 유형: 규칙 기반 대 AI 기반
- 다양한 산업에서의 챗봇의 응용
Natural Language Processing (NLP)의 기본
- NLP 개요 및 챗봇에서의 역할
- 토큰화, 어간 추출 및 레마화
- 의도와 엔터티 이해
챗봇 계획하기
- 챗봇의 목적과 범위 정의
- 대화 흐름 디자인하기
- 챗봇 응답을 위한 훈련 데이터 세트 생성
첫 번째 챗봇 개발하기
- 개발 환경 설정
- Python와 Flask을 사용하여 간단한 챗봇 구축
- 대화를 위한 기본 NLP 기능 구현
챗봇 성능 개선
- 폴백 및 오류 처리 메커니즘 추가
- 외부 API를 통한 응답 향상
- 챗봇 테스트 및 디버깅
챗봇 배포
- 로컬 서버에 챗봇 호스팅하기
- 챗봇을 메시징 플랫폼과 통합
- 확장성과 성능 보장
윤리적 고려 사항 및 모범 사례
- 사용자 데이터 개인 정보 보호 및 보안 보장
- 포괄적이고 편견 없는 챗봇 설계
- AI 상호작용에서 투명성 유지
고급 챗봇 기능 탐색
- 더 나은 대화를 위한 머신 러닝 활용
- 감정 분석 통합
- Rasa와 같은 고급 프레임워크 개요
요약 및 다음 단계
Requirements
- 프로그래밍에 대한 기본 지식
- Python 구문에 익숙함
- AI 기술에 대해 배우고자 하는 열망
청중
- AI 초보자
- 프로그래머
- 챗봇과 AI 에이전트를 탐구하는 열광자들
14 Hours
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Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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