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공지사항

[인공지능(음성)] 음성 AI의 미래 : 이론과 실습 (누구나 이해하는 AI 과정)

클래스 소개
난이도
보통
카테고리
인공지능 - 인공지능 고급
태그
인공지능, 무료강의, 저녁강의, 음성, 정부지원, ai
클래스 진행 기간
24.07.08부터 24.09.02까지
소요 시간
약 160시간
추천 학습대상
- 인공지능에 관심이 있는 재직자, 구직자, 대학(원)생, 기타 프리랜서 등


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★★★★★★★★★★★★★★2기 수강생 모집중입니다★★★★★★★★★★★★★★


[인공지능(음성)] 음성 AI의 미래 : 이론과 실습 (누구나 이해하는 AI 과정)

교육목표 : 음성처리 분야의 기초 이론 및 딥러닝 기술을 학습하여, 실제 프로젝트에 적용 가능한 음성 처리 역량을 키우고 개발 능력을 향상시킨다.

교육기간 : 24.07.08(월) ~ 24.09.02(월)

 * 8/15(목) 공휴일로 휴강

교육시간 : 평일 저녁 19:00 ~ 23:00

교육장소 및 교육형태 : 실시간 온라인 강의(ZOOM) 및 오프라인 교육

 * 선정 후 별도 안내 예정

교육대상 : 중급과정 수료자 또는 그에 상응하는 역량을 갖춘 자

교육신청 : 신청서 작성하기 (←클릭하기)

교육혜택

 - 사전 자율 학습 콘텐츠 제공

 - 전문 멘토링 등 취업 프로그램 지원

교육문의 : 02-580-0717 / aisw-edu@kait.or.kr










교육 과정
모두 펼치기
  • 01
    음성 처리
  • 실제 삶 속의 음성 처리 소개
    디지털 신호 처리의 기초
    오디오 특징 추출: Spectrogram, MFCC
    음성 활동 감지 및 무음 제거
    오디오 전처리 및 데이터 증대 기법
  • 02
    딥 러닝
  • 음성 처리를 위한 TensorFlow 및 Keras 소개
    순환 신경망(RNN) 및 LSTM의 기초
    1D 컨벌루션 신경망(CNN)의 기초
    음성 처리용 트랜스포머 소개
    음성 처리 딥러닝의 최신 동향
  • 03
    음성 인식
  • 자동음성인식(ASR) 소개
    전통적인 ASR 기술1 (예: HMM)
    전통적인 ASR 기술2 (예: GMM, DNN)
    End-to-End ASR (예: DeepSpeech, Wav2Letter)
    CTC 손실
  • 04
    음성 합성
  • 텍스트 음성 변환(TTS) 및 음성 합성 소개
    파라메트릭 TTS: Tacotron, Tacotron 2
    음성 합성을 위한 생성적 적대 신경망(GAN)
    웨이브넷과 병렬 웨이브넷
    FastSpeech 및 FastSpeech 2
  • 05
    음성 변환
  • 음성 변환 소개
    음성 변환을 위한 딥러닝 기법: VAE, GAN
    음성 향상 및 잡음 제거: 깊은 잡음 억제
    단일 및 다중 채널 음성 향상
    음원 분리를 위한 딥러닝
  • 06
    음성 모델 심화
  • 심화모델1 (예:Conformer) 이해 및 활용
    심화모델2 (예:Wave2Vec) 이해 및 활용
    심화모델3 (예:FastPitch) 이해 및 활용
    심화모델4 (예:HiFi-GAN) 이해 및 활용
    심화모델5 (예:DPRNN) 이해 및 활용
  • 07
    프로젝트
  • 프로젝트 선정 및 데이터셋 수집
    데이터 전처리
    특징 추출 및 모델 선택
    모델 구현 및 훈련 1
    모델 구현 및 훈련 2
  • 08
    프로젝트
  • 모델 평가 및 예측
    오류 분석 및 시각화
    모델 배포 및 최적화
    프로젝트 문서화 및 프레젠테이션
    동료 검토, 피드백
마지막 업데이트|2024년 06월 11일
강의자 소개
admin_kaitTeacher

강좌 후기
접수 마감 D-0
평균평점
0.0
난이도
보통
수강인원
0명
진행 기간
24.07.08 - 24.09.02
소요 시간
약 160시간

신청 시작
6월 11일 (화) 24:00
신청 마감
7월 3일 (수) 23:59