AI기반 챗봇 개발자
- 1차 개강일
- 24년 11월 26일(화)
- 2차 개강일
- 24년 12월 10일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
AI기반 챗봇 개발자입니다.
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산업구조변화대응 특화훈련 [산대특]
산업구조 변화 등에 따라 훈련 공급 부족 문제를
해소하기 위해 디지털 선도 기업 아카데미 등
새로운 훈련 유형들을 개발, 청년 일자리 문제
산업계의 시급한 인력 수요를 공급할 수
있도록 만든 훈련.
- 훈련비
전액무료 - 특별수당
지원 - 취업
연계
AI 챗봇은 대화 모델링을 구현.
[산대특]AI기반 챗봇 개발은
어떤 기술일까요?
사람이 무엇인가를 말했을 때 알아듣고, 그에 맞는
답을 내놓는 것이 AI 챗봇입니다.
복잡한 질문에 응답하거나 질문 데이터와 답변이 DB화 되면 인공지능 기술인
머신러닝과 딥러닝을 통해
자기학습을 진행하는 메신저입니다.
Start now
- 자연어처리 챗봇 개발 프로젝트
- 데이터 처리단은 아파치버전의 하둡으로 무료로 데이터처리
- 딥러닝기반의 자연어처리 기술로 콜봇 개발
- 기업의 빅데이터분석 플랫폼 활용
- 인공지능 콜봇 구성, 음성인식 콜백 솔루션
- 인공지능 콜봇의 일반적인 구성 예
텍스트 기반의 챗봇부터 음성기반의 챗봇까지
컴퓨터 전반 (자료구조, 알고리즘,
운영체제) 등에 대한 기반지식들과
최적화 이론, 활용을 익힙니다.
산업구조변화 대응 등 특화훈련 [산대특]
- 기업의 디지털 신기술을 프로젝트기반으로 운영합니다.
- 지능형 쇼핑몰 구축 및 차세대 웹 솔루션 개발합니다.
- PBL 방식(이론+실습+팀별 토의+과제 발표)의 실무 프로젝트 제작을 합니다.
- 실무에서 접할 수 있는 최신 데이터를 직접 다루어 볼 수 있습니다.
- 빅데이터,인공지능 관련 취업을 위한 경쟁력 있는 컨텐츠를 기획합니다.
- 각종 빅데이터, 인공지능 라이브러리를 활용 프로젝트 제작합니다.
프로젝트 수행 결과물 예시
- <상품 검색 챗봇 예시
- <배달 부문 음성 챗봇 예시
- <민원처리 예시
- 오후 12:16 2022-07-08
- 과정 로드맵
- 정규교과 0-1개월
- 데이터베이스
- 프로그래밍 언어(Python)
- 서버구축 및 관리-리눅스(Ubuntu)
- 정규교과 1-2개월
- 서버구축 및 관리-리눅스(Ubuntu)
- AI 제작을 위한 빅데이터 학습
- AI 학습(ML/DL)
- 정규교과 2-3개월
- AI 학습(ML/DL)
- AI 서비스 플랫폼 구축
- AI 기반 OCR 학습
- 정규교과 3-4개월
- AI 기반 OCR 학습
- Django 프레임워크를 활용한 웹 & 애플리케이션 구축
- 자연어처리 챗봇 개발
- 정규교과 4-5개월
- 자연어처리 챗봇 개발
- 산업체 기관 최종 프로젝트
- 정규교과 5-6개월
- 산업체 기관 최종 프로젝트
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
AI CHATBOT 탁월한 앙상블 인공지능 기술부터
탁월한 앙상블 인공지능 기술부터
빅데이터 증강 분석까지!
이제 AI 챗봇 개발자로 -
최첨단 기계학습 기술의 집약된 인공지능
통합 플랫폼의 구축!
모든 홈페이지, 모바일앱,
모든 사물과 말이 통하는 세상!
인간과 컴퓨터
상호작용(HCI)의 미래,
챗봇은 모든 인류를 위한 것입니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
데이터베이스
- RDBMS 이해와 MySQL 설치
- 데이터 조회하기
- 다양한 함수(문자, 숫자, 날짜, 형변환)
- 그룹함수
- 테이블 조회하기
- 서브쿼리
- 테이블생성/수정/제거하기
- 데이터조작(Insert,Update,Delete)
- 트랜잭션
- 데이터 무결성과 제약조건
- View
- 시퀀스와 인덱스
- PL/SQL, 프로시저, Function, Cursor, Trigger
- 사용자 계정관리 및 백업, 복원
- 2
프로그래밍 언어(Python)
- Anaconda 설치
- Python 프로그래밍 기초
- Data Type
- 연산자, 조건문, 반복쿤
- Python 함수와 Library
- 통계분석 기초
- Numpy와 Pandas
- 엑셀데이터의 시각화
- 웹 스크레이핑
- 웹 API의 이해
- 웹API 키를 사용하지 않고
데이터 가져오기 - 데이터 가져오기
- 3
서버구축 및 관리 -
리눅스(Ubuntu)- 실습 환경 구축
- 우분투 리눅스 설치
- 리눅스 기본 명령어
- 사용자 관리와 파일 속성
- 리눅스 관리자를 위한 명령어
- 네트워크 관련 설정과 명령어
- 파이프, 필터, 리디렉션
- 프로세스, 데몬, 서비스
- 서비스와 소켓
- 응급 복구
- 셸 스크립트 프로그래밍 실습
- 4
AI 제작을 위한 빅데이터 학습
- Django 활용
- CNN/RNN 구현 주제별 순차 진행
- Anaconda 설치 및 구축
- Numpy/Pandas 데이터 핸들링
- 기술통계(데이터 처리) 분석알고리즘
- 데이터분석 환경구축
- 데이터 가공
- 데이터 정제
- 데이터 프레임의 이해
- 인터렉티브 그래프
- 통계분석 기법
- 5
AI 학습(ML/DL)
- [머신러닝]
MachineLearning의 개념과 종류
수학에 기반한 회귀분석
수학에 기반한 Machine Learning
앙상블기법의 종류와 원리
클러스터링
불균형 데이터의처리 - [딥러닝]
딥러닝의 소개와 개념
신경망알고리즘과 뉴럴네트워크기초
(Neural-Network Basics)
최적화 알고리즘이론-Optimization Algorithm
역전 파알고리즘-Back Propagation
뉴럴네트워크학습Training Neural Network
뉴럴네트워크 일반화 이론-Generalization
Convolutional Neural Network-CNN
Recurrent Neural Network-RNN
다양한 뉴럴네트워크
Modern Neural Network
- [머신러닝]
- 6
AI 서비스 플랫폼 구축
- Spring 프레임워크
- Python 기반 Tensor flow 모듈 라이브러리 프레임워크
- 7
AI 기반 OCR학습
- OCR 프로그램의 개요
- 컴퓨터 비전과 영상의 이해
- OpenCV 설치와 기초 사용법
- OpenCV 주요 클래스
- OpenCV 주요 기능
- 영상의 밝기와 명암비 조절
- 영상의 산술 및 논리 연산
- 필터링
- 영상의 기하학적 변환에지검출과 응용
- 컬러 영상 처리
- 이진화와 모폴로지
- 레이블링과 외곽선 검출
- 객체 검출
- 지역 특징점 검출과 매칭
- 머신 러닝과 OpenCV
- 딥러닝과 OpenCV
- 8
Django프레임워크를 활용한
웹 애플리케이션 구축- 웹 프로그래밍의 이해
- 파이썬 웹 표준 라이브러리
- Django 웹 프레임워크
- Django의 핵심 기능
- Django의 웹 서버 연동 준비
- Cloud 서버에 Django 배포하기
- Apache 웹 서버와 연동
- NGINX 웹 서버와 연동
- 9
자연어처리 챗봇 개발
- 시스템 환경분석 및 요구사항 수집
- 요구사항에 따른 프로젝트 기획 (프로세스 기획)
- 웹스크래핑 등을 활용한 빅데이터 수집 시스템 개발
- Numpy 및 Pandas를 활용한 데이터 분석 및 전처리
- Hadoop을 활용한 분산시스템 구축
- RDBMS, NoSql를 활용한 데이터분산 및 저장시스템 개발
- 파이썬기반 빅데이터 분석시스템 구축
- 지도학습, 비지도학습기반 데이터분석 시스템개발 - 딥러닝 알고리즘 Tensorflow, Keras 활용
- 딥러닝기반 자연어처리 시스템 구축
- 챗봇 제작
- 결과물 테스트 및 검증
- 포트폴리오 제작 및 프리젠테이션
- 10
산업체 기관최종 프로젝트
- OCR 모듈에 대한 이해
- AI기반 OCR 모듈 학습에 대한 이해
- 채용(예정)기업의 요구 반영기획
- 프로젝트 주제별 실무자 멘토링
- AI 기반 OCR 모듈제작
OpenCV 활용 이미지 처리
NPL 기반 텍스트 문서 처리
말뭉치 각 빅데이터 정보 통합 예측
PDF 문서 이미지 처리 모듈 개발
관공서 문서 이미지 처리 모듈 개발 - AI 기반 OCR 통합 구현
- 애플리케이션 테스트 및 검증
- 최종 발표
빅데이터 개발(Engineering)
빅데이터 개발(Engineering) 취업완성패스
10초 안내받기
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