Course Outline

소개

  • Conversational AI 시스템 개요
  • 현대 대화 시스템의 진화와 구성 요소

고급 대화 흐름 설계

  • 동적이고 상황에 맞는 대화 만들기
  • 복잡한 사용자 의도 및 엔터티 처리
  • 적응형 대화 시나리오 구축 및 테스트

고급 NLP 기술

  • 대규모 언어 모델의 사전 학습 및 미세 조정
  • 명명된 엔터티 인식(NER) 및 감정 분석 구현

다국어 및 교차 언어 처리

  • 하나의 프로젝트에서 여러 언어를 지원하기 위한 전략
  • 대화형 봇에서 NER 및 감정 분석 통합 및 테스트

백엔드 통합 및 데이터 처리

  • 봇을 엔터프라이즈 수준 데이터 소스 및 API에 연결
  • 데이터 저장 및 검색을 위해 데이터베이스 및 클라우드 서비스 사용

보안 및 규정 준수 고려 사항

  • 데이터 개인 정보 보호, 암호화 및 안전한 사용자 상호 작용 보장
  • API 연결 개발 및 데이터 보안 프로토콜 구현

사용자 중심 인터페이스 설계

  • 음성 및 시각적 상호 작용을 통한 사용자 경험 향상

Conversational AI에 대한 적응 학습

  • 사용자 피드백 루프와 학습 메커니즘을 구현하여 상호 작용을 개선합니다.
  • 적응 학습 기능 구축 및 성능 평가

Conversational AI 프로젝트 관리

  • Agile AI 프로젝트에 특화된 프로젝트 관리 기술
  • 대화형 프로젝트를 위한 KPI 및 성공 지표 정의

테스트 및 최적화 전략

  • 대화형 AI를 위한 지속적인 테스트 프레임워크
  • 배포 후 모델 모니터링, 분석 및 개선
  • 성능 테스트 및 최적화 루틴 수행

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 대화형 AI 및 NLP 모델에 대한 기본적인 이해
  • Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 경험
  • API 통합 및 클라우드 서비스에 대한 기본 지식

청중

  • AI 프로젝트 관리자
  • Conversational AI 개발자
  • 시니어 소프트웨어 엔지니어
 35 Hours

Number of participants


Price per participant

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