Course Outline

챗봇 개발 소개

  • 챗봇 및 해당 애플리케이션 개요
  • 챗봇 개발을 위한 Google AutoML 소개
  • 챗봇의 구성 요소 이해

Google Cloud Platform 시작하기 및 AutoML

  • Google Cloud Platform 계정 설정
  • Google Cloud Console 탐색
  • AccessGoogle AutoML 및 그 기능 이해

챗봇 훈련을 위한 데이터 준비

  • 학습 데이터 수집 및 전처리
  • 챗봇 인텐트 및 엔터티에 대한 데이터 라벨링
  • Google Cloud Platform의 데이터 시각화 도구 탐색

AutoML을 사용하여 사용자 정의 Chatbot 모델 교육

  • 챗봇 개발을 위한 새로운 AutoML 프로젝트 생성
  • 훈련 데이터를 AutoML에 업로드하고 가져오기
  • 훈련 설정 및 매개변수 구성

챗봇 모델 평가 및 반복

  • 챗봇 성능에 대한 평가 지표 해석
  • 평가 결과를 기반으로 모델 개선 반복
  • 더 나은 정확성과 성능을 위해 챗봇 모델을 미세 조정합니다.

챗봇 배포 및 통합

  • 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇 배포
  • 웹사이트, 메시징 앱, 기타 인터페이스와 챗봇 통합
  • 실제 시나리오에서 챗봇 상호 작용 및 사용자 경험 테스트

챗봇 성능 모니터링 및 최적화

  • 배포된 챗봇에 대한 모니터링 및 로깅 설정
  • 챗봇 성능 향상을 위한 사용 데이터 및 사용자 피드백 분석
  • 장기적인 성공을 위한 지속적인 최적화 전략 구현

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 개념에 대한 기본 이해
  • Google Cloud Platform에 대한 지식(권장되지만 필수는 아님)

청중

  • 개발자가 아닌 사람
  • Business 전문가
  • 기술 매니아
 14 Hours

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