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

기본정보

ㆍ10개 대주제, 41여개 강의 클립 (약 15시간 분량)
ㆍ실전 - 심화
ㆍ선수 지식 : ML/DL에 대한 배경 지식이 있는 수준

강의특징

ㆍ수강료 1회 결제로 평생 소장
ㆍ부가 학습 자료 제공
ㆍ질의응답 제공

코스 프로모션 배너 전용입니다.

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[전 세계 AI 고객센터 시장 규모 전망]

5년 만에 300% 초고속 성장한
AI 고객센터 서비스

국내외 Top-tier 기업들 역시 빠르게 도입하고 있습니다.

확실한 성과와 고객 만족도로 인정받은
AI 고객센터

하지만 고도화되지 않은 AI 고객센터 서비스
구축 시 발생하는 문제점

더 이상 해결하지 않고 방치하실 건가요?

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

Point 1

25개 프로젝트로 완성하는
AI 고객센터 실 서비스 만들기

AI 고객센터에서 사용하고 있는 실제 서비스를
단계별로 학습 가능합니다.

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 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.

* 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

지금 한 번만 결제하고 강의를 평생 소장하세요!

Part 1. 시작하기 전, LLM 이해하기

01. LLM 작동 원리

· Resources (Data, Library)
· Pre-training
· Fine-tuning
· Prompt Engineering
· Evaluation

02. LLM 모델 학습

· LLM 모델 개요
· OpenAI 모델 (GPT)
· Meta 모델 (LLaMA)
· Google 모델 (Gemini)
· Open source LLM

03. AI 고객센터 이해

· 전체 서비스 구성
· 데이터 파이프라인 구축
· QA 시스템 구축

Part 2. AI 고객센터 대표 서비스 구축

01. Chatbot

· 강의 개괄적 소개 및 OpenAI 모델 소개, API 활용 준비 등
· LLM(ChatGPT)를 활용한 사용자 요청 의도 요약
· LLM(ChatGPT)를 활용한 불가능한 요청 탐지
· Moderation API로 민감한 대화 차단하기
· ChatGPT API를 활용하여 매뉴얼 기반의 답변 생성하기
ChatGPT API를 활용하여 고객사 홈페이지 기반 답변 생성하기
· ChatGPT API를 활용하여 고객사 DB (Table 형태) 기반 답변 생성하기
· gpt4-vision API를 활용하여 Image 인식 기반 답변 생성하기
· Word, Powerpoint 문서 기반 답변 결과 생성하기
· RAG 기반 웹 검색 결과 기반 답변 생성하기
· RAG 기반 고객사 자체 문서에 대한 커스텀 검색 엔진 제작
· RAG 기반 커스텀 검색 엔진 결과 기반 답변 생성하기
· LLM Agent 기반 자동 예약 서비스 구성하기
· 각 대화 상황을 위한 지시문 학습 (Instruction Tuning) 데이터셋 생성
· Fine-tuning으로 고객사별 맞춤 Chatbot 학습 (1) - 데이터 준비
· Fine-tuning으로 고객사별 맞춤 Chatbot 학습 (2) - 학습하고 대화하기
· Fine-tuning으로 고객사별 맞춤 Chatbot 학습 (3) - 최근 학습 방법 소개

02. Voicebot

· Whisper, STT API를 활용한 음성 인식 및 오류 교정
· Whisper, TTS API를 활용하여 다양한 답변 음성 생성
· Voicebot과 Chatbot 연동을 통해 음성 기반 상담 서비스 구현

03.Assistant

· 실시간 상담 요약 - 사용자 발화 요약 및 키워드 로깅
· 실시간 상담결과 피드백 - 상담 과정 전반에 대한 사용자 평가 기록
· 상담 후처리 지원 - 상담 결과 개선점 파악 및 관련 내용 보고 시스템

Part 3. AI 고객센터 산업별 서비스 구축

01. Ecommerce

·고객 주문/배송 기록 등 개인 정보 기반 고객 맞춤형 상담
·상담 기록 기반 연속성 높은 대화 서비스 구축
· 고객 성향 분석을 활용한 추천 시스템 기반 상품 추천
· 예측 모델을 활용한 잠재 이탈 고객 탐지

02. Finance

· 예금, 대출, 외환, 펀드, 투자 상품 추천
· 불완전판매 모니터링 자동화 - 해피콜

Part 4. AI 고객센터 서비스 운영

01. 최근 고객 서비스 사례 소개

· 서비스 소개
· Amazon LEX, NAVER Clovacall 등

02. 서비스 호스팅 방법 소개

·카카오톡 채널 추가
· AWS 호스팅 방법 소개
· On-premise vs Cloud 비용

03.결론

· 성공적인 운영을 위한 제언 및 전망 등

커리큘럼 상세보기

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이 강의도 추천해요.

주의사항 * 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.
* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

[학습에 사용되는 기술스택 버전]
Part 1 : Python (anaaconda)
Part 2 : Hugging Face
Part 3 : Google colab

총 학습기간:
– 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 2개월 (30일), 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
– 본 패키지는 약 15시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)
– 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
– 일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.

환불규정 – 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.

– 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 초과, 5강 이상 수강 시 정상 수강기간(유료 수강기간) 대비 잔여일에 대해 다음과 같이 환불 가능합니다.

환불요청일 시 기준
: 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

* 보다 자세한 환불 규정은 홈페이지 취소/환불 정책에서 확인 가능합니다.

패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내 [패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책]
패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록은 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 이후 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.

[기기제한 정책]
패스트캠퍼스 온라인 강의 시청을 위해서는 ID별 최대 3개의 기기를 등록할 수 있으며, 기기 등록은 온라인 강의장 접속 시 자동 등록됩니다.
최대 갯수를 초과하였을 경우 등록된 기기 해제가 필요합니다.

[저작권 정책]
패스트캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡쳐 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.

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리뉴얼_25개 실습으로 끝내는 AI 고객센터 서비스 구축