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

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