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[AI 트레이닝 센터][1회] 1부. 인공지능 챗봇 개발 시 활용되는 인공지능 주요 개념 및 히스토리 

1부는 AI챗봇 개발 시 참고 되는 인공지능 주요 개념 을 다루고 있습니다. 주 내용은 다음과 같습니다.

1. AI챗봇 개발 개요

(일반적인) 인공지능 챗봇의 2가지 모델과 챗봇 프로세스에 대하여 설명합니다.

2. AI개발 사례 소개: NOMU vs Chatbot4Univ 커스텀 챗봇 vs BCT Chatbot

비씨티원에서 기 개발한 NOMU 챗봇, Chatbot4Univ 커스텀 챗봇과 초거대 API 연동 BCT Chatbot 사례를 중심으로 이 챗봇의 동작 방식에 대해서 설명합니다.

3. 인공지능 주요 개념 (인공지능 챗봇 중심)

다음으로 인공지능 챗봇 개발 시 참고할 필요가 있는 인공지능 주요 개념에 대해서 설명합니다.

(1) 임베딩(Embedding)
(2) 벡터 개념
(3) 텍스트 전처리 (Text preprocessing)
(4) 단어 수준 임베딩 – Word2Vec, GloVe
(5) 문장 수준 임베딩
(6) 임베딩 파인 튜닝
(7) CNN(Convolutional Neural Network)
(8) RNN(Recurrent Neural Network)
(9) 언어 모델 (Language Model)
(10) 딥러닝이 언어 모델에 필요한 이유
(11) 언어 모델 평가
(12) Seq2Seq 모델
(13) Attention Mechanism
(14) Transformer 모델
(15) 전이 학습 (Transfer Learning)
(16) BERT 모델
(17) GPT 모델

2 Responses

  1. 임베딩이나 GPT의 뜻 같이 모르고 있으면 다음으로 나오는 개발 관련 내용을 이해할 수 없는, 기본적으로 알아야 되지만 안물어보면 아무도 말 안해주는 내용이 들어있어서 정말 유익했습니다.

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