Course Outline

ChatBot 소개

대화형 소프트웨어 개요

첫 번째 기본 ChatBot 구축

  • 텍스트를 수신하고 사용자에게 응답하도록 ChatBot 설정
  • 성격의 기본 Element 추가
  • 기본적인 질문에 답하도록 ChatBot 교육하기
  • ChatBot의 응답에 다양성 추가하기
  • ChatBot이 질문하도록 만들기
  • 텍스트 구문 분석을 위한 규칙 기반 시스템 구축

Machine Learning을 사용하여 자연어를 ChatBot의 구조화된 데이터로 전환

  • SpaCy, Scikit-learn 및 Rasa NLU 개요
  • SpaCy, Scikit-learn 및 Rasa NLU 설치 및 구성
  • 의도와 엔터티 및 분류
  • 자연어 처리 기초 이론 복습
  • ATIS 데이터 세트를 사용하여 실제 문장에서 모델 구축

가상 비서 ChatBot 구축

  • 가상 도우미 개요
  • Python의 SQL 작업
  • ChatBot을 Database의 Access 데이터에 교육
  • 매개변수에서 쿼리 작성
  • 자연어에서 Database 만들기
  • ChatBot에 맞춤형 가상 도우미 기능 구현
    • Database Access을 통해 특정 쿼리에 응답
    • 정제 Search, 기본 부정 수행 및 데이터 필터링

ChatBot을 상태 저장 상태로 만들기: 더 나은 ChatBot 대화 상자를 위해 상호 작용 상태를 추적합니다.

  • 기본 작업 수행
  • 상황에 맞는 질문을 하고 답변을 기다리기
  • 거절에 대처하기

ChatBot 테스트 및 배포

문제 해결

요약 및 결론

Requirements

  • Python 프로그래밍 경험
  21 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (4)

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