13
커리큘럼
02:01:07
총 시간
1
섹션
1
수강생
—
평점
당신의 손끝에서 새로운 이야기를 탄생 시켜보세요!
파이썬을 통해 챗봇을 개발하면서,
인공지능과 자연어 처리의 기술을 경험할 수 있습니다.
새로운 디지털 세계를 함께 탐험하며, 창의력을 발휘해 보세요!
파이썬을 통해 챗봇을 개발하면서,
인공지능과 자연어 처리의 기술을 경험할 수 있습니다.
새로운 디지털 세계를 함께 탐험하며, 창의력을 발휘해 보세요!
강좌 13개
|총 02:01:07
가이드교재
1개 섹션|13개 강의|총 2시간 1분
- 7분01.챗봇의 정의와 활용 사례
ㆍ 챗봇의 정의와 이를 활용한 사례들은 어떤 것들이 있는지 알아봅니다.
#파이썬을활용한챗봇개발#파이썬#챗봇 - 7분02.IBM Watson을 이용한 챗봇 설계
ㆍ Watson Assistant 아키텍처의 프로세스를 이해하고 다양한 종류의 Conversation service를 활용하여 설계합니다.
#IBM Watson을 이용한 챗봇 설계#파이썬#챗봇 - 8분03.IBM Watson을 이용한 챗봇 구현
ㆍ intent, entity, dialog를 이용하여 설계하고 Watson chatbot 을 시연합니다.
#IBM Watson을 이용한 챗봇 구현#파이썬#챗봇 - 9분04.Tensorflow 및 Keras 기초
ㆍ 아나콘다 및 Tensorflow를 설치하여 실습을 진행하고 계산 그래프를 활용하여 기초 코딩을 실행합니다.
#Tensorflow#Keras기초#파이썬#챗봇 - 9분05.TF-IDF와 형태소 분석
ㆍ Jpype와 Konlpy를 설치 후 형태소와 TF-IDF를 분석합니다.
#TF-IDF#형태소분석#챗봇#파이썬 - 10분06.임베딩의 개념과 응용(Word2Vec)
ㆍ Bag of words의 한계와 Word를 vector로 바꾸기 위한 아이디어가 무엇인지 알아보고 Word2Vec의 간단한 이론을 살펴봅니다.
#임베딩#Word2Vec#파이썬#챗봇 - 10분07.Doc2Vec과 문장거리
ㆍ 텍스트 유사도와 거리 및 Doc2Vec의 연관성에 대해 알아봅니다.
#Doc2Vec#문장거리#텍스트유사도#파이썬#챗봇 - 10분08.토픽 모델링과 Intents 라벨링
ㆍ 토픽 추출의 개념을 이해하고 BBC News의 토픽 모델링을 파악합니다.
#토픽모델링#Intents라벨링#파이썬#챗봇 - 10분09.LR+TF-IDF 모델로 구현하는 분류기
ㆍ TF-IDF를 활용한 로지스틱 회귀와 결합한 분류기를 통해 텍스트 분류 문제의 해결법을 이해합니다.
#LR+TF-IDF모델#챗봇#파이썬 - 10분10.RF+NB+EM 기법을 이용한 텍스트 분류
ㆍ 랜덤 포레스트, 나이브 베이즈, TF-IDF와 Word2Vec 를 이용한 텍스트 분류법을 실습합니다.
#RF+NB+EM기법#텍스트분류#챗봇#파이썬 - 9분11.LSTM을 이용한 텍스트 분류(상담데이터)
ㆍ 상담데이터를 분류한 후 영화 시나리오를 생성합니다.
#LSTM#텍스트분류#상담데이터#챗봇#파이썬 - 6분12.CNN을 이용한 Intents 분류(상담데이터)
ㆍ 형태소 분석기와 CNN으로 상담데이터를 분류합니다.
#CNN#Intents분류#상담데이터#챗봇#파이썬 - 9분13.Watson을 흉내낸 챗봇의 통신모델
ㆍ Watson을 흉내 낸 챗봇 통신 모델에 대해 학습합니다.
#Watson#왓슨#챗봇통신모델#챗봇#파이썬
지금 바로 시작하세요
파이썬을 활용한 챗봇 개발과 함께 성장하세요
26,000원 수강 신청