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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