이번 글에서는 전라남도에서 시행하는 인공지능(AI) 교육생 모집에 대해서 알아볼게요. 인공지능 교육 프로그램을 통해 AI 기술을 배우고 싶은 분들을 위해 특별한 교육 기회를 제공하니 관심 가져 보세요. 금번 교육은 자연어 처리(NLP), 딥러닝을 활용한 챗봇 설계, API 개발까지의 전 과정을 마스터 할 수 있습니다. 텍스트 데이터 분석과 AI 대화 시스템을 다루고 싶은 분들에게 최적화된 과정이니, 전남 지역에 거주하는 분들은 관심 가져보세요.
1. 교육 과정: AI 대화 파트너 구축하기
챗봇의 디자인부터 API 개발까지, 인공지능 기반 대화 시스템을 배우고 실습할 수 있는 기회
2. 교육 대상: 전남 지역 주민 누구나
- 딥러닝 자연어 처리 분야에 관심이 있는 분들
- 관련 분야 종사자, 학생, 연구원 등 자연어 처리와 딥러닝을 배우고 싶은 분들
- 텍스트 데이터 분석 및 정보 추출에 관심 있는 개발자
- AI 및 자연어 처리 기본 역량을 기르고 싶은 전공자
3. 교육생 선발
지원서(시스템 신청) 서면 평가와 전화 인터뷰를 통해 선발
4. 교육 일정
- 교육 기간: 2024년 10월 14일 ~ 11월 14일 (총 80시간)
- 교육 방법: 실시간 온라인 교육 (ZOOM 플랫폼)
5. 교육생 혜택
- 교육비 전액 무료: 비용 부담 없이 AI 기술을 배울 수 있는 기회
- 교안 제공: 교육에 필요한 모든 자료를 제공
6. 수료 혜택
- 수료증 발급: 교육 과정을 이수한 후 수료증이 발급
- 패스트캠퍼스 1개월 수강권 지급: 데이터 사이언스 및 프로그래밍 관련 교육에 한 함
7. 교육 신청
신청은 여기에서 가능합니다. 지금 바로 신청하세요!
교육 신청하기 : www.innoitsa.or.kr
8. 교육 커리큘럼
| 교육내용 | 주요내용 |
| 딥러닝 기본 모델 | 인공신경망과 DNN 자연어 처리 개념과 응용 분야 소개 Keras 사용법 Dense Layer 구현 |
| 심층 신경망 및 통계기반 모델 | Sigmoid와 Softmax DNN을 사용한 다중 분류 모델 통계적 언어 모델 N-gram 언어 모델 |
| 신경망을 사용한 자연어 처리 | 워드투벡터(Word2Vec) 단어 임베딩 (Word Embeddings) 소개 순환 신경망(RNN)의 구조 RNN 주요 레이어 구조 |
| LSTM 및 텍스트 전처리 | LSTM 구조 및 동작 LSTM을 사용한 언어 모델 토큰화(Tokenization) 인코딩과 시퀀스패딩 처리 |
| 텍스트 감정 분석 | 딥러닝을 이용한 감정 분석의 개요 감정 분류를 위한 딥러닝 모델 Seq2Seq 모델 과 기계 번역 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) |
| ChatBot 디자인 | 챗봇 개발에 사용되는 프레임워크와 라이브러리 소개 인텐트(Intent)와 엔티티(Entity) 소개 챗봇 사용자 경험(UX) 고려 사항 챗봇 시나리오 작성과 테스트 |
| ChatBot API 구현 및 데이터 수집 | 챗봇 엔진 만들기 챗봇 API 만들기 효과적인 학습 데이터 수집 방법 -데이터 전처리와 정제 방법 |
| 딥러닝 기반 ChatBot 구축 | 딥러닝 기반 챗봇 구축 챗봇의 인텐트와 엔티티 인식 구현 대화형 AI를 위한 대규모 언어 모델개요 |
| 트랜스포머 (Transformer) | 트랜스포머 아키텍처의 구조 어텐션과 셀프 어텐션(Self-Attention) 트랜스포머를 이용한 자연어처리 응용 사례 트랜스포머 모델 챗봇 |
| 고급 자연어 처리 모델 | 사전 훈련된 언어 모델 소개 (BERT, GPT, XLNet 등) 사전 훈련된 언어 모델의 전이 학습 (TransferLearning) 활용 자연어 생성 모델의 활용 자연어 이해 및 생성 작업에 적용하는 방법 |
| 인공지능 윤리 | 인공지능의 신뢰성/편향성/악용가능성/책임성 |
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