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처음 배우는 딥러닝 챗봇

: 챗봇 엔진부터 NLP, 딥러닝, 파이썬, REST API, 카카오톡 연동까지

리뷰 총점8.6 리뷰 20건 | 판매지수 4,191
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더뮤지컬 미니 에디션 1월호
월간 개발자 2022년 1월호
1월 전사
현대카드
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 11월 01일
쪽수, 무게, 크기 404쪽 | 183*235*30mm
ISBN13 9791162243541
ISBN10 1162243546

책소개 책소개 보이기/감추기

비대면 시대를 이끄는 챗봇 기술, 한 권의 책으로 만나다!

이 책은 챗봇 엔진부터 NLP, 딥러닝, REST API, 카카오톡 연동에 이르기까지 챗봇에 필요한 기술을 한 권으로 만나볼 수 있는 챗봇 개발 입문서이다. 어려운 개념은 직관적인 그림과 도식을 활용해서 설명했으며, 책에서 담고자 하는 수준에서 벗어나는 개념은 과감하게 생략하여 기본에 더 충실했다. 또한 챗봇을 구현하는 데 필요한 개념과 코드를 개발 순서대로 학습하고 카카오톡, 네이버 챗봇을 만들어봄으로써 실무 적용의 ‘감’까지 익힐 수 있다. 비대면 시대 챗봇 엔진, API 개발을 준비하는 개발자라면 이 책으로 시작해보자.

목차 목차 보이기/감추기

CHAPTER 1 챗봇 입문하기
1.1 챗봇의 이해
1.2 챗봇 활용 사례
__1.2.1 카카오 챗봇 사례
__1.2.2 대학병원 챗봇 사례
__1.2.3 제약회사 챗봇 사례
1.3 마치며

CHAPTER 2 파이썬 시작하기
2.1 파이썬 소개
2.2 파이썬 기본
__2.2.1 자료형
__2.2.2 파이썬 제어문
__2.2.3 함수
__2.2.4 클래스
__2.2.5 모듈
__2.2.6 예외 처리
__2.2.7 엑셀 파일을 읽고 쓰는 방법
2.3 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리
__2.3.1 넘파이
__2.3.2 팬더스
__2.3.3 맷플롯립
2.4 마치며

CHAPTER 3 토크나이징
3.1 토크나이징 소개
3.2 KoNLPy
__3.2.1 Kkma
__3.2.2 Komoran
__3.2.3 Okt
__3.2.4 사용자 사전 구축
3.3 마치며

CHAPTER 4 임베딩
4.1 임베딩이란?
4.2 단어 임베딩
__4.2.1 원-핫 인코딩
__4.2.2 희소 표현과 분산 표현
__4.2.3 Word2Vec
4.3 마치며

CHAPTER 5 텍스트 유사도
5.1 텍스트 유사도 개요
5.2 n-gram 유사도
5.3 코사인 유사도
5.4 마치며

CHAPTER 6 챗봇 엔진에 필요한 딥러닝 모델
6.1 빠르게 케라스 정리하기
__6.1.1 인공 신경망
__6.1.2 딥러닝 분류 모델 만들기
__6.1.3 학습된 딥러닝 모델 사용하기
6.2 문장 분류를 위한 CNN 모델
__6.2.1 CNN 모델 개념
__6.2.2 챗봇 문답 데이터 감정 분류 모델 구현
__6.2.3 챗봇 문답 데이터 감정 분류 모델 사용
6.3 개체명 인식을 위한 양방향 LSTM 모델
__6.3.1 RNN
__6.3.2 LSTM
__6.3.3 양방향 LSTM
__6.3.4 개체명 인식
6.4 마치며

CHAPTER 7 챗봇 학습툴 만들기
7.1 MySQL 소개
7.2 파이썬으로 데이터베이스 연동하기
__7.2.1 데이터베이스 연결하기
__7.2.2 데이터 조작하기
7.3 챗봇 학습툴 만들기
__7.3.1 프로젝트 구조
__7.3.2 학습용 데이터베이스 설계 및 데이터 테이블 생성
__7.3.3 챗봇 학습 데이터 엑셀 파일 및 DB 연동
7.4 마치며

CHAPTER 8 챗봇 엔진 만들기
8.1 챗봇 엔진 소개
8.2 챗봇 엔진 구조
8.3 전처리 과정
8.4 단어 사전 구축 및 시퀀스 생성
8.5 의도 분류 모델
__8.5.1 의도 분류 모델 학습
__8.5.2 의도 분류 모듈 생성
8.6 개체명 인식 모델 학습
__8.6.1 개체명 인식 모델 학습
__8.6.2 개체명 인식 모듈 생성
8.7 답변 검색
__8.7.1 데이터베이스 제어 모듈 생성
__8.7.2 답변 검색 모듈 생성
8.8 챗봇 엔진 서버 개발
__8.8.1 통신 프로토콜 정의
__8.8.2 다중 접속을 위한 TCP 소켓 서버
__8.8.3 챗봇 테스트 클라이언트 프로그램
8.9 마치며

CHAPTER 9 챗봇 API 만들기
9.1 챗봇 API 소개
9.2 파이썬 Flask
__9.2.1 Hello Flask
__9.2.2 URI 동적 변수
__9.2.3 기본적인 REST API 서비스 구현
9.3 챗봇 API 서버 구현
9.4 마치며

CHAPTER 10 카카오톡 챗봇 만들기
10.1 카카오 아이 오픈빌더 소개
__10.1.1 카카오톡 채널 가입
__10.1.2 카카오 아이 오픈빌더 OBT 신청
__10.1.3 봇 생성
10.2 카카오톡 챗봇 연동
__10.2.1 시나리오와 블록
__10.2.2 스킬
10.3 스킬 사용하기
__10.3.1 스킬 서버 이해하기
__10.3.2 스킬 서버 만들기
__10.3.3 오픈빌더에서 스킬/블록 등록하기
__10.3.4 응답 타입별 JSON 포맷
10.4 챗봇 API 서버에 카카오톡 연동
__10.4.1 챗봇 API 서버 수정
__10.4.2 오픈빌더 폴백 블록 설정 및 스킬 연결
10.5 마치며

CHAPTER 11 네이버톡톡 챗봇 만들기
11.1 네이버톡톡 챗봇 플랫폼 소개
__11.1.1 네이버톡톡 가입
__11.1.2 챗봇 API 설정
11.2 네이버톡톡 Chat Bot API v1
__11.2.1 이벤트 명세
__11.2.2 메시지 타입 명세
__11.2.3 보내기 API 작성
11.3 챗봇 API 서버에 네이버톡톡 연동
__11.3.1 챗봇 API 서버 수정
11.4 마치며

APPENDIX A 개발 환경 구축
A.1 맥에서 파이썬 설치하기
A.2 윈도우에서 파이썬 설치하기
A.3 아나콘다 설치하기
A.4 CLI 환경에서 콘다로 가상 환경 만들기
A.5 기타 패키지 설치하기
A.6 PyCharm 설치 및 프로젝트 생성

APPENDIX B AWS에서 챗봇 구동 환경 만들기
B.1 EC2
B.2 RDS

저자 소개 (1명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

기초부터 꼼꼼하게 익히고 실무까지 유연하게 적용하는 챗봇 입문서

이 책은 파이썬 기본 개요와 웹 개발 지식을 알고 있으며, 한 번이라도 텐서플로/케라스로 딥러닝 모델을 학습해본 경험이 있는 독자들을 대상으로 쓰였습니다. 공부한 내용을 어떻게 활용해야 할지 모르는 독자나 챗봇 개발에 관심이 많은 독자가 쉽게 개념을 이해하고 실습해볼 수 있도록 내용을 구성한 챗봇 개발 입문서입니다. 개발 경험이 있는 독자라면 이 책의 내용을 아주 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

입문서 난이도에 맞추어 어려운 개념은 그림과 도식을 최대한 활용해서 설명했으며, 입문자 수준에서 벗어나는 개념은 과감하게 생략하고 기본과 핵심이 되는 내용에 더 집중했습니다. 챗봇을 구현하는 데 필요한 개념과 코드를 개발 순서에 맞게 구성했으며, 이 책을 통해 독자들이 챗봇의 기본 개념과 구현 방법을 알 수 있도록 만들었습니다.

이 책을 읽기 위한 필수 조건은 아니지만 기본적으로 다음 내용을 선수 학습했다면 내용을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
★ 파이썬 기본 문법
★ 자연어 처리 모델에 대한 이해는 없어도 무관하나 기본적인 딥러닝 모델을 접해본 경험
★ 기본적인 데이터베이스 이해
★ 기본적인 웹 개발 이해

경험이 부족한 독자라 하더라도 너무 걱정하지 않아도 됩니다. 학습을 하다 이해가 안 되는 부분은 인터넷 자료를 참고하면서 읽어보세요. 반복해서 읽다 보면 어느 순간 이해가 되는 신기한 경험을 하게 될 것입니다.

회원리뷰 (20건) 리뷰 총점8.6

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포토리뷰 도서 리뷰_처음 배우는 딥러닝 챗봇 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 i******n | 2021.10.24 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
#챗봇 #딥러닝 #NLP #자연어 #Flask   한빛 출반사의 “처음 배우는 딥러닝 챗봇”를 소개합니다.   “처음 배우는 딥러닝 챗봇”을 읽어보니 작년 프로젝트 요구사항 때문에, 다급했던 여기저기 찾아보고 연락을 했는데, 당시에 도서가 출간되었으면 큰 도움 받았을텐데...라는 생각을 하게 되더군요. 차기 제품 프로젝트에 들어가는 주요 기능 중에 음성인식과 챗봇 개;
리뷰제목

#챗봇 #딥러닝 #NLP #자연어 #Flask

 

한빛 출반사의 “처음 배우는 딥러닝 챗봇”를 소개합니다.

 

“처음 배우는 딥러닝 챗봇”을 읽어보니 작년 프로젝트 요구사항 때문에, 다급했던 여기저기 찾아보고 연락을 했는데, 당시에 도서가 출간되었으면 큰 도움 받았을텐데...라는 생각을 하게 되더군요. 차기 제품 프로젝트에 들어가는 주요 기능 중에 음성인식과 챗봇 개발이 요구사항이 있었으나 이 방면에는 경험이 전무하기에 관련 기술을 급하게 찾아본 적이 있습니다. 두 기술 모두 유명 스타트업부터 이름만 들어도 알만한 회사에서 이미 솔루션으로 제품화 되어 있었죠. 사실 관련 기술의 기반 지식이 없는 회사에서 마케팅이나 기획팀 요구사항이 있다고 해서 뚝딱하고 기술 개발을 하기란 쉽지 않습니다. 그래서 당시에는 인터넷에서 뒤져본 글들이 정보를 얻는 대부분이었고 NLP와 챗봇을 동시에 다루는 깔끔한 도서가 없을까란 아쉬움이 이었습니다. 그래서 당시에 시기가 맞았다면 이 책을 읽었었다면 어느 정도 정리가 쉽게 되었을텐데...라는 생각을 가지게 되었습니다.

 

자연어 처리와 채봇 API를 동시에 다루고 있는 도서

말 그대로 본 도서는 자연어 처리와 채봇 API를 모두 다루고 있는 도서로 가장 큰 장점을 가집니다. 왜냐하면 솔루션 자체를 구현하는 업무를 하지 않는 이상 제품 개발은 안정된 오픈 소스나 솔루션의 API를 기반으로 구현될텐데, 기존에 자연어 처리를 다루는 도서들의 경우 인공지능 자연어 처리 자체를 주요 다루고 있다보니 이를 학습하기에는 만만치 않은 노력과 시간을 요구하죠. 하지만 챗봇 기능이 제품 개발에서 요구되는 기능 중의 하나인 경우 개발 시간도 충분치 않을뿐더러 코어(core) 기술을 확보하기 보다는 응용 기술을 구현하는 것이 현실입니다. 따라서 저와 같이 제품 개발을 위한 챗봇 구현 관점에서 보면 "처음 배우는 딥러닝 챗봇"는 자연어 처리와 채봇 API를 동시에 다루고 있기 때문에 이 모두를 원하는 내용이 모두 포함된 유용한 도서입니다.

 

구체적으로 어떤 내용들을 다룰까요?

 

- 파이썬 기본 문법

- 자연어 처리 소개

- 챗봇 엔진 개발

- 외부 API 연동

 

도서에서 소개하는 자연어 처리 프레임워크가 파이썬 기반이기 때문에 타 도서와 마찬가지로 도서 초반에는 파이썬 기본 문법을 다룹니다. 허나 예상했겠지만 파이썬 문법에 대해서는 자세한 내용보다는 주요 내용을 빠르게 진행하기에 파이썬 주요 문법은 숙지된 상태에서 본 도서를 학습하는 것이 낫겠죠.

 

자연어 처리 소개

본격적인 내용은 3장부터 자연어 처리 소개로 시작됩니다 3장 토큰 나이징과 4장에서 워드 임베딩, 기본이 되는 원-핫 인코딩와 Word2Vec 이론을, 5장에서는 텍스트 유사도를 소개합니다.

 

 

 

 

NLP라면 배워야 하는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)와 LSTM와 같은 딥러닝 모델은 6장에서 다룹니다. 허나 DRNN이나 GRU, Attention까지 이론을 깊게 들어가진 않습니다. 여기까지가 전체 11장 중에서 6장까지 차지하는 내용입니다.

 

NLP 최신 이론을 깊게 들어가지는 않습니다. 가령 RNN와 LSTM에 대해서 상세한 이론 설명이 분명 있으나 최신 이론은 다루지 않습니다. 이런 기술 방향이 자연어 처리를 다루고 있는 도서와 비교하여 본 도서의 아이덴티티 구분해줍니다. 서두에서 본인의 경험을 말씀드렸는데, 본 도서는 챗봇을 적용하고 싶은데 관련 이론에 대해서 빠르게 습득하기를 원하는 독자에게는 더할 나위 없이 좋은 도서입니다. 가령 저처럼 경험이 전혀 없는데 기획팀과 마케팅 요구사항으로 제품개발을 하려보니 관련 기술 내용을 빠르게 훑고 이해하고자 하는 독자에게 적합한 도서입니다. 그래서 내가 이 책 한권으로 자연어 처리에 대한 A-to-Z를 읽히려는 독자를 위한 도서와는 어느 정도 거리가 있다고 생각하기에 이 부분은 염두에 두어야 합니다.

 

챗봇 API 만들기

이어서 말한다면, 굳이 도서를 읽기 전에 도서 소개에 나온 내용으로 보면 유추할 수도 있죠. "개론과 코드를 차근차근 알려주는 책은 없나요?", "프레임워크로 만드는 챗봇 말고, 밑바닥부터 만들어보는 챗봇 책은 왜 없을까?"... 또한 이런 글도 있습니다. "챗봇 개발서는 챗봇 프레임워크 기반 API 책이 대부분인데, 이 책은 챗봇 엔지 개발부터 챗봇 API 개발, 그리고 많이 사용하는 메신저와 연동까지 다 알려주죠". 앞과는 상반되게 외부 API를 사용한 응용 개발에 대한 내용도 다룬다는 내용입니다.

 

도서의 후반부 내용이 결국 본 도서가 타 자연어 딥러닝 도서와 구분되는 내용이 아닐까 싶습니다. 7장에서 학습용 데이터베이스를 설계하고 데이터 테이블을 만들어 연동하는 것을 배우고, 8장과 9장을 통해서 Flask로 REST API와 챗봇 서버를 만드는 것이 본 도서의 핵심 내용입니다.

 

마지막으로...

개인적으로 자연어 처리 교육을 2개월 간 들으면서 배워야 할 이론들이 꽤 많았다는 생각이 있습니다. 심화 내용에서는 이해도 상당히 애를 먹었던;;; 본 도서가 가진 장점이 분명히 보입니다. 제품 개발을 위해서 빠르게 자연어 처리나 챗봇 기능 구현에 대해서 습득이 필요한 경우 상당히 도움이 되는 도서입니다. 특히 번역서가 아니라서 저자께서 철저히 KoNLPy나 kkma처럼 한국어 대상의 자연어 처리에 대해서 이론을 소개하고 있어서 이 또한 큰 장점입니다. 특히 후반부에 챗봇 서버를 위해 Flask 기반으로 REST API를 만드는 점이나 카카오와 네이버 API 연동을 다루고 있기 때문에, 제품 개발에 많은 도움을 받을 수 있습니다.

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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처음 배우는 딥러닝 챗봇 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 d****x | 2021.10.24 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
  대상독자 챗봇, 자연어처리, 딥러닝에 대해 잘 모르지만 관심 있는 파이썬 경험자.     난이도 책 난이도는 어렵지 않습니다. 초보자를 대상으로 하고 있기 때문에 쉬운 예제를 통하여 잘 설명 하고 있습니다. 저도 RNN 모델에 대한 책은 읽었지만 이해가 되지 않았었는데 이 책의 예제를 보고 바로 이해가 되었습니다.   내용 본인이 파이썬에 어느;
리뷰제목

 

대상독자

챗봇, 자연어처리, 딥러닝에 대해 잘 모르지만 관심 있는 파이썬 경험자.

 

 

난이도

책 난이도는 어렵지 않습니다.

초보자를 대상으로 하고 있기 때문에 쉬운 예제를 통하여 잘 설명 하고 있습니다.

저도 RNN 모델에 대한 책은 읽었지만 이해가 되지 않았었는데 이 책의 예제를 보고 바로 이해가 되었습니다.

 

내용

본인이 파이썬에 어느정도 자신이 있거나 현업 개발자라면 패스를 해도 될것 같습니다.

초반부터 간단한 예제로 높을것 같은 벽을 낮게 만들어 주고

소스코드의 자세한 설명으로 관심도를 높여준 다음

원리를 풀어가며 이해도를 높여줬습니다.

저 같은 입문자에게 정말 좋은 책이었습니다.

다른 책은 기존에 만들어져 있는 API를 활용 하는 예제가 대부분이라 엔진 만드는 방법이 어렵다고 생각을 했었습니다.

 

이 책은 엔진을 API로 만들어서 배포하는 방법까지 잘 설명해주고 있습니다.

 

챗봇에 관심있다면 그리고 자연어 처리 입문에 어려움을 겪고 있다면 한번은 꼭 읽어보세요.

 

그 외...

개발 서적이 그렇지만 개발 환경 구성에 가장 많은 시간이 소요 됩니다. 그러다 포기 하는 지경에 이르게 됩니다.

 

이 책도 그런 과정이 있었습니다.

저는 윈도우 환경에서 실습을 하였는데 konlpy를 설치 하여 실행 하는데 여러가지 오류가 발생이 되었습니다.

예를 들면 python 버전에 맞춰서 Pype를 설치 해야 한다거나.

자바 버전이 맞지 않으면 오류가 발생 한다거나.

Python3.9 버전에서의 호환 문제 등.

하지만 이런것이 스트레스보다 하나의 해결 과정으로 생각될 만큼 이 책의 뒷 부분이 궁금했었습니다.

 

오랜만에 재미있는 개발서적을 읽게 되었습니다.

주변에 추천 하고 싶은 책이었어요.

 

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[서평] 처음 배우는 딥러닝 챗봇 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 s*****1 | 2021.10.24 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
#챗봇엔진 #딥러닝 #파이썬 #NLP #REST #카카오톡_연동 #의도모델 #비대면 #챗봇상담 #챗봇개발 #딥러닝구현 #챗봇마케팅 처음 배우는 딥러닝 챗봇 이제 딥러닝 개발은 정말 쉬워졌다. 어떠한 마케터라도 파이썬 코딩의 기본만 챗봇 구현이 가능해지다니...! 정말 스스로 뭐든지 할 수 있는 세상이다. 그만큼 개발에 필요한 기본 언어 정도는 알아야 마케터의 세상이 넓어진다. 파이;
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#챗봇엔진 #딥러닝 #파이썬 #NLP #REST #카카오톡_연동 #의도모델 #비대면 #챗봇상담 #챗봇개발 #딥러닝구현 #챗봇마케팅

??처음 배우는 딥러닝 챗봇

이제 딥러닝 개발은 정말 쉬워졌다. 어떠한 마케터라도 파이썬 코딩의 기본만 챗봇 구현이 가능해지다니...!

정말 스스로 뭐든지 할 수 있는 세상이다. 그만큼 개발에 필요한 기본 언어 정도는 알아야 마케터의 세상이 넓어진다.

파이썬의 기본 문법을 알고, 어느 정도 프로그래밍을 할 수만 있다면 마케터의 능력치는 몇십 배로 상승한다.

이 책을 따라가다 보면, 기본적인 자연어 처리(NLP) 모델을 불러와서 기초적인 데이터 전처리 과정을 거친 후에, 기본적으로 쉽게 발견할 수 있는 데이터 세트로 학습시킨 후, 자신만의 색깔 있는 AI 애플리케이션을 만들 수 있다. 정말 행복하지 않은가?

전 세계적으로 챗봇 시장은 계속해서 확대되고 있으며, 2024년에는 94억 달러 규모로 시장이 형성될 것으로 보고 있다. 수년 전까지만 해도 다양한 시나리오에 대응할 수 있는 규칙을 기반으로 만든 챗봇이 대세였다. 하지만 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 실제 자연어를 이해하고 응답하는 수준으로 올라왔다.

현재 챗봇은 쇼핑, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 고객 상담 및 CS 처리, 더 나아가서는 고객과의 관계 강화를 위한 마케팅 커뮤니케이션 진행 등 다양한 역할을 수행하고 있다. 이미 챗봇을 도입한 업체는 비용절감 효과를 톡톡히 보고 있다. 최근에는 상담 치료나 만성질환 관리에 챗봇을 활용하는 방안도 적극 연구되고 있다.

예전에 트랜스포머로 챗봇을 구현했었는데, 이때 답변의 퀄리티가 엄청 높아서 깜짝 놀랐던 기억이 난다. 프로그램을 돌릴 때마다 같은 질문에도 다르게 대답하는 것이 정말 재미있어서 하루 종일 내가 만든 챗봇과 이런저런 수다를 떨면서 시간을 보냈었다.

?? 트랜스포머로 챗봇 구현 후, 대화의 깊이로 감동했던 사례 ^^

마치 영어를 알면 접할 수 있는 세상의 넓이와 깊이가 무한하게 커지는 것과 동일하다. 마케터들 이어 이제 코딩을 배워야 한다. 그래야 개발자 분들에게 얽매이지 않고 여러분들이 실현하고 싶은 고객과의 관계 구축이 가능해진다.

이 책의 목차를 보면 챗봇을 스스로 구현할 때 필요한 모든 요소들이 정말 친절하게 구성되어 있는 것을 확인할 수 있다.

조금 아쉬웠던 것은 최근에 딥러닝의 전분야에서 트랜스포머가 두각을 나타내고 있으므로, 딥러닝 모델로 트랜스포머를 사용해서 한번 구현해 볼 수 있도록 했으면 더 좋지 않았을까 생각된다.

이 책을 통해서 어렵게 구현했는데, 챗봇 성능이 좋지 않아서 엉뚱한 답변을 계속하게 되면 입문자 입장에서 흥미가 월등하게 떨어질 수 있기 때문이다. 뭔가 대답이 정말 인간 같다고 느껴진다면 본인이 개발한 것을 실제 업무에도 바로 적용할 수 있는 자신감을 갖게 된다. 그러면서 실제 업무에서 확보한 데이터로 챗봇의 성능을 더욱 향상해 볼 수 있다면, 이 책은 더 많은 분들에게 추천될 수 있을 것이라 생각된다.

챗봇 학습툴을 만들기 위해서 MySQL을 소개하고, 파이썬으로 DB 연동하는 부분까지 다뤄준 것은 정말 좋았다. 독자가 이 부분을 잘 몰라도 바로 이 책 한 권으로 배우고 적용할 수 있기 때문에 정말 좋은 구성이라 생각된다.

책 내용 중에서 가장 흥미롭게 읽었던 부분은 바로 Chapter 8의 "의도 분류 모델"이었다. 음식점 주문과 예약을 위한 챗봇에 특화되어 있는 chatbot_data.csv(송영숙 님 공개 데이터)를 활용한 사례이다. 다양한 의도를 분류하기에는 학습 데이터 수가 한정적이므로 인사, 욕설, 주문, 예약, 기타 5가지 의도로만 분류할 수 있도록 CNN 모델로 구현했다. 책의 내용을 편안하게 따라가면 의도 분류 모듈 IntentModel 객체를 생성하여 실제적으로 음식점 주문과 예약을 실제로 테스트해 볼 수 있다.

이제 Chapter 9에서는 스스로 만든 챗봇 엔진 서버와 직접 통신해 카카오톡이나 네이버톡톡 같은 다양한 메신저 플랫폼에서 사용할 수 있도록 '챗봇 API 서버'를 직접 만들어 본다. 각 플랫폼마다 통신 프로토콜이 다르기 때문에 새로운 플랫폼이 추가될 때마다 챗봇 엔진 서버 프로그램을 수정할 필요 없이 중간에 API 서버 계층을 두어 각 플랫폼이 요구하는 통신 프로토콜은 API 서버에서 처리하고, 챗봇 엔진 서버와는 동일한 프로토콜로 통신할 수 있도록 구조화하는 방법을 배울 수 있다. 그다음에는 파이썬 Flask를 이용하여 웹 애플리케이션 프레임워크로 Flask를 사용하는 방법을 배운다.

Chapter 10에서는 직접 만든 챗봇 엔진과 연동에 필요한 오픈빌더 기본 개념과 사용법을 배운다. 오픈빌더이 기능만으로도 강력한 성능을 가진 챗봇을 만들 수 있지만, 이 책에서 직접 만들어 본 챗봇 엔진을 카카오톡을 통해 확인해 보면서 매우 신기하다는 생각을 갖게 될 것이다.

Chapter 11에서는 네이버톡톡과 우리가 만든 챗봇을 연동하는 방법을 배운다. 네이버톡톡은 카카오톡에 비해 다양한 API를 제공하고 있어 좀 더 개발자 친화적으로 챗봇 개발을 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 카카오톡에 비해서는 사용성이 떨어지는 단점도 발견할 수 있다. 네이버톡톡이 갖고 있는 장점으로는 앱 설치 없이 웹 상에서 다양한 네이버 서비스(네이버 검색, 네이버쇼핑, 네이버페이 등)를 활용할 수 있는 챗봇을 만들 수 있다. 이런 장점을 적극 활용해서 추가로 적용해 본다면 카카오 챗봇과는 다른 서비스를 제공할 수도 있다.

Appendix A에서 칭찬할 점은 프로젝트 개발 시에 디버깅 시에 많은 도움을 받을 수 있는 파이썬 용 IDE(Integrated Developement Environment) 중에서 가장 많은 사람들이 활용하고 있는 PyCharm을 설치하고 프로젝트를 생성하는 방법까지 알려줬다는 점이다. 정말 이 책을 읽는 독자의 관점에서 친절하다고 아니할 수 없다.

챗봇을 구동시키기 위해 AWS의 EC2(Elastic Computer Cloud), EBS(Elastic Block Storage), RDS(Relational Database Service)가 필요하다. Appendix B에서는 챗봇 구축에 필요한 최소한의 AWS 기본 모듈에 대해서 사용할 수 있는 방법에 대해서 설명해주고 있다. 물론 이 책의 부분만 봐서 모두 이해되지 않겠지만, 정말 꼭 필요한 부분만 뽑아서 정리해 놓았으므로, 기본적인 개념을 이해하고 바로 적용해 보기에는 큰 무리가 없다고 생각한다.

챗봇 엔진부터 NLP, 딥러닝, REST API, 카카오톡 연동, 네이버톡톡 연동에 이르기까지 챗봇에 필요한 기술과 친절한 구현 방법을 책 한 권으로 정말 잘 정리한 책이다.

개발을 하다 보면 필요한 지식을 검색하면서 자꾸 새로운 영역이 나오면서 또 공부 욕심 내고, 그러면서 삼천포로 새는 경우가 많다.

이 책에서는 어려운 개념은 직관적인 그림과 도식으로 설명하고, 필요 없는 부분은 과감하게 덜어내어 정말 꼭 필요한 부분만 압축해서 정리했다는 감탄을 하게 된다.

또한 챗봇을 구현하는 데 필요한 개념을 습득하면서 코드로 차근차근 순서대로 구현해 나가다 보면, 어느새 챗봇이 완성되면서 딥러닝 전반과 챗봇의 구현 원리, 실무 적용 프로세스까지 모두 실전형으로 배울 수 있다.

이렇게 프로젝트를 하나 본인의 손으로 완성해 나가면서, 챗봇을 스스로 구현해 볼 수 있는 능력자 마케터로 거듭날 수 있으며, 개발자와 커뮤니케이션할 때에도 더 원활해지는 효과를 볼 수 있을 것이다.

개발에 거부감이 있는 마케터 분들께 가장 친근한 딥러닝 애플리케이션이라고 할 수 있는 챗봇을 쉽게 구현해 볼 수 있도록 안내하는 이 책을 추천한다.

출처: https://yesicakim.tistory.com/entry/서평-처음-배우는-딥러닝-챗봇 [또하나의가능성]

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한줄평 (8건) 한줄평 총점 9.2

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구매 평점3점
내용이 좋기는 하지만 챗봇의 내용이 너무 부실한 것이 흠입니다.
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b********4 | 2021.10.13
구매 평점5점
좋습니다.
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k****9 | 2021.06.14
구매 평점4점
잘 받았습니다. 일하는데 참고용으로 구입했습니다.
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r*y | 2021.02.15
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