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프로젝트 구조는 다음과같습니다. 프로젝트 폴더에 하위 폴더 백엔드 폴더와 프론트엔드 폴더를 정의합니다.백엔드 구성은 다음과같습니다. 파이썬 프로젝트를 생성합니다.프로젝트를 생성하고 플라스크 라이브러리를 설치합니다. 위 테스트코드는 다음과같습니다.Flask: Flask는 Python으로 작성된 마이크로 웹 프레임워크로,
지난 시간까지 제공된 코드로 서버-클라이언트 기반의 인공지능 챗봇 테스트를 진행해 보았습니다. 이젠 프레임워크는 그대로 두고 다음 4가지를 커스텀하면서 인공지능 챗봇에 대해서 좀 더 이해해 보도록 하겠습니다. 1) 도메인 변경 기존
실습에 앞서 Chatbot4Univ 커스텀 개발 실습을 위해서는 딥러닝 환경 구축이 필수입니다(GPU 그래픽 카드 드라이버 / CUDA / cuDNN 필수 설치) 윈도우 PC 이건 / 리눅스 서버 이건 실습을 위해서는 필수임!
이번에는 인공지능 챗봇 실전 개발을 다룹니다. 목차는 다음과 같습니다. 실습에 앞서 Chatbot4Univ 커스텀 개발 실습을 위해서는 딥러닝 환경 구축이 필수입니다(GPU 그래픽 카드 드라이버 / CUDA / cuDNN 필수
4부 내용은 파이썬 기반으로 API 서비스 구축 시 필요한 내용을 다루게 됩니다. 4부 1. REST 관련 개념(1) API 개념(2) REST 개념(3) REST API 개념(4) RESTful 개념 4부
텍스트 전처리 실습 파트는 원래 2부에 포함되어 있었는데, 직접 실습을 해 보니 3시간 만으로는 도저히 부족하여 이를 3부에서 진행하게 되었습니다. 3부에서 진행할 내용은 다음과 같습니다. 3부 1. 텍스트
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