Course Outline

AI 기반 NLG 소개

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

Deep Learning NLG를 위한 기술

  • 변환기 및 사전 훈련된 언어 모델
  • 대화 생성을 위한 모델 학습
  • 대화에서 장기 의존성 처리

챗봇 프레임워크 및 NLG

  • NLG를 챗봇 플랫폼(예: Rasa, BotPress)과 통합
  • 챗봇에 대한 개인화된 응답 생성
  • 상황별 AI를 통한 사용자 참여 개선

가상 비서를 위한 고급 NLG 모델

  • GPT-3, BERT 등 최첨단 모델 활용
  • AI로 멀티턴 대화 생성
  • 가상 비서 응답의 유창성과 자연스러움 향상

윤리적 및 실용적 고려 사항

  • AI가 생성한 콘텐츠의 편견과 이를 완화하는 방법
  • 챗봇 상호작용에서 투명성과 신뢰성 보장
  • 가상 비서의 개인정보 보호 및 보안 고려 사항

NLG 시스템 평가 및 최적화

  • NLG 품질 평가: BLEU, ROUGE 및 인간 평가
  • 실시간 애플리케이션을 위한 NLG 성능 조정 및 최적화
  • 도메인별 사용 사례에 맞게 NLG 조정

NLG의 미래 동향 및 Conversational AI

  • NLG를 위한 자기 지도 학습의 새로운 기술
  • 더욱 상호 작용적인 대화를 위한 멀티모달 AI 활용
  • 컨텍스트 인식 대화형 AI의 발전

요약 및 다음 단계

Requirements

  • Natural Language Processing (NLP) 개념에 대한 강력한 이해
  • 머신 러닝 및 AI 모델에 대한 경험
  • Python 프로그래밍에 대한 익숙함

청중

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

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories