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Course Outline
번역 및 언어 처리를 위한 Multimodal AI 소개
- 멀티모달 AI란?
- 번역, 필사 및 커뮤니케이션 분야의 응용 프로그램
- 실시간 AI 기반 번역 시스템 개요
음성-텍스트 및 Speech Recognition 기술
- 자동Speech Recognition (ASR) 기본
- AI 기반 필사 모델(Whisper, Google 음성-텍스트 변환)
- 다국어 음성 처리의 과제
텍스트 처리 및 신경망 기계 번역
- 기계 번역(MT) 소개
- 신경망 기계 번역(NMT) 모델 및 아키텍처
- 특정 도메인에 대한 번역 모델 미세 조정
다중 모달 번역을 위한 Computer Vision 통합
- 이미지-텍스트 번역(OCR 기반 AI 모델)
- 실시간 수화 인식
- 이미지와 비디오에서 텍스트 번역
실시간 AI 번역 시스템 구축
- 번역을 위한 음성, 텍스트 및 시각적 입력 연결
- 실시간 다국어 커뮤니케이션을 위한 AI API 활용
- 프로토타입 실시간 번역 도우미 개발
Business 애플리케이션에 AI 기반 번역 배포
- 다국어 고객 지원 자동화
- AI 기반 번역으로 비즈니스 커뮤니케이션 강화
- 글로벌 사용자를 위한 AI 기반 접근성
도전과 윤리적 고려 사항
- AI 언어 모델의 편향과 정확도
- 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제
- AI 번역의 법적 및 윤리적 의미
언어 처리를 위한 AI의 미래 동향
- 실시간 번역 모델의 발전
- AI 기반 언어 학습 및 문화 간 소통
- 글로벌 산업에서의 멀티모달 AI의 새로운 응용 분야
요약 및 다음 단계
Requirements
- 자연어 처리(NLP)에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍 경험
- AI API 및 클라우드 기반 서비스에 대한 지식
청중
- 언어학자들
- AI 연구자
- 소프트웨어 개발자
- Business 글로벌 시장의 전문가
14 Hours