# 허깅페이스 오디오 코스에 오신것을 환영합니다![[welcome-to-the-hugging-face-audio-course]]

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 코스](https://huggingface.co/course/chapter1/1)를 참고하세요.

## 코스 팀 소개[[meet-the-course-team]]

**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[[course-structure]]

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   |

[//]: # (| Bonus Unit  | TBD             |)

## 학습 경로 및 인증[[learning-paths-and-certification]]

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[[sign-up-to-the-course]]

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.

[등록하기](http://eepurl.com/insvcI)

즐거운 학습 되세요!

