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    강좌소개

    01. 강좌 소개 (수업내용/목표)

    [강좌 특성]

    본 강좌는 기초대화처리 후속 강의로서 Conversational AI System 의 최신 동향을 소개하고 개발 및 상용화 방법에 대한 학습을 목표로 한다. 특히 기초대화처리의 Language Agent, Automatic Speech Recognition, Text to Speech 의 개발 방법론에 대해서 최신 알고리즘을 중심으로 직접 학습한다. 또한 상용화 방법론에 대해서도 소개하여 학생들이 응용시스템을 스스로 개발할 수 있도록 한다. 주요 단계에서는 실습 과정도 추가하여 실전에 바로 응용할 수 있는 수준에 도달할 수 있는 과정임.

    [학습목표]

    - Conversational AI System 의 최신 동향을 소개하고 개발 및 상용화 방법에 대한 학습

     - 특히 기초대화처리의 후속 과정으로 Language Agent, Automatic Speech Recognition, Text to Speech 의 개발 방법론에 대해서 학습한다.

     - 또한 상용화 방법론에 대해서도 소개하며 학생들이 응용시스템을 스스로 개발할 수 있도록 실습 과정도 습득한다.


    02. 강좌 운영팀 소개

    1) 교수자

    • 교수자: 구명완 교수

    • 이메일 : mwkoo@sogang.ac.kr

    [소속]

    • 서강대학교 컴퓨터공학과


    03. 강좌 수강 정보

    1) 이수/평가정보

    퀴즈

    토론

    참여도

    프로젝트 중간 평가

    기말고사

    0%

    30%

    0%

    30%

    40%

    ※ 총 60% 이상점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

    ※ 토론 14회 + 프로젝트 2회

    수업계획서

    주차

    주차명

    차시

    차시명

    1

    음성대화시스템 개요

    1

    음성대화시스템 정의 및 기본 개념

    2

    음성대화시스템의 구성요소 및 기술적 진화

    2

    Language Agent

    1

    Language Agent 개념

    2

    Language Agent 플랫폼

    3

    LangGraph 기반 Agent(1)

    1

    LangGraph 소개

    2

    LangGraph 실습

    4

    LangGraph 기반 Agent(2)

    1

    LangGraph 기반 UX 및 실습

    2

    LangGraph 기반 Agent 개발 및 실습

    5

    LangGraph 기반 Agent(3)

    1

    Multi-Agent 기반 기술 개발 및 실습(1)

    2

    Multi-Agent 기반 기술 개발 및 실습(2)

    6

    LangGraph 기반 Agent(4)

    1

    LangGraph Long-term 기반 Agent 개발 및 실습(1)

    2

    LangGraph Long-term 기반 Agent 개발 및 실습(2)

    7

    LangGraph 기반 Agent(5)

    1

    Ambient Agent 기술 개발 및 실습(1)

    2

    Ambient Agent 기술 개발 및 실습(2)

    8

    중간고사

    9

    LangGraph 기반 Agent(6)

    1

    Ambient Agent 기술 개발 및 실습(3)

    2

    Ambient Agent 기술 개발 및 실습(4)

    10

    LangGraph 기반 Agent(7)

    1

    Ambient Agent 기술 개발 및 실습(5)

    2

    Ambient Agent 기술 개발 및 실습(6)

    11

    CrewAI 기반 Multi-Agent

    1

    CrewAI 기반 Agent 기술 개발 및 실습(1)

    2

    CrewAI 기반 Agent 기술 개발 및 실습(2)

    12

    Speech Separation

    1

    Single Channel Speech Separation, TasNET

    2

    Conv-TasNet, Target Speech Extraction(TSE)

    13

    Diarization

    1

    Speaker Diarization(1)

    2

    Speake Diarization(2)

    14

    ASR

    1

    Neural ASR(Automatic Speech Recognition)(1)

    2

    Neural ASR(Automatic Speech Recognition)(2)

    15

    TTS

    1

    Neural TTS(Text-To-Speech)(1)

    2

    Neural TTS(Text-To-Speech)(2)

    16

    기말고사

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 교양

    운영기관 서강대학교

    이수증 발급

    주차 16 주

    학습인정시간 6시간 30분 (12시간 55분)

    수강신청기간 26.02.24 ~ 26.12.31

    강좌운영기간 26.03.10 ~ 26.12.31

    전화번호 02-705-7915

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

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