Online.
25개 실습으로 끝내는
AI 고객센터 서비스 구축

  • LLM 기술을 모두 배울 수 있는 All-in-one 서비스, AI 고객센터

    감성 분석부터 텍스트 처리까지 LLM 작동 원리와 모델 학습을 한 번에 이해하고 서비스로 적용 가능

  • 실무에 바로 적용 가능한 AI 고객센터를 25개 실습으로 완성하기

    패스트캠퍼스에서 준비한 25개 프로젝트와 고객센터 운영 필수 18가지 기술 모두 활용

  • 국내 Top-tier 기업 현직자도 인정한 소장하고 싶은 완벽 커리큘럼

    네이버, 국내 대표 AICC 기업 등 국내 Top-tier 기업 현직자들이 직접 추천한 커리큘럼으로 구성

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* 12개월 무이자 할부 시

[전 세계 AI 고객센터 시장 규모 전망]

5년 만에 300% 초고속 성장한
AI 고객센터 서비스

세계 AI 고객센터 시장 규모 전망

국내외 Top-tier 기업들 역시 빠르게 도입하고 있습니다.

AICC 문제점
AICC 문제점

확실한 성과와 고객 만족도로 인정받은
AI 고객센터

하지만 고도화되지 않은 AI 고객센터 서비스
구축 시 발생하는 문제점

AICC 문제점
AICC 문제점

더 이상 해결하지 않고 방치하실 건가요?

이제는 AI 고객센터를 직접 구축해야 할 차례입니다.
이 강의 하나로 AI 고객센터 서비스 구축의 모든 것을 학습하세요!

AICC 문제점

Point 1

25개 프로젝트로 완성하는
AI 고객센터 실 서비스 만들기

AI 고객센터에서 사용하고 있는 실제 서비스
단계별로 학습 가능합니다.

AI 고객센터
AICC 문제점

단계별 학습을 통해
AI 고객센터 서비스를 완성해 보세요!

Step 1
AI 고객센터 서비스 이해
ㆍLLM 작동 원리 (Deep learning, Training, Fine-tuning, Prompt Engineering)
ㆍLLM 모델 학습 (ChatGPT, LLaMa, Gemini, Open Source LLM)
ㆍAI 고객센터 이해 (전체 서비스 구성, 데이터 파이프라인 구축, QA 시스템 구축)

Step 2
AI 고객센터 서비스 구축
ㆍAI 고객센터 대표 서비스 구축 (Chatbot, Voicebot, Assist)
ㆍAI 고객센터 산업별 서비스 구축 (Ecommerce, Finance)

Step 3
AI 고객센터 서비스 운영
ㆍ최신 AI 고객 서비스 사례 소개
ㆍ서비스 호스팅 방법 노하우
ㆍ성공적인 전망 및 제언

이런 분들이라면 주목하세요!

남들보다 빠른 속도로 AI 고객센터를 만들고 싶은 누구나 지원 및 수강이 가능합니다.
특히, 아래 유형에 해당하는 분들께 강력하게 추천 드립니다.

Point 2

고객센터 운영 효율화
필수 18가지 기술 활용

AI 엔지니어들이 서비스 구축에 가장 많이 활용하는
ChatGPT, RAG 등 필수 18가지 기술을 학습하세요.

Part 01. AI 고객센터 대표 서비스 구축

Part 02. AI 고객센터 산업별 서비스 구축

Final. 강의 수강 후 최종 프로젝트

AI 고객센터 서비스
  • AI 엔진(STT, TTS, NLP 등)을 활용한 대표적인 AI 고객센터 서비스를 직접 만들어 보고
    AICC 상품을 개발하여 솔루션을 직접 도입할 수 있습니다.

Point 3

국내 Top-tier 기업
현직자가 인정한 추천 커리큘럼

국내 대표 기업 현직자도 듣고 싶은
웰메이드 강의를 경험해 보세요!

여기서 끝이 아닙니다!
압도적인 연사진의 전문 지식도 함께 얻어 가세요

AI 고객센터 도입 Top-tier 기업 실무자와 소통하세요!

Plus 1

마이크로소프트와 대기업 L사
AI 개발자의 실무 노하우

원활한 AI 고객센터 운영을 위해 전문가가 실무에서 적용한
성공 사례를 기반으로 서비스 운영 방법을 학습합니다.

01 | 국내외 기업 서비스 사례

원활한 AI 고객센터 운영을 위해 전문가가 실무에서 적용한 성공 사례를 기반으로 서비스 운영 방법을 학습합니다.

02 | 고객센터 운영 노하우 학습

카카오톡 채널 관리, AWS 호스팅, On premise vs Cloud 비용 비교를 통해 제품/서비스에 적합한 고객센터 운영 노하우를 학습합니다.

03 | 성공적인 운영을 위한 제언 및 전망

성공적인 운영을 위한 제언과 미래 AI 고객센터 전망을 살피며 강의를 마무리 합니다.

김강우 강사님
l 소속
전) Microsoft Research Asia Researcher 
Naver AI Research Researcher 
Seoul National University Hospital Researcher

l 프로젝트
• Tree of Clarifications: Answering Ambiguous Questions with Retrieval-Augmented Large Language Models, EMNLP 2023
• Pre-trained Vision-Language Model for Radiology Report Summarization, BioNLP Workshop @ ACL 2023
• Winner of RadSum23 Challenge - Task 1B, MIMIC-CXR Hidden (1st place)
“최근 기업들이 AI를 활용한 고객 서비스 모델을 가장 유망한 비즈니스 모델로 주목하고 있습니다. ”

AI 고객센터 서비스는 고객 서비스 개선, 비용 절감, 업무 자동화, 데이터 분석의 효율성 증대와 같은 현실적인 이익을 가능하게 하고 있습니다. 본 강의를 통해 여러분은 이러한 기술의 핵심을 이해하고, 직접 손에 넣은 지식을 바탕으로 여러분의 조직이나 사업에서 혁신을 이끌어낼 수 있기를 바랍니다.
Rina 강사님
l 소속
현) 국내 대기업 L사 AI Research Engineer


l 프로젝트
• Generative AI PoC 및 사업 수행 - L사, K은행, S은행 등
• 제조사 글로벌 챗봇 사업 검증
• 금융사 RAG 기반 챗봇 사업 검증
• 금융사 ChatGPT API 기반 서비스 개발 및 데이터 정비 사업
“AI 고객센터 서비스 구축을 통해 AI 활용 능력을 업그레이드 하세요.”

최신 AI 기술을 이해하고 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 실질적인 능력을 길러 드립니다. 현재 업무 방식보다 고도화된, 효율적이고 혁신적인 AI 고객센터 서비스를 구축하세요.

Plus 2

디스코드 질의응답 채널을 통해
전문가와 1:1 소통하기

현직 AI 엔지니어가 직접 답변해 드립니다.

AI 고객센터 서비스 질의응답

* 교육 내용 범주 내에서만 질의응답이 가능합니다.

* 2024년 4월 26일부터 2025년 4월 26일까지 운영됩니다.

Q&A

Question 1.
필요한 선수지식
• 기본적인 NLP 지식 및 언어 모델에 대한 이해가 필요합니다.
• Python 언어에 대한 이해가 필요합니다.
• Hugging Face 사용법 이해가 필요합니다.
• 데이터 셋 다루고 분석하기 위해 데이터 과학 및 분석 개념과
 
도구에 대한 이해가 필요합니다.

Question 2.
개발 환경
• Python (anaconda)
• Hugging Face
• Colab 및 Colab Pro

커리큘럼

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