문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
챗봇 개발의 기초 알아보기
- 챗봇의 개념과 활용 분야 소개
- 챗봇 개발을 위한 구글 AutoML에 대한 소개
- 챗봇 구성 요소 파악하기
구글 클라우드 플랫폼 및 AutoML 활용 시작하기
- 구글 클라우드 플랫폼 계정 설정 방법
- 구글 클라우드 콘솔 탐색법
- AutoML에 접속하여 그 기능들을 이해하는 방법
챗봇 훈련을 위한 데이터 준비하기
- 훈련용 데이터 수집 및 전처리 기법
- 챗봇의 의도와 엔티티를 파악할 수 있도록 데이터 라벨링 방법
- 구글 클라우드 플랫폼에서 제공하는 데이터 시각화 도구 활용법
AutoML을 이용한 맞춤형 챗봇 모델 훈련하기
- 챗봇 개발 목적의 새로운 AutoML 프로젝트 생성법
- 훈련용 데이터를 AutoML로 업로드하고 가져오는 절차
- 모델 훈련 설정 및 매개변수 구성 방법
챗봇 모델 평가와 개선 전략
- 챗봇 성능을 판단하는 평가 지표 해석법
- 평가 결과에 기반한 모델 개선 방안 수립하기
- 정확도 및 성능 향상을 위한 챗봇 모델 미세 조정 방법
챗봇 배포와 다양한 플랫폼과의 통합
- 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇을 배포하는 절차
- 웹사이트, 메시징 앱 등 각종 인터페이스와 챗봇 연동 방법
- 실제 사용 환경에서의 챗봇 대화 기능 및 사용자 경험 테스트 방법
챗봇 성능 모니터링 및 최적화 전략
- 배포된 챗봇을 지속적으로 감시하고 로그 기록하는 절차
- 사용 데이터와 사용자 피드백을 분석하여 챗봇 개선 방향 도출하기
- 장기적 성공을 위한 지속적인 최적화 전략 시행법
요약 및 향후 학습 계획
요건
- 인공지능 관련 기초 개념에 대한 이해
- 구글 클라우드 플랫폼에 대한 기본적 지식(권장 사항이나 필수 조건은 아님)
대상자
- 개발 경험이 없는 일반인
- 비즈니스 전문가들
- 기술에 관심 있는 모든 분들
14 시간
회원 평가 (2)
대화형 스타일, 연습문제
Tamas Tutuntzisz
코스 - Introduction to Prompt Engineering
기계 번역됨
미래를 위한 유용한 자원들의 훌륭한 저장소, 강사의 스타일(유머 감각이 뛰어나고 세부 사항이 잘 들어 있습니다)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
코스 - Prompt Engineering for ChatGPT
기계 번역됨