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출장 영어 8편: AI 컨퍼런스 기술 질문과 데모

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출장 영어 8편: AI 컨퍼런스 기술 질문과 데모

AI 컨퍼런스에서 기술적인 질문을 하는 것은 제품을 깊이 이해하는 데 중요합니다. 기술 질문과 데모에 필요한 영어 표현을 배워봅시다.

1. AI 모델 및 기술 질문

AI 모델 문의

  • What AI models do you use? (어떤 AI 모델을 사용하나요?)
  • Do you use GPT, BERT, or custom models? (GPT, BERT, 또는 커스텀 모델을 사용하나요?)
  • What’s the architecture of your model? (모델의 아키텍처가 무엇인가요?)
  • Is this based on transformer architecture? (이것은 트랜스포머 아키텍처 기반인가요?)

모델 성능

  • What’s the accuracy rate? (정확도는 얼마나 되나요?)
  • What’s the precision and recall? (정밀도와 재현율이 얼마인가요?)
  • How does it perform on benchmark tests? (벤치마크 테스트에서 성능이 어떤가요?)
  • What’s the inference speed? (추론 속도가 얼마인가요?)

데이터 관련

  • What’s the training data size? (훈련 데이터 크기는 얼마인가요?)
  • What kind of data do you use? (어떤 종류의 데이터를 사용하나요?)
  • How do you handle data preprocessing? (데이터 전처리는 어떻게 처리하나요?)
  • Is the data labeled or unlabeled? (데이터가 레이블이 있는가요, 없는가요?)

2. 데이터 프라이버시 및 보안

프라이버시 질문

  • How do you handle data privacy? (데이터 프라이버시는 어떻게 처리하나요?)
  • Is the data encrypted? (데이터가 암호화되어 있나요?)
  • Where is the data stored? (데이터는 어디에 저장되나요?)
  • Do you comply with GDPR? (GDPR을 준수하나요?)

보안 질문

  • What security measures do you have? (어떤 보안 조치가 있나요?)
  • How do you protect user data? (사용자 데이터를 어떻게 보호하나요?)
  • Is there two-factor authentication? (2단계 인증이 있나요?)
  • What’s your data retention policy? (데이터 보관 정책이 무엇인가요?)

3. 통합 및 호환성

시스템 통합

  • Can it integrate with existing systems? (기존 시스템과 통합 가능한가요?)
  • What APIs do you provide? (어떤 API를 제공하나요?)
  • Is there a REST API? (REST API가 있나요?)
  • Can I integrate this with my CRM? (이것을 제 CRM과 통합할 수 있나요?)

호환성

  • What platforms does it support? (어떤 플랫폼을 지원하나요?)
  • Does it work with cloud services? (클라우드 서비스와 작동하나요?)
  • Is it compatible with AWS/Azure/GCP? (AWS/Azure/GCP와 호환되나요?)
  • What programming languages are supported? (어떤 프로그래밍 언어를 지원하나요?)

4. 데모 및 실습

데모 요청

  • Can you show me a live demo? (라이브 데모를 보여주실 수 있나요?)
  • I’d like to see it in action. (실제 작동하는 것을 보고 싶습니다.)
  • Can you walk me through the process? (과정을 설명해 주실 수 있나요?)
  • Is there a sandbox environment I can try? (시도해볼 수 있는 샌드박스 환경이 있나요?)

데모 중 질문

  • How long does the training take? (훈련하는 데 얼마나 걸리나요?)
  • What’s the deployment process? (배포 과정이 어떤가요?)
  • Can I customize this? (이것을 커스터마이징할 수 있나요?)
  • How do I monitor the performance? (성능을 어떻게 모니터링하나요?)

5. 확장성 및 성능

확장성 질문

  • How scalable is this solution? (이 솔루션의 확장성은 어떤가요?)
  • Can it handle large volumes of data? (대용량 데이터를 처리할 수 있나요?)
  • What’s the maximum number of users? (최대 사용자 수가 얼마인가요?)
  • How does it perform under load? (부하 하에서 성능이 어떤가요?)

성능 최적화

  • How do you optimize performance? (성능을 어떻게 최적화하나요?)
  • What’s the response time? (응답 시간이 얼마인가요?)
  • Can it process real-time data? (실시간 데이터를 처리할 수 있나요?)
  • What’s the throughput? (처리량이 얼마인가요?)

6. 실전 대화 예문

대화 1: 기술 질문

You: What AI models do you use in your platform? (플랫폼에서 어떤 AI 모델을 사용하나요?)

Technical Staff: We use a combination of transformer-based models and custom neural networks. (트랜스포머 기반 모델과 커스텀 신경망의 조합을 사용합니다.)

You: What’s the accuracy rate? (정확도는 얼마나 되나요?)

Technical Staff: We achieve 95% accuracy on our benchmark dataset. Would you like to see the performance metrics? (벤치마크 데이터셋에서 95% 정확도를 달성합니다. 성능 지표를 보시겠어요?)

대화 2: 통합 질문

You: Can it integrate with existing systems? (기존 시스템과 통합 가능한가요?)

Technical Staff: Yes, we provide REST APIs and SDKs for Python, Java, and JavaScript. (네, REST API와 Python, Java, JavaScript용 SDK를 제공합니다.)

You: How long does the integration process take? (통합 과정은 얼마나 걸리나요?)

Technical Staff: Typically, it takes 2-3 weeks depending on your system complexity. We provide full documentation and support. (일반적으로 시스템 복잡도에 따라 2-3주 걸립니다. 전체 문서와 지원을 제공합니다.)

7. 실전 연습

연습 1: 기술 질문

다음 표현을 사용하여 기술 질문을 하세요:

  • AI 모델: What AI models do you use?
  • 정확도: What’s the accuracy rate?
  • 데이터: What’s the training data size?

연습 2: 통합 및 데모

  • 통합: Can it integrate with existing systems?
  • 데모 요청: Can you show me a live demo?
  • 성능: How scalable is this solution?

8. 핵심 요약

  • AI 모델: models, architecture, transformer, custom models
  • 성능: accuracy, precision, recall, inference speed
  • 데이터: training data, preprocessing, labeled, unlabeled
  • 프라이버시: data privacy, encrypted, GDPR, security
  • 통합: integrate, APIs, REST API, compatible
  • 데모: live demo, sandbox, walk through, customize
  • 확장성: scalable, handle large volumes, under load, throughput

9. 다음 단계

기술 질문과 데모를 배우셨나요? 다음 글에서는 AI 컨퍼런스 비즈니스 미팅과 네트워킹에 대해 배워보겠습니다. 컨퍼런스에서 비즈니스 관계를 구축하는 표현을 익혀봅시다!

추가 학습 팁:

  • 기술 질문을 미리 준비하세요
  • 전문 용어를 정확히 사용하세요
  • 데모를 요청하고 직접 체험해보세요

기술적인 대화를 자신감 있게 나누는 표현을 기억하세요! 🤖💻