Shop 아카데미 챗봇 대화 알고리즘 이해와 구현(TensorFlow & Keras 이용) 1-day 워크숍

챗봇 대화 알고리즘 이해와 구현(TensorFlow & Keras 이용) 1-day 워크숍

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.
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프로그램

무제 문서

 

"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

강사

eskim_round
김은솔 박사(과정) / 서울대학교 컴퓨터공학부

현재: 서울대학교 대학원 컴퓨터공학부 석박사통합과정 수료
2011, 2012: 서울대학교 컴퓨터공학부 4학년 기계학습 과목 조교
2016: POSCO deep learning tutorial 강의, NACSI Deep learning tutorial-Theano, TensorFlow 강의
2014: 딥러닝 기반 이미지 분석 프로젝트 수행(삼성전자)
2011~2013: 딥러닝 기반 사람 행동 분석, 독일 뮌헨 공과대학 협력연구

약도

강남역(8번 출구) 유오워크(강남빌딩 17층)




○ 기타

○ 실습을 위해 각자 노트북을 지참하시기 바랍니다.
○ 강의 파일은 지적재산권 등의 문제로 공유되지 않는 것을 원칙으로 하며, 교재는 당일 교육장에서 배포해드립니다.
○ 결제 취소는 개강 3일전까지(공휴일 미포함) 가능하나 2일전부터는(공휴일 미포함) 어려우니
이점 참조하시어 착오 없으시기 부탁드립니다.
○ 필요 시 강사의 판단에 따라 강의 내용 일부가 변경될 수도 있습니다.
○ 강사님의 개인 사유 혹은 모집정원 미달의 경우 강의가 연기 및 취소될 수 있습니다.
○ 참가 확인서는 당일 현장에서 발급해드립니다.
○ 주차는 지원되지 않습니다.