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챗봇 대화 알고리즘 이해와 구현

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작성자 최고관리자 작성일17-08-01 14:39 조회279회 댓글0건

본문

개요

 

○ 과정명: "챗봇 대화 알고리즘 이해와 구현(TensorFlow & Keras 이용) 1-day 워크숍" 
○ 일시: 2017년 8월 31일(목) 10:00~17:00 
○ 장소: 강남역(8번 출구) 코워킹스페이스 '유오워크' 
○ 참가비(현재 접수 중) 
ㆍ사전등록: 33만원(부가세 포함 / 자료집 제공) 
ㆍ현장등록: 사전등록비에 3만3천원(부가세 포함) 추가 

☞ 온라인 회원가입 및 참가신청 시 문제가 발생하는 경우가 간혹 있습니다. 이런 경우 지체 마시고 이메일로 '성함/소속/직급/이메일/휴대폰번호'를 
적어 보내주시면 대신 가입 및 신청해드립니다. 
☞ 결제는 온라인 카드결제와 계좌이체(169-168493-13-302 모바일광개토(주) / 우리은행)로 하실 수 있습니다. 
☞ 간혹 마감 전에 '재고없음' 이라는 메시지가 나오는 경우(버그)가 있는데 이때에도 신청은 정상적으로 이루어 집니다. 다만 이럴 경우 
'내정보-리포트몰장바구니'의 신청내용을 삭제하시면 더 이상 메시지가 나오니 않으며, 정상적인 신청내역은 '내정보-신청내역'에서 확인할 수 있습니다.
☞ 세금계산서 발급, 결제에 관련된 문의 사항도 이메일주시면 신속히 답변드립니다. 
☞ 정원 초과 시 결제 선착순으로 마감됩니다. 

프로그램

 

"본 강의에서는 사람과 자연언어로 의사소통을 할 수 있는 챗봇 알고리즘에 대해 논의한다. 
기본적으로 자연언어 데이터를 다루기 위해 제안된 기계학습 알고리즘들에 대해 살펴보고, 
대화를 하기 위해 필요한 요소들에 대해 논의한다. 

이어 미리 정의한 규칙을 이용하여 대화하는 전통적인 방법과, 딥러닝 알고리즘으로 대화 
데이터를 학습하여 사람의 발화에 대한 대답을 생성하는 최근 접근 방법을 소개한다. 
이후 TensorFlow, Keras를 이용한 실습을 통해 다양한 접근 방법들에 대해 심도있게 이해한다. 



[Part 1] 기계 학습을 이용한 자연언어 처리

○ 자연언어 데이터의 이해

- 전처리, representation 정의, 데이터에 내재된 문제들

○ 신경망을 이용한 자연언어 representation의 정의

- Recurrent Neural Network의 이해

- Word2Vec, Doc2Vec, GloVe 소개

○ 실습

- Word2Vec과 GloVe를 이용하여 Dialog 데이터 표현하기

 

[Part 2] 확률 모델을 이용한 대화 생성

○ 대화 의도 파악 및 생성을 위한 확률 모델

○ 실습

- Hierarchical HMM을 이용한 주문 생성 프로그램

 

[Part 3] 딥러닝을 이용한 대화 생성

○ Data-driven dialog generation 을 위한 딥러닝 기법의 이해

- Seq2Seq

- Memory Network, Dynamic Memory Network

○ 실제 딥러닝 기반 대화 모델의 사용 예

- 마이크로소프트 Tay

- 구글 번역기

- Visual QA, MovieQA

○ 실습

- Memory Network를 이용한 대화 생성 

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