한국외국어대학교 글로벌 e커머스 관련 교육 수강생 대상
"e-커머스 챗봇 기획과 제작" 특강 (1차시)
목차.
- Part1. 챗봇 기초 이해
- Part2. 챗봇 도입 사례 및 활용 방안
- Part3. 봇빌더 채널톡
- Part4. E-Commerce 챗봇 기획 및 제작
* 3시간 강의 동영상을 YouTube에서 공유합니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLdy43MPOL5NEU6NpTgR1zqC-cf2iFczyI
결과1. 챗봇 제작을 위한 카카오 OVEN 프로토타입 : https://ovenapp.io/view/CKu71bfsGl45gLHX2lsORJNYeaBdTcFh/Vth2p
결과2. 제작된 챗봇 : https://chatbot4all.channel.io/support-bots/15429
Python과 Tensorflow를 활용한 AI Chatbot 개발 및 실무 적용Susang Kim
도입
AI Chatbot 소개
Chatbot Ecosystem
Closed vs Open Domain
Rule Based vs AI
Chat IF Flow and Story Slot
AI기반의 학습을 위한 Data 구성 방법
Data를 구하는 법 / Train을 위한 Word Representation
Data의 구성 / Data Augmentation(Intent, NER)
자연어처리 위한 AI 적용 방안
Intent (Char-CNN) / QnA (Seq2Seq)
Named Entity Recognition (Bi-LSTM CRF) / Ontology (Graph DB)
Chatbot Service를 위한 Architecture 구성
Chatbot Architecture
NLP Architecture
Web Service Architecture
Bot builder / Chatbot API
Test Codes for Chatbot
실무에서 발생하는 문제와 해결 Tips
Ensemble and voting / Trigger / Synonym(N-Gram)
Tone Generator / Parallel processing / Response Speed
마무리
[설명 코드]
Text Augmentation / Slot Bot / QA Bot / Graph DB / Response Generator
최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
AI서비스에서 UX의 역할은 무엇일까요?
아래 자료는 라이트브레인 챗봇/AI 스피커 사업소개서의 요약본으로 전체 내용 중 공개 가능한 부분 28페이지 정도를 발췌해 슬라이드쉐어로 공개합니다.
* 라이트브레인은 고유한 UX방법론으로 챗봇을 이해하고 인공지능(AI)을 비롯한 신기술 및 신사업의 선행연구와 상용화에 성공한 경험을 갖고있습니다.
SK 텔레콤의 음성인식 디바이스 'NUGU'의 신규서비스 개발, 기존 서비스 고도화 및 삼성카드 AI 챗봇 서비스의 UX컨설팅 및 신규서비스 프로젝트를 진행하였으며 LG U+ 음성인식 디바이스 UX, 하나은행과 SKT가 합작한 금융서비스 FINNQ 챗봇에 이어 2018년 카카오톡 챗봇 'kakao i openbuilder' 공식 에이전시로 선정되기도 하였습니다.
한국외국어대학교 글로벌 e커머스 관련 교육 수강생 대상
"e-커머스 챗봇 기획과 제작" 특강 (1차시)
목차.
- Part1. 챗봇 기초 이해
- Part2. 챗봇 도입 사례 및 활용 방안
- Part3. 봇빌더 채널톡
- Part4. E-Commerce 챗봇 기획 및 제작
* 3시간 강의 동영상을 YouTube에서 공유합니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLdy43MPOL5NEU6NpTgR1zqC-cf2iFczyI
결과1. 챗봇 제작을 위한 카카오 OVEN 프로토타입 : https://ovenapp.io/view/CKu71bfsGl45gLHX2lsORJNYeaBdTcFh/Vth2p
결과2. 제작된 챗봇 : https://chatbot4all.channel.io/support-bots/15429
Python과 Tensorflow를 활용한 AI Chatbot 개발 및 실무 적용Susang Kim
도입
AI Chatbot 소개
Chatbot Ecosystem
Closed vs Open Domain
Rule Based vs AI
Chat IF Flow and Story Slot
AI기반의 학습을 위한 Data 구성 방법
Data를 구하는 법 / Train을 위한 Word Representation
Data의 구성 / Data Augmentation(Intent, NER)
자연어처리 위한 AI 적용 방안
Intent (Char-CNN) / QnA (Seq2Seq)
Named Entity Recognition (Bi-LSTM CRF) / Ontology (Graph DB)
Chatbot Service를 위한 Architecture 구성
Chatbot Architecture
NLP Architecture
Web Service Architecture
Bot builder / Chatbot API
Test Codes for Chatbot
실무에서 발생하는 문제와 해결 Tips
Ensemble and voting / Trigger / Synonym(N-Gram)
Tone Generator / Parallel processing / Response Speed
마무리
[설명 코드]
Text Augmentation / Slot Bot / QA Bot / Graph DB / Response Generator
최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
AI서비스에서 UX의 역할은 무엇일까요?
아래 자료는 라이트브레인 챗봇/AI 스피커 사업소개서의 요약본으로 전체 내용 중 공개 가능한 부분 28페이지 정도를 발췌해 슬라이드쉐어로 공개합니다.
* 라이트브레인은 고유한 UX방법론으로 챗봇을 이해하고 인공지능(AI)을 비롯한 신기술 및 신사업의 선행연구와 상용화에 성공한 경험을 갖고있습니다.
SK 텔레콤의 음성인식 디바이스 'NUGU'의 신규서비스 개발, 기존 서비스 고도화 및 삼성카드 AI 챗봇 서비스의 UX컨설팅 및 신규서비스 프로젝트를 진행하였으며 LG U+ 음성인식 디바이스 UX, 하나은행과 SKT가 합작한 금융서비스 FINNQ 챗봇에 이어 2018년 카카오톡 챗봇 'kakao i openbuilder' 공식 에이전시로 선정되기도 하였습니다.
12. 현재 챗봇의 기술 및 수준
• 대화형 커머스 및 O2O
• 개인비서 서비스
• 공공 서비스
• 엔터테인먼트 서비스
• 기업용 메신저
13. 챗봇 활용 분야
분야 종류 관련 기업
대화형 커머스
및 O2O
쇼핑, 비행기예약, 숙소예약, 레스토랑 예약 및 주문, 택
시 호출 등
Amazon, eBay, FB,
카카오톡,
인터파크
개인비서
서비스
헬스케어, 뉴스피드, 날씨정보, 금융상담, 일정관리, 길
찾기 등
Google, MS, Pancho,
CNN,
샤오빙, Skype
공공 서비스 법률상담, 세금납부, 부동산정보, 구인구직 법무부,
경기도 정보기획실,
미야(Mya)
엔터테인먼트
서비스
광고, 미디어, 방송안내, 데이팅, 공연 등 WeChat
기업용 메신저 정보검색, 파일공유, 데이터보관, 팀원정보 공유, 자동
사무화(OA), CRM
Slack, CareerLark,
Growbot, Wework
• 텍스트 기반 챗봇의 핵심기술
16. 챗봇에 필요한 기술
• 개발 언어 - Phyton
• 현재 1위 AI프로그래밍 코드
• 다양하고 풍부한 라이브러리
• 머신러닝, 딥러닝의 관한 풍부한 라이브러리(TensorFlow, Scikit-learn)
• 텐서 연산에서 표준 API의 역할
• 자연어처리(NLP)에서 NLTK, SpaCy
17. 챗봇의 기술 요소
• 서버(Back-end), 미들웨어, 클라이언트(Front-end)로 구성
§ 서버(Back-end)
사용자의 질의에 적절한 답변을 제공하기 위해
자연어처리, 상황 인식, 빅데이터 분석기술을 사용
§ 미들웨어
막대한 메시지 트래픽을 처리하기 위해 하둡과 같은 분산 컴퓨팅
환경에 적합한 기능을 가진 소프트웨어 사용
§ 클라이언트(Front-end)
사용자가 직접 보게 되는 화면으로 주로 모바일 메신저 앱을 사용하게
되며 하이브리드 앱, 웹 기술을 주로 사용
18. 챗봇의 기술 요소
기술 주요 내용
패턴인식
(Pattern Recognition)
기계에 의하여 도형, 문자, 음성 등을 식별 시키는것
자연어처리
(Natural Language Processing)
인간이 보통 쓰는 언어를 컴퓨터에 인식시켜 처리하는 일.
정보검색, 질의응답, 시스템 자동번역, 통역 등이 포함
시멘틱 웹
(Symantic Web)
컴퓨터가 정보자원의 뜻을 이해하고, 논리적 추론까지 할
수 있는 차세대 지능형 웹
텍스트 마이닝
(Text Mining)
비정형 텍스트 데이터에서 새롭고 유용한 정보를 찾아내는
과정 또는 기술
상황인식컴퓨팅
(Context Aware Computing)
가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사
용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술
• 텍스트 기반 챗봇의 핵심기술
19. 내가 생각하는 챗봇
• 서비스에 따라 업종에 특화된 봇
• 수집된 정보를 바탕으로 의도를 파악하는 능력
• 자연스러운 대화 능력과 자연어를 제대로 이해하는 능력
• 민감 정보 보호