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Course Outline
소개
- 대화형 AI 시스템 개요
- 현대 대화형 시스템의 진화와 구성 요소
고급 대화 흐름 설계
- 동적, 맥락 인식 대화 생성
- 복잡한 사용자 의도 및 개체 처리
- 적응형 대화 시나리오 구축 및 테스트
고급 NLP 기술
- 대규모 언어 모델 사전 학습 및 미세 조정
- 명명된 개체 인식(NER) 및 감성 분석 구현
다언어 및 교차 언어 처리
- 단일 프로젝트에서 여러 언어를 지원하는 전략
- 대화형 봇에서 NER 및 감성 분석 통합 및 테스트
백엔드 통합 및 데이터 처리
- 봇을 기업급 데이터 소스 및 API에 연결
- 데이터베이스 및 클라우드 서비스를 사용하여 데이터 저장 및 검색
보안 및 준수 고려 사항
- 데이터 개인 정보 보호, 암호화 및 보안 사용자 상호작용 보장
- API 연결 개발 및 데이터 보안 프로토콜 구현
사용자 중심 인터페이스 설계
- 음성 및 시각적 상호작용을 통한 사용자 경험 향상
대화형 AI를 위한 적응형 학습
- 사용자 피드백 루프 및 학습 메커니즘 구현을 통해 상호작용 개선
- 적응형 학습 기능 구축 및 성능 평가
대화형 AI 프로젝트 관리
- AI 프로젝트 특화 애자일 프로젝트 관리 기법
- 대화형 프로젝트의 KPI 및 성공 지표 정의
테스트 및 최적화 전략
- 대화형 AI를 위한 지속적인 테스트 프레임워크
- 배포 후 모니터링, 분석 및 모델 개선
- 성능 테스트 및 최적화 루틴 수행
요약 및 다음 단계
Requirements
- 대화형 AI 및 NLP 모델에 대한 기본 이해
- Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 경험
- API 통합 및 클라우드 서비스에 대한 기본 지식
대상
- AI 프로젝트 관리자
- 대화형 AI 개발자
- 상급 소프트웨어 엔지니어
35 Hours
회원 평가 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.