생성형 AI 응용 서비스 개발자 국비지원 - 구름톤 DEEP DIVE

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flowchart TD
   subgraph Start["<span style='display: none;'>시작점</span>"]
       A["개인 미션 시작"]
       B["팀 미션 시작"]
   end

   subgraph BasicNLP["기초 자연어 처리"]
       direction LR
       C["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>Python과 마르코프<br />체인을 사용하여 간단한<br />텍스트 생성기를<br />개발하고 창의적인 문장<br />생성 능력을 향상</div><span class='nodeMissionEXP'>100</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★</span>"]
       C -.-> D["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 텍스트 분석<br />프로젝트에 NLTK를<br />활용하여 텍스트 분류<br />시스템을 구현하고 문서<br />자동 분류 정확도를<br />개선</div><span class='nodeMissionEXP'>150</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★</span>"]
       C -.-> E["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 자연어 처리<br />프로젝트에 Word2Vec<br />모델을 구현하여 단어<br />임베딩을 생성하고<br />텍스트 분석의 정확도를<br />개선</div><span class='nodeMissionEXP'>350</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★</span>"]
   end

   subgraph AdvancedNLP["고급 자연어 처리"]
       direction LR
       F["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>PyTorch를 사용하여<br />BERT 모델을 처음부터<br />구현하고 텍스트 분류<br />태스크에 적용하여<br />전이학습의 효과를 검증</div><span class='nodeMissionEXP'>800</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
       F -.-> G["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 대화 시스템<br />프로젝트에 GPT-2<br />모델을 fine-tuning<br />하여 특정 도메인의<br />대화 생성기를 개발하고<br />대화의 자연스러움을<br />개선</div><span class='nodeMissionEXP'>600</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★</span>"]
       F -.-> H["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 텍스트 요약<br />프로젝트에 BART 모델을<br />fine-tuning하여<br />추상적 요약 시스템을<br />개발하고 요약의 품질과<br />일관성을 향상</div><span class='nodeMissionEXP'>850</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
   end

   subgraph NLPApplications["NLP 응용"]
       direction LR
       I["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>GPT-3 API를 활용하여<br />대화형 AI 작가 시스템을<br />개발하고 다양한 장르의<br />창의적인 글쓰기 능력을<br />구현</div><span class='nodeMissionEXP'>800</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
       I -.-> J["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 코드 생성<br />프로젝트에 CodeBERT<br />모델을 활용하여 자동<br />코드 생성 시스템을<br />구현하고 생성된 코드의<br />품질을 평가</div><span class='nodeMissionEXP'>850</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
       I -.-> K["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 자연어 처리<br />프로젝트에 NetworkX를<br />활용하여 단어 관계<br />네트워크를 시각화하고<br />텍스트 데이터의 구조적<br />특성을 분석</div><span class='nodeMissionEXP'>850</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
   end

   subgraph NLPProjects["NLP 프로젝트"]
       direction LR
       L["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>Hugging Face<br />Transformers를<br />사용하여 다국어 감성<br />분석 모델을 개발하고<br />다양한 언어에 대한<br />감성 분석 성능을 평가</div><span class='nodeMissionEXP'>950</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★★</span>"]
       L -.-> M["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 대화 시스템<br />프로젝트에 BERT와<br />GPT를 결합한 하이브리드<br />모델을 개발하여 문맥을<br />고려한 응답 생성<br />능력을 향상</div><span class='nodeMissionEXP'>1,000</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★★</span>"]
       L -.-> N["<span class='nodeMissionKind'>개인</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />RASA 프레임워크를<br />활용하여 목적 지향<br />대화 시스템을 개발하고<br />다양한 사용자 의도에<br />대한 처리 능력을 향상</div><span class='nodeMissionEXP'>900</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
   end

   subgraph TeamProject1["팀 프로젝트 1"]
       direction LR
       O["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>LSTM과 어텐션<br />메커니즘을 결합하여<br />고성능 텍스트 분류<br />모델을 개발하고 다양한<br />도메인에서의 분류<br />성능을 평가</div><span class='nodeMissionEXP'>1,100</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
       O -.-> P["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />앙상블 학습 기법을<br />적용하여 다양한 모델의<br />결과를 통합하고 예측<br />정확도를 향상</div><span class='nodeMissionEXP'>1,200</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
       O -.-> Q["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트의<br />사용자 세그먼트 분석을<br />수행하고 Figma로<br />세그먼트별 제품 전략<br />맵 만들기</div><span class='nodeMissionEXP'>1,900</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
   end

   subgraph TeamProject2["팀 프로젝트 2"]
       direction LR
       R["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>트랜스포머 아키텍처를<br />기반으로 한 다국어<br />문서 요약 시스템을<br />개발하고 다양한 언어 및<br />도메인에서의 요약<br />품질을 평가</div><span class='nodeMissionEXP'>1,300</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★★</span>"]
       R -.-> S["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />그래프 신경망과 관계형<br />데이터베이스를 결합하여<br />하이브리드 추천 엔진을<br />개발</div><span class='nodeMissionEXP'>1,400</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★★</span>"]
       R -.-> T["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />성능 최적화 기법을<br />적용하여 로딩 속도와<br />사용자 경험 개선하기</div><span class='nodeMissionEXP'>1,400</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
   end

   subgraph TeamProject3["팀 프로젝트 3"]
       direction LR
       U["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>BERT 모델을 기반으로<br />한 다국어 감성 분석<br />시스템을 개발하고 교차<br />언어 전이 학습의 효과를<br />검증</div><span class='nodeMissionEXP'>1,500</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★★</span>"]
       U -.-> V["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />베이지안 최적화 기법을<br />적용하여 효율적인 실험<br />설계 및 분석 시스템을<br />구축</div><span class='nodeMissionEXP'>1,200</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
       U -.-> W["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />오프라인 지원 기능을<br />구현하여 네트워크<br />상태와 무관한 사용성<br />확보하기</div><span class='nodeMissionEXP'>1,700</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
   end

   subgraph TeamProject4["팀 프로젝트 4"]
       direction LR
       X["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>단독형</span><div class='nodeMissionName'>GPT 모델과 지식<br />그래프를 결합하여 사실<br />기반의 대화형 AI<br />어시스턴트를 개발하고<br />정보의 정확성과<br />일관성을 향상</div><span class='nodeMissionEXP'>1,600</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★★</span>"]
       X -.-> Y["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />실시간 데이터 업데이트<br />기능을 구현하여 사용자<br />경험 개선하기</div><span class='nodeMissionEXP'>1,800</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★</span>"]
       X -.-> Z["<span class='nodeMissionKind'>팀</span><span class='nodeMissionType'>연계형</span><div class='nodeMissionName'>진행 중인 프로젝트에<br />대한 종합적인 성능<br />분석을 수행하고 최적화<br />전략 수립 및 적용하기</div><span class='nodeMissionEXP'>1,900</span><span class='nodeMissionDifficulty'>★★★★★</span>"]
   end

   A ==> BasicNLP
   BasicNLP ==> AdvancedNLP
   AdvancedNLP ==> NLPApplications
   NLPApplications ==> NLPProjects
   B ==> TeamProject1
   TeamProject1 ==> TeamProject2
   TeamProject2 ==> TeamProject3
   TeamProject3 ==> TeamProject4