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Python 기반 챗봇 및 번역기 만들기
과정소개
- Python을 활용하여 실용적인 AI 챗봇과 번역기를 직접 구현해보는 실습 중심의 강좌입니다. 자연어 처리의 기초부터 신경망 기반 번역 모델 구축까지, 단계별로 실제 동작하는 프로그램을 만들어보며 AI 개발의 핵심을 배웁니다.
학습목표
- 챗봇과 번역기의 기본 원리 이해하기
- 자연어 처리 라이브러리를 활용한 텍스트 분석하기
- 신경망 기반 번역 모델 설계 및 구현하기
- 실제 서비스 가능한 수준의 AI 애플리케이션 개발하기
- 자연어 처리 라이브러리를 활용한 텍스트 분석하기
- 신경망 기반 번역 모델 설계 및 구현하기
- 실제 서비스 가능한 수준의 AI 애플리케이션 개발하기
교육대상
- Python 기초 문법을 이해하는 개발 입문자
- AI와 자연어 처리에 관심 있는 학습자
- 실제 동작하는 AI 프로그램을 만들고 싶은 분
- 챗봇이나 번역 서비스 개발에 관심 있는 분
- AI와 자연어 처리에 관심 있는 학습자
- 실제 동작하는 AI 프로그램을 만들고 싶은 분
- 챗봇이나 번역 서비스 개발에 관심 있는 분
수료기준
| 평가기준 | 총점 |
|---|---|
| 반영비율 | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 대화 흐름 설계하기 |
| 2차시 | 나만의 데이터셋 만들기 |
| 3차시 | 자연어 처리 라이브러리 활용 챗봇 엔진 구축 |
| 4차시 | 기계 학습을 활용한 챗봇 개선하기 |
| 5차시 | 번역 알고리즘 이해하기 |
| 6차시 | 번역 데이터셋 구축하기 |
| 7차시 | 텍스트 전처리 및 분석하기 |
| 8차시 | 신경망 모델로 번역하기 |
| 9차시 | 모델 성능 개선: 하이퍼파라미터 조정하기 |