자연어 데이터를 분석 및 처리하기 위한 핵심 개념, 모델 및 알고리즘을 다루며 현대 NLP 시스템을 탐색하고 해당 시스템의 장점, 한계 및 적용을 논의하는 자연어 기록의 컴퓨터 처리에 대한 소개입니다.

조음, 음향 및 청각 영역의 음성 표현을 조사하면서 컴퓨터 음성 처리가 왜 중요하고 어려운 문제인지 살펴봅니다. 디지털 신호 처리 기반을 바탕으로 언어학, 음성학, 음향심리학을 활용하는 다학제적 접근 방식을 취합니다.

음성 언어 시스템에서 통계 모델링, 음성 합성 및 텍스트 음성 변환 방법을 사용한 자동 음성 인식을 포함한 음성 기술의 원리를 소개합니다. 음성 기술 장치의 구현 및 평가와 관련된 프로젝트 작업이 포함됩니다.

현대 인공지능의 핵심 기술을 다루며, 통계적 기계 학습과 확률 모델링 및 이를 실제 현상에 적용하는 방법을 소개합니다. 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 최첨단 알고리즘에 대한 기초를 제공합니다.

자연어 텍스트 처리의 기본 개념을 소개하고, 텍스트 코퍼스 처리 기법과 대용량 텍스트의 자동 처리가 필요한 시스템을 살펴봅니다. 텍스트 분석을 위한 최신 정량적 기법과 텍스트에서 정보를 추출하는 모델에 중점을 둡니다.

직원이 감독하는 연구 주도의 개별 프로젝트로 여름 동안 완료되었습니다. 기계 학습, 자연어 처리 또는 음성 인식과 같은 분야의 광범위한 주제 중에서 선택할 수 있으며 대학 내 또는 산업 파트너에서 일할 수 있는 옵션도 있습니다.