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코스 개요
1. 대화형 AI 및 소형 언어 모델(SLM) 개론
- 대화형 AI의 기본 원리
- SLM의 특징 및 장점 설명
- 다양한 응용 분야에서의 SLM 사례 소개
2. 대화 흐름 설계 방법
- 인간과 AI 간 상호작용 디자인의 기본 원칙
- 자연스럽고 매력적인 대화 구조 설계법
- 사용자 경험(UX) 측면에서 고려해야 할 사항
3. 고객 서비스 봇 개발 방법
- 고객 서비스 분야에서의 봇 활용 사례
- SLM을 고객 서비스 플랫폼에 통합하는 절차
- 흔한 고객 문의 대응 방안 및 AI 기술 적용법
4. 상호작용을 위한 SLM 훈련 방법
- 대화형 AI 개발에 필요한 데이터 수집 방법
- 대화 시스템 구축을 위한 SLM 훈련 기법
- 특정 상호작용 환경에 맞게 모델 미세 조정하는 기술
5. 상호작용 품질 평가 방법
- 대화형 AI의 성능을 측정할 수 있는 지표들
- 사용자 테스트 및 피드백 수집 방안
- 평가 결과를 바탕으로 모델을 개선하는 절차
6. 음성 기반 및 멀티모달 상호작용 구현법
- SLM에 음성 인식 기능 통합 방법
- 텍스트, 음성, 시각 정보를 결합한 멀티모달 대화 설계법
- 음성 비서 및 챗봇 사례 연구
7. 개인화 기능 구현과 맥락 인식 능력 향상 방법
- 사용자별 맞춤형 상호작용을 구현하는 기법
- 대화의 맥락을 인지하고 처리하는 기술
- 개인정보 보호와 데이터 보안을 고려한 AI 개발 방향
8. 윤리적 문제 및 편향 완화 방법
- 대화형 AI 개발 시 준수해야 할 윤리 원칙
- 상호작용 과정에서 발생할 수 있는 편향을 식별하고 줄이는 방안
- 모든 사용자에게 공평한 서비스를 제공하기 위한 조치들
9. 배포 전략 및 확장성 확보 방법
- 대화형 AI 시스템을 실제 환경에 적용하는 절차
- SLM의 광범위한 활용을 위한 확장 기법
- 배포 이후에도 지속적인 모니터링과 유지보수 방법
10. 최종 프로젝트 수행 단계
- 선정한 분야에서 대화형 AI 도입 필요성 분석하기
- SLM을 활용해 실제 프로토타입 개발하기
- 완성된 대화형 애플리케이션을 테스트하고 발표하기
11. 최종 평가 절차
- 최종 프로젝트 결과 보고서 제출하기
- 기능적으로 완성된 대화형 AI 시스템 시연하기
- 혁신성, 사용자 몰입도, 기술적 구현 수준 등을 종합적으로 평가하기
12. 강좌 마무리 및 향후 발전 방향 안내
요건
- 인공지능 및 머신러닝에 대한 기본적인 이해
- Python 프로그래밍 능력이 탁월할 것
- 자연어 처리 관련 개념에 대한 경험 보유
수강 대상자
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- AI 연구자 및 개발자
- 제품 관리자 및 UX 디자이너
14 시간