AIChatBot Development Schedule #1
Description
- 2월 1일 인터넷으로 챗봇에 대해 시장조사하기
- 2월 15일 챗봇의 활용범위 및 실제 챗봇 사용대상자 현황 파악
- 3월 2일 공모전 주제 피자주문 챗봇으로 결정
- 3월 10일 챗봇만든 사례 찾아보고, 챗봇에 대해 공부, ppt구성(~ing)
- 3월 20일 카카오톡 챗봇만들기 프로그램 이용해서 피자챗봇만들기 시도
- 4월 5일 챗봇만들기위해 인공지능 학습시키기
- 4월 10일 사람들이 챗봇만든사례 영어로 작성된것들 해석하기
- 4월 29일 ppt아빠가 추가작성
- 5월 2일 피자챗봇 만드는법 적기
- 5월 7일 카카오챗봇과 내가 만들고 잇는 챗봇 차이점 ppt에 작성
- 5월 15일 https://blog.kovalevskyi.com/rnn-based-chatbot-for-6-hours-b847d2d92c43웹페이지 내용을 모두 번역하여 ms워드문서에 한글로 작성하기
- 5월 16일 해석한 내용을 이해하기 (모르는 단어나 모르는 문장들은 인터넷 검색해서 이해하기)
- 5월 17일 해석한 내용을 바탕으로 내가 직접 만들기
- x월 xx일 https://github.com/lsy0314/AIChatBot/에서 readme.md 파일 문서 내용 추가하기
- x월 xx일 documentation 폴더의 문서들 체계적으로 작성업데이트하기
- x월 xx일 RNN문서 읽기 , RNN동작원리 이해하기
- x월 xx일 tensorflow.org 에서 텐서플로우 이해하기
- x월 xx일 cloud machine(amazon aws, 시간당/1,500원)에서 GPU로 챗봇 트레이닝 실행하기
- x월 xx일 트레이닝 데이터를 내가 직접 만들어 보기(file명:movie_lines.txt)
- x월 xx일 tranlate.py의 옵션들 기능 하나하나 체크하고 테스트하기
- x월 xx일 translate.py의 옵션들을 다르게 설정하여 데이터를 훈련하기
- x월 xx일 CPU와 GPU에서 트레이닝할 때, GPU가 속도가 빠른이유 분석 및 공부하기
- x월 xx일 translate.py 명령어로 트레이닝시 생성되는 train.ids40000.en 내용구조 이해
- x월 xx일 x86 우분투 pc에서 트레이닝 및 챗봇 실행하여 실험하기
- x월 xx일 라즈베리파이 보드에서 챗봇 실행 및 트레이닝 실험하기
- x월 xx일 기존 인공지능 챗본 스스로 구현/재현가능하도록 완료할것
- x월 xx일 구현/재현한 인공지능 챗봇의 답변 기능을 개선하기 위한 방법을 알아 낼것 ( 코드를 수정하여 개선하여도 좋고, 다른 방법을 알아내서 챗봇 답변 기능 개선하여도 좋을것임.)
- 6월 5일 챗봇 만드는거 완성 및 실행동영상 제작하기
- 6월 10일 ppt발표자료 완성하기