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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Price per participant

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