Course Outline

AI 주도 NLG 소개

  • 자연어 생성(NLG) 개요
  • 대화형 AI 시스템에서의 NLG 역할
  • NLU와 NLG의 주요 차이점

NLG를 위한 딥러닝 기술

  • 트랜스포머와 사전 학습 언어 모델
  • 대화 생성을 위한 모델 학습
  • 대화에서의 장기 종속성 처리

챗봇 프레임워크와 NLG

  • 챗봇 플랫폼(Rasa, BotPress 등)에 NLG 통합
  • 챗봇을 위한 맞춤형 응답 생성
  • 문맥 AI를 통한 사용자 참여도 향상

가상 비서를 위한 고급 NLG 모델

  • GPT-3, BERT 및 기타 최신 모델 사용
  • AI로 다중 턴 대화 생성
  • 가상 비서 응답의 유창함과 자연스러움 향상

윤리적 및 실무적 고려사항

  • AI 생성 콘텐츠의 편향 및 그 완화
  • 챗봇 상호작용의 투명성과 신뢰성 확보
  • 가상 비서의 프라이버시 및 보안 고려사항

NLG 시스템의 평가 및 최적화

  • NLG 품질 평가: BLEU, ROUGE, 그리고 인간 평가
  • 실시간 응용을 위한 NLG 성능 조정 및 최적화
  • 도메인별 사용 사례에 대한 NLG 적응

NLG 및 대화형 AI의 미래 동향

  • NLG를 위한 자기 지도 학습의 신흥 기술
  • 상호작용 대화를 위한 멀티모달 AI 활용
  • 문맥 인식 대화형 AI의 발전

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 자연어 처리(NLP) 개념에 대한 깊은 이해
  • 기계 학습 및 AI 모델 경험
  • Python 프로그래밍에 대한 익숙함

대상

  • AI 개발자
  • 챗봇 디자이너
  • 가상 비서 엔지니어
 21 Hours

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Price per participant

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