A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇

소개글

"A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇"에 대한 내용입니다.

목차

Ⅰ. 분석보고서
1. 사용된 기술
2. 적용된 이론
3. 한계점
4. 발전 뱡향성

Ⅱ. 경험 보고서 (11.23부터 11.30까지 7일동안 5일 실시함)

본문내용

Ⅰ. 분석보고서
1. 사용된 기술
(1) 심층기계학습(딥러닝)(Deep Learning)
일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용한다. 이러한
구조는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기
위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개
체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다.
(2) 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘과 워봇
챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘을 사용한다. 이를 통해 단순
히 지정된 단어에 대한 답변을 반복하는 것이 아닌, 사용자 경험의 축적을 통해 진화
하고 공감하는 챗봇이 된다. 한편, 알고리즘의 미세한 설계 차이로 사용자와 챗봇의 관계가 달라지기도 한다. 워
봇은 다른 챗봇보다 낮은 자유도의 챗봇을 설계했다. 이 앱은 사용자의 채팅에 대하
여 미리 프로그래밍 된 범위에서의 답변만을 제시하는 것이다. 이 경우 개발사는 챗
봇이 생각하고 말하는 방식을 더 많이 제어할 수 있다. 예상치 못한 상황이 발생할
확률이 적어지는 것이다. 화면상의 캐릭터 디자인 및 UX 설계에 있어서도 챗봇이 인
격체라는 인식이 들기보다는, 대화가 가능한 로봇이라는 인상을 주는 디자인이다.

참고 자료

없음