연락처 정보

코스 개요

소개

  • 대화형 AI 시스템의 개요
  • 현대 대화형 시스템의 발전 과정과 구성 요소

고급 대화 흐름 설계

  • 맥락을 인식하며 동적으로 변하는 대화 내용 작성하기
  • 복잡한 사용자 의도와 개체 정보 다루기
  • 적응형 학습이 가능한 대화 시나리오 설계 및 테스트

고급 자연어 처리 기법

  • 대규모 언어 모델의 사전 훈련 및 미세 조정 방법
  • 명명된 개체 인식(NER)과 감성 분석 구현하기

다국어 및 크로스랭귀지 처리

  • 단일 프로젝트 내에서 여러 언어 지원 전략
  • 대화형 봇 내에서 NER와 감성 분석 기능의 통합 및 테스트 방법

백엔드 연동과 데이터 처리

  • 기업용 데이터 소스 및 API와의 연결 방안
  • 데이터 저장 및 검색을 위한 데이터베이스와 클라우드 서비스 활용법

보안 및 규정 준수 관련 고려사항

  • 사용자 정보 보호, 암호화 및 안전한 상호작용 방식 확보
  • API 연결 구현과 데이터 보안 프로토콜 수립 방법

사용자 중심 인터페이스 설계

  • 음성 및 시각적 상호작용을 통한 사용자 경험 향상 기법

대화형 AI를 위한 적응형 학습

  • 사용자 피드백 루프와 학습 메커니즘 구현으로 상호작용 개선하기
  • 적응형 학습 기능의 설계 및 성과 평가 방법

대화형 AI 프로젝트 관리법

  • AI 프로젝트에 특화된 애자일 프로젝트 관리 기법
  • 대화형 프로젝트의 성과 지표 및 KPI 설정 방법

테스트와 최적화 전략

  • 대화형 AI를 위한 연속적인 테스트 프레임워크 활용법
  • 배포 후 모델의 모니터링, 분석 및 개선 방법
  • 성능 시험 및 최적화 루틴 수행 방식

요약 및 향후 계획

요건

  • 대화형 AI 및 자연어 처리 모델에 대한 기초 지식
  • Python과 같은 프로그래밍 언어 사용 경험
  • API 연동 및 클라우드 서비스에 대한 기본 이해

대상자

  • AI 프로젝트 관리자
  • 대화형 AI 개발자
  • 시니어 소프트웨어 엔지니어
 35 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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