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  • 가전산업 재직자 AI융합 혁신역량강화 교육

    AI전문인력으로의 직무전환 및 기술역량강화 교육

교육신청

사용자 음성인식을 통한 스마트홈 IoT 디바이스 제어

1회차
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과정소개
(온라인)음성 데이터 이해와 처리 및 머신러닝의 이해
(오프라인)음성인식 IoT 기기 적용을 위한 AI 기술 학습 및 스마트홈 프로젝트
교육기간
2022-06-10 00:01 (금) ~ 2022-06-26 23:59 (일)
모집기간
2022-05-09 10:00 (월) ~ 2022-06-24 23:59 (금)
교육장소
온라인 비대면 실시간
교육정보

파이썬의 기본적인 개념들을 이해하고, 딥러닝의 기초 이론 및 Pytorch를 이용한 실험을 통해 음성 데이터 처리를 스스로 할 수 있도록 교육하는 것을 목표로 한다.
● 교육일정

- 온라인 : 2022.06.10~06.23(15hr, 35차시)
- 오프라인 : 2022.06.28~07.01(30hr, 4일)
 ※온라인 교육과정 80%이상 이수 시 자동 신청 연계

● 강사소개

- 김종인 연구원 (온라인 교육 강사)
현) 서울대학교 언어학과 음성언어처리연구실
- 서울대학교 대학원 인지과학협동과정 박사과정 수료
연구)로봇용 free-running 임베디드 자연어 대화음성인식을 위한 원천 기술 개발(산업통상자원부) 등
강의) 음성언어처리, 인공지과 자연언어처리 등 인공지능 관련 강의 다수

- 이주영 연구원 (온라인 교육 강사)
현) 서울대학교 언어학과 음성언어처리연구실
- 서울대학교 대학원 언어학과 박사과정 수료
연구) 음성, 텍스트 딥러닝 기반 보이스피싱 예방 기술 개발(과학기술정보통신부) 등
강의) 한국음성학회, 서울대학교 등 학술대회 발표 및 음성인식 모델 개발 다수

- 변혜성 대표 (오프라인 교육 강사)
현) AIL, For All 대표
전) 한국과학기술연구원
강의) 알고링크 등 인공지능 관련 강의 다수

● 온라인 교육소개

- 교육개요
◦ IoT 가전 기업 재직자를 대상으로 하는 교육으로, 음성 분야 AI 기술을 학습 후 이를 접목하여 융합형 신제품 연구 및 개발을 돕고자 한다.
◦ 파이썬의 기본적인 개념들을 이해하고, 딥러닝의 기초 이론 및 Pytorch를 이용한 실험을 통해 음성 데이터 처리를 스스로 할 수 있도록 교육하는 것을 목표로 한다.
◦ 이 과정은 심화과정의 사전교육으로, 기본 이론을 바탕으로 하고 실습을 병행함으로써 AI 융합형 실무인재를 양성하고자 한다.

- 교육내용
◦ 딥러닝을 위한 파이썬 프로그래밍 기초
◦ 딥러닝 기초 이론과 실습(MLP, CNN, RNN, LSTM/GRU)
◦ 음성 데이터 처리 이론과 실습
◦ Speech Command Dataset을 이용한 End2End 음성 인식 실습
◦ KALDI 툴깃 이용법

- 활용방안 및 기대효과
◦ 음성인식에 필요한 파이썬 기초 및 딥러닝 개념을 습득하여, 기본적인 딥러닝 프레임워크의 실무 능력을 갖출 수 있게 함
◦ 음성인식과 관련된 api, db, 모델, 프레임워크를 학습함으로써, 스스로 모델링할 수 있는 기본적인 지식 습득이 가능함
◦ 이를 통해 IoT 및 해당 도메인에 음성인식을 적용하는 데 필요한 기본기를 바탕으로 해당 서비스 개발에 활용하도록 함

● 오프라인 교육소개

- 교육개요
◦ AI / Deep Learning 기술을 IoT 기기에 도입하기 위해서는 AI / Deep Learning 모델 개발 및 활용을 위한 프로그래밍 능력을 학습한다.
◦ AI 모델을 사용하기 위한 기초 지식과 관련 기기에 대한 특징을 학습한다.
◦ 실습기기를 활용하여 음성 인식기술을 사용한 스마트홈 IoT 기기제어 프로젝트를 실시한다.
◦ IoT 기기 개발에 활용할 수 있는 제어 기술과 Edge Computing을 위한 AI 기술을 습득함으로써 음성 인식기술을 기반으로 한 스마트홈 IoT 기기 개발인력의 역량을 강화한다.
◦ 음성인식과 더불어 음성합성을 통해 시각기능 저하 상태에서도 상호작용 가능한 IoT 기기 개발 기술을 습득 및 적용한다.
◦ 음성인식 기술에서 나아가 사용자 감정 분석을 통한 IoT 기기의 사용자 친화적 접근방법론을 함양한다.

- 교육내용
◦ Python 기초
◦ AI / Deep Learning 기초
◦ Raspberry Pi 사용/제어 방법 (Raspberry Pi, Microphone, Speaker, Lamp(Light))
◦ 클라우드 서비스와 연동하여 음성인식 및 음성합성 실습
◦ 실습키트를 이용한 음성인식 및 감정분석기반 스마트홈 IoT 기기제어
◦ 산업데이터 활용을 통한 사용자 감성 스마트홈 구축 프로젝트

- 활용방안 및 기대효과
◦ Jetson NANO를 기반으로 하는 Edge Computing 기술을 학습한다.
◦ AI / Deep Learning 기술의 습득을 통하여 다양한 AI 기반의 소형 기기의 제어 기능을 구현 및 적용할 수 있다.
◦ 관련된 분야의 제품 개발에 활용할 수 있다.
◦ 음성합성을 통해 시각기능 저하자를 배려한 IoT 스마트홈을 구축할 수 있다.
◦ 이를 통해 IoT 및 해당 도메인에 음성인식 및 합성을 적용하는 데 필요한 기본기를 바탕으로 해당 서비스 개발에 활용하도록 할 수 있다.

● 상세자료