Python을 사용한 자연어 처리 심화

교육대상 기초과정 수료자, 유관 전공자, 실무 경험 보유자

교육목적 1. 음성 인식 기술을 이용하여 오디오 파일에서 텍스트를 추출하는 방법을 이해하고 구현할 수 있습니다.
2. pyannote.audio 라이브러리를 활용하여 다중 화자 음성에서 화자를 분리하는 기술을 습득하고 적용할 수 있습니다.
3. 화자 분리된 텍스트를 정리하여 구조화된 회의록 형태로 작성하는 과정을 이해하고 구현할 수 있습니다.
4. Gemini API를 활용하여 회의 내용을 요약하고 핵심 포인트를 추출하는 방법을 학습하고 적용할 수 있습니다.

세부직무 자연어 처리 AI

교수자 김민우

평가방법 프로젝트 기반 직무별 핵심 수행 능력을 기준으로 기능 구현, 코드 품질, 시스템 완성도를 통한 실습 평가

이수기준 목적에 맞는 프로젝트 결과물 제출, 출석 80% 이상

학습내용

주차

학습내용

강좌 운영 방법

교수학습방법

학습자료

평가방법

1주차

- NLP 기본 개념: 자연어의 특징과 처리 기법

- 텍스트 전처리 실습: 텍스트 전처리의 기본적 기법을 소스코드로 구현

- 임베딩 개념: 임베딩을 통한 자연어 학습 방법론과 특징

- 텍스트 분석 기초: 프로젝트에 필요한 텍스트 분석 기법 기초

- 텍스트 분석 기초 실습: 텍스트 분석 기법 중 기초적인 내용을 소스코드로 구현

- NLP 프로젝트: 개인별 아이디어 제너레이션 및 구현 가능성 멘토링

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프로젝트 평가

2주차

- 음성인식 기초: STT 기본 구조와 프로세스에 대해 이해

- 음성인식 기초 실습: SpeechRecognition를 활용, STT 기능을 구현하고 개인 과제로 응용

- 화자 분리 기초: 화자 분리의 기본 원리와 세부단계 이해

- 화자 분리 기초 프로젝트: 전통적 기법과 최신 기법으로 화자 분리 기능을 구현하고 개인 과제로 응용

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프로젝트 평가

3주차

- 생성형 AI 활용 기초: 생성형 AI 전반에 대한 이해와 대화형 서비스 API 활용

- 생성형 AI 활용 기초 실습: Google Gemini API 활용 실습 및 개인 과제로 응용

- 생성형 AI로 대화 요약: 전통적 텍스트 요약 기법과 생성형 AI를 활용한 기법에 대한 이해

- 생성형 AI로 대화 요약 실습: 전통적 텍스트 요약 기법과 생성형 AI를 활용한 기법 구현

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프로젝트 평가

4주차

- 프로젝트 개발: 요구 사항에 맞춰 프로젝트 수행 및 발표 준비

- 최종 발표, 평가, 보완: 회고, 피드백, 개선사항 중점에 둔 프로젝트 발표 및 평가, 이후 보완 계획

실습 및 평가

가이드 제공

프로젝트 평가

#매치업 #인공지능 #자연어처리 #NLP
모집마감

Python을 사용한 자연어 처리 심화

인간 언어를 이해하고 소통하는 기술로, 번역, 챗봇, 음성 인식 등에 사용됩니다.

대학생 취준생 재직자

모집기간 : 2025.06.16 ~ 2025.06.20
교육기간 : 2025.06.14 ~ 2025.07.05

#매치업 #인공지능 #자연어처리 #NLP