통번역과 AI III

AI in Translation and Interpreting III

한국외국어대학교 통번역대학원

Hankuk University of Foreign Studies

강의 개요

인공지능 기반 번역 기술의 발전 과정을 이해하고, 최신 신경망 기계번역(NMT) 및 대형언어모델(LLM)을 활용한 번역 실습을 진행합니다.

학습 목표

  • 기계번역의 원리 이해
  • 최신 AI 번역 기술 및 도구 활용 능력 배양
  • LLM 기반 번역 및 Post-editing 실습
강의 정보
  • 강의 시간: 금요일 7,8교시 (15:00-17:00)
  • 강의실: 국제관 8305호
  • 학점: 2학점
  • 평가 방식: 절대평가 (Absolute Evaluation)

과목 정보

과목 기본정보
  • 과목명: 통번역과 AI III
  • 개설학과: 통번역대학원
  • 담당교수: 최승택

강의 계획

주차 주제 세부 내용 자료
1주차
2026.03.06
Intro
Introduction Course Introduction & Syllabus 강의자료
2주차
2026.03.13
Adv Trans
Advanced Translation (1) LLM-based Translation 강의자료
3주차
2026.03.20
Adv Trans
Advanced Translation (2) Automatic Post-editing (APE) 강의자료
4주차
2026.03.27
Adv Trans
Advanced Translation (3) RAG & Terminology Management 강의자료
5주차
2026.04.03
휴강
휴강 보강: 2026.06.12 -
6주차
2026.04.10
Adv Eval
Advanced Evaluation (1) Semantic Evaluation Metrics 강의자료 추가자료
7주차
2026.04.17
Adv Eval
Advanced Evaluation (2) Quality Estimation 강의자료
8주차
2026.04.24
중간고사
Midterm Workshop In-class Assignment -
9주차
2026.05.01
Adv Eval
Advanced Evaluation (3) LLM-as-a-Judge 강의자료
10주차
2026.05.08
Agents
Agentic Workflow (1) Agent Architectures 강의자료
11주차
2026.05.15
Agents
Agentic Workflow (2) Sub-agent Design 강의자료
12주차
2026.05.22
Agents
Agentic Workflow (3) Tool-Using Agents 강의자료
13주차
2026.05.29
Practice
Agentic Practice (1) Workflow Implementation 강의자료
14주차
2026.06.05
Practice
Agentic Practice (2) Context Engineering 강의자료
보강
2026.06.12
Practice
Agentic Practice (3) Evaluation Pipeline 강의자료
15주차
2026.06.19
기말고사
Final Workshop In-class Assignment -

평가 방법

본 수업은 절대평가 방식으로 진행되며, 출석과 수업 실습(Classwork)을 가장 중요하게 평가합니다.

출석 (Attendance) 20%
실습 및 결과물 (Classwork) 80%
* 모든 과제는 수업 시간 내에 완료하는 것을 원칙으로 합니다.
* 출석 4회 이상 결석 시 Fail (F)

공지사항