자연어 처리와 머신러닝을 이용하여 《파이썬으로 챗봇 만들기》

파이썬으로 챗봇 만들기

: 자연어 처리와 머신러닝을 이용하여

 

【 책 소개 】

이 책은 파이썬으로 챗봇을 빠르게 구현하고 배포하고자 하는 사람들에게 도움을 줍니다. 실생활 예제로 관련 개념을 학습할 수 있고, Dialogflow를 통해 챗봇을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 또한 Rasa NLU 및 머신러닝 알고리즘을 이용한 조금 더 어려운 방법으로 내가 원하는 챗봇을 만들 수 있습니다.

음식 주문 챗봇과 별자리 운세 챗봇를 구현하기 위한 소스 코드가 제공되며, 마지막 챕터에서는 챗봇을 페이스북이나 슬랙, 자체 서버에 배포하는 방법을 배울 수 있어 챗봇 설계부터 배포까지의 과정을 한눈에 살펴볼 수 있습니다.

 

【 대상 독자층 】

-챗봇 개발을 통해 지식과 경력을 확장하려는 파이썬 웹 개발자

-챗봇 개발을 직접 수행해 보며, 챗봇 관련 프로젝트를 경험해보고 싶은 사람

-챗봇 구축 관련 내용을 처음부터 학습하고자 하는 사람

 

【 중요 포인트 】

- 실생활 예제를 통해 챗봇 구축에 필요한 정보를 학습할 수 있다.

- 파이썬을 이용한 실습으로 누구나 손쉽게 자신의 챗봇을 구현할 수 있다.

- 실습 소스 코드가 함께 제공되며, 구현한 챗봇을 페이스북, 슬랙, 자체 서버에 배포할 수 있다.

 

【 저 자 】

Sumit Raj

코딩과 애플리케이션 제작을 좋아하고, 머신러닝과 자연어 처리에 관심이 많은 파이썬 전문가이다. 현재 인도의 GeoSpark 연구센터에서 시니어 솔루션 설계자로 활동하고 있다. 다양한 온라인/오프라인 채널을 활용하여 파이썬 프로그래밍에 관한 조언을 주는 멘토 역할을 하고 있으며, PyLadies Meetup 그룹과 인도 일류 교육기관들에서 연설자로 나서고 있다.

● 이메일 sumit786raj@gmail.com

● 웹 사이트 https://sumitraj.in

 

【 역 자 】

Daniel Lee

학사과정에서 정보통신공학을 전공하였고, 석사과정에서 빅데이터를 전공하였다. 20년 가까이 IT 분야에 근무하며 다양한 S/W 개발 및 인프라 구축 업무를 경험하고 있으며,

논문/번역/서적출판 등을 통해 대중들과 그 경험을 공유하고 있다.

 

【 기술 리뷰어 】

Nitin Solanki

Nitin Solanki는 헬스케어, 전자상거래, 교육, 법률과 같은 다양한 영역에서 AI 챗봇을 개발하며, 자연어 처리, 머신러닝, 인공지능 챗봇 개발 등에 폭넓은 경험을 갖고 있다. 그는 또한 자연어 처리NLP, Natural Language Processing 라이브러리, 데이터 마이닝, 데이터 클리닝, 피처 엔지니어링, 데이터 분석 및 시각화, 머신러닝 알고리즘에서도 일한 경험이 있다. 그는 항상 기술을 탐구하고 코드를 작성하는 일에 몰두한다.

 

【 목차 】

Chapter 1. 많은 사람들에게 사랑 받고 있는 챗봇    

1-1 챗봇 사용의 인기

1-2 The Zen of Python 그리고 그 원리가 챗봇에도 적용되는 이유?

1-3 챗봇의 필요성

1-3-1 비즈니스 관점

1-3-2 개발자 관점에서의 챗봇

1-4 챗봇의 영향을 받을 산업

1-5 챗봇의 간략한 타임라인

1-6 챗봇을 통해 해결할 수 있는 문제는 무엇일까?

1-7 QnA 챗봇

1-8 챗봇과 함께 시작하기

1-9 챗봇에서의 결정 트리(Decision Trees)

1-10 챗봇/봇 개발 프레임워크 추천 사이트

1-11 챗봇의 구성요소와 사용되는 용어들

요약

 

Chapter 2. 챗봇에서의 자연어 처리          

2-1 챗봇을 만들기 위해 자연어 처리를 알아야 하는 이유

2-2 spaCy란 무엇인가?

2-3 spaCy의 특징들       

2-4 챗봇 구축에 필요한 자연어 처리의 기본적인 방법         

2-5 챗봇 개발에 유용한 자연어 처리 기능들

요약

 

Chapter 3. 쉬운 방법으로 챗봇 구현하기   

3-1 Dialogflow 소개

3-2 시작하기    

3-3 음식 주문 챗봇 만들기         

3-4 Dialogflow 챗봇을 웹에 배포하기

3-5  Dialogflow 챗봇과 페이스북 메신저 연동하기

3-6 Fulfillment   

요약    

 

Chapter 4. 어려운 방법으로 챗봇 구현하기 

4-1 Rasa NLU란 무엇인가?

4-2 처음부터 다시 챗봇을 학습시키고 구축하기

4-3 Rasa Core 를 이용한 대화 관리(Dialog Management)    

4-4 챗봇에서 커스텀 액션(Custom Actions) 작성하기

4-5 챗봇 학습을 위한 데이터 준비하기

4-6 챗봇 테스트하기

요약    

 

Chapter 5. 챗봇 배포하기 155

5-1 첫 번째 단계 166

5-2 Rasa의 자격 증명(Credential) 관리 166

5-3 페이스북에 챗봇 배포하기

5-4 슬랙(Slack)에 챗봇 배포하기

5-5 자체적으로(on Your Own) 챗봇 배포하기

요약    

 

 

 

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