허깅페이스 오디오 코스에 오신것을 환영합니다!

학습자 여러분,

트랜스포머 모델의 오디오 분야 적용에 대한 코스에 오신것을 환영합니다. 트랜스포머는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 최근에는 오디오 처리에 이르기까지 다양한 작업에서 최고의 성능을 달성하는 가장 강력하고 다재다능한 딥러닝 아키텍처 중 하나입니다.

이 코스에서는 트랜스포머를 오디오 데이터에 적용하는 방법을 살펴볼 것입니다. 여러분은 이를 사용하여 다양한 오디오 작업을 처리하는 방법을 배우게 됩니다. 음성 인식, 오디오 분류, 텍스트에서 음성 생성 같은 문제에 관심이 있다면 트랜스포머와 이 코스를 통해 해결할 수 있을것입니다.

이 모델로 어떤 작업이 가능한지 보여주기 위해 아래 데모를 준비했습니다. 데모에서 짧게 말한 후 실시간으로 받아쓰는 것을 확인해보세요!

코스를 진행하면서 여러분은 오디오 데이터작업의 세부사항들과 다양한 트랜스포머 아키텍처에 대해 배우고, 사전학습된 모델을 활용하여 여러분만의 오디오 트랜스포머를 훈련시킬 것입니다.

이 코스는 딥러닝에 대한 배경지식이 있고 트랜스포머에 대해 어느 정도 친숙한 학습자를 대상으로 설계되었습니다. 오디오 데이터 처리에 대한 전문지식은 필요하지 않습니다. 트랜스포머에 대한 이해가 필요하다면, 트랜스포머의 기초에 대한 저희의 NLP 코스를 참고하세요.

코스 팀 소개

Sanchit Gandhi, Machine Learning Research Engineer at Hugging Face

안녕하세요! 저는 Sanchit이고, 허깅페이스🤗의 오픈 소스 팀에서 오디오 분야의 기계 학습 리서치 엔지니어로 일하고 있습니다. 저의 주요 연구 분야는 자동 음성 인식과 번역으로, 음성 모델을 더 빠르고, 가볍고, 사용하기 쉽게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

Matthijs Hollemans, Machine Learning Engineer at Hugging Face

안녕하세요, 저는 Matthijs입니다. 저는 허깅페이스의 오픈 소스 팀에서 오디오 분야의 기계 학습 엔지니어로 일하고 있습니다. 또한 사운드 신디사이저를 작성하는 방법에 대한 책의 저자이며, 여가 시간에 오디오 플러그인을 만듭니다.

Maria Khalusova, Documentation & Courses at Hugging Face

저는 Maria입니다. 트랜스포머와 기타 오픈 소스 도구를 더욱 접근하기 쉽게 만들기 위해 교육 콘텐츠와 문서를 만듭니다. 복잡한 기술 개념을 세분화하여 사람들이 최첨단 기술을 시작하는데 도움을 줍니다.

Vaibhav Srivastav, ML Developer Advocate Engineer at Hugging Face

저는 Vaibhav(VB)이고, 허깅페이스의 오픈 소스 팀에서 오디오 분야의 Developer Advocate 엔지니어로 일하고 있습니다. 저자원으로 텍스트를 음성으로 변환하는 연구를 하고 있으며, 최첨단 음성 연구를 대중에게 전달하는데 도움을 주고 있습니다.

코스 구성

이 코스는 다양한 주제를 심도 있게 다루는 여러 단원으로 구성되어 있습니다:

• 1단원: 오디오 처리 및 데이터 준비 등 오디오 데이터를 다루는 방법을 배웁니다.
• 2단원: 오디오의 응용방법을 알아보고, 오디오 분류 및 음성 인식과 같은 다양한 작업을 위해 🤗 트랜스포머 파이프라인을 사용하는 방법을 배웁니다.
• 3단원: 오디오 트랜스포머 아키텍처를 탐구하고, 그 차이를 배우며, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아봅니다.
• 4단원: 여러분만의 음악 장르 분류기를 만듭니다.
• 5단원: 음성 인식에 대해 더 자세히 알아보고, 회의 녹음을 위한 모델을 만듭니다.
• 6단원: 텍스트에서 음성을 생성하는 방법을 배웁니다.
• 7단원: 트랜스포머를 이용하여 오디오에서 다른 오디오로 바꾸는 법을 배웁니다.

각 단원에는 기본 개념과 기술에 대해 깊이 있는 이해를 얻을 수 있는 이론적인 구성 요소가 포함되어 있습니다. 코스 전반에 걸쳐 여러분의 지식을 테스트하고 학습을 도와줄 퀴즈를 제공하며, 일부 장에는 배운 내용을 적용해 볼 수 있는 실습과제들(hands-on exercises)도 포함되어 있습니다.

이 코스를 마치면 여러분은 트랜스포머를 활용한 오디오 데이터 처리에 대한 탄탄한 기초를 갖추게 되며, 다양한 오디오 관련 작업에 이 기술을 적용할 수 있게될 것입니다.

코스의 단원들은 다음과 같은 게시일정에 따라 순차적으로 공개될 예정입니다:

단원	출시일
0단원, 1단원, 2단원	2023년 6월 14일
3단원, 4단원	2023년 6월 21일
5단원	2023년 6월 28일
6단원	2023년 7월 5일
7단원, 8단원	2023년 7월 12일

학습 경로 및 인증

이 코스를 수강하는 데 옳거나 그른 방법은 없습니다. 이 코스의 모든 자료는 100% 무료로 공개되며 오픈 소스입니다. 여러분은 자유롭게 진도를 나갈 수 있지만, 단원 순서대로 진행하는 것을 권장합니다.

코스 완료 시 인증을 받고 싶다면, 두 가지 옵션이 있습니다:

인증 유형	요구 사항
Certificate of completion	2023년 7월 말까지 지침에 따라 실습과제의 80%를 완료하세요.
Certificate of honors	2023년 7월 말까지 지침에 따라 실습과제의 100%를 완료하세요.

각각의 실습과제들에 완료 기준이 써있습니다. 인증을 받을 수 있을정도로 실습과제들을 충분히 풀었다면, 코스의 마지막 단원을 참조하여 인증서를 취득하는 방법을 알아보세요. 행운을 빕니다!

코스 등록하기

이 코스의 단원들은 몇 주에 걸쳐 점진적으로 공개될 예정입니다. 새로운 단원이 출시될때 놓치지 않도록 코스 업데이트에 등록하시는 것을 권유드립니다. 코스 업데이트에 등록한 사용자는 저희가 주최예정인 특별한 소셜 이벤트에 대해서도 가장 먼저 알게 됩니다.

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즐거운 학습 되세요!

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