AI 자동화 영상 편집 기술은 영화와 방송 산업을 넘어 광고, 교육, 엔터테인먼트, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 이에 따라 기존 산업에 혁신적인 변화가 일어날 것이며, 새로운 비즈니스 모델과 서비스가 등장할 것으로 전망된다. 이러한 변화에 대비해 각 산업 분야에서는 AI 기술 도입을 위한 준비와 인프라 구축이 필요할 수도 있다.
--- 「01_AI 자동 편집」 중에서

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망을 활용해 대량의 데이터로부터 특징을 스스로 학습하는 기술이다. 딥러닝은 기존 머신러닝 알고리즘보다 복잡한 패턴 인식과 예측을 가능하게 한다. 대표적인 딥러닝 모델로는 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 오토인코더 등이 있다. 이러한 기술들은 비디오 데이터를 분석해 객체를 성공적으로 탐지하고 추적하는 데 중요한 역할을 한다.
--- 「03_AI 객체 추적」 중에서

가드너에 따르면, 창의성은 단순히 새로운 것을 만들어 내는 것이 아니라 기존 아이디어를 조합하거나 다양한 관점에서 문제를 바라보는 능력이다. 작가는 문학적 지능을 사용해 사람의 감정을 표현하고, 과학자는 논리적 지능을 사용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 제시한다. 그는 교육 방식에도 깊은 영향을 미쳤는데 학생들이 자신에게 맞는 지능을 활용해 창의적으로 생각하고 문제를 해결할 수 있도록 돕는 교육이 필요하다는 메시지를 전달한다.
--- 「06_AI 사운드 믹싱」 중에서

AI 자막 생성 기술에 사용되는 다양한 알고리즘과 모델이 존재한다. 음성 인식 분야에서는 통상적으로 가우시안 혼합 모델(GMM)과 히든 마르코프 모델(HMM)이 사용되어 왔으나, 최근에는 딥러닝 모델인 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 트랜스포머(Transformer) 등의 신경망 모델이 더 많이 활용된다. 이러한 방법들은 음성 인식과 자연어 처리의 성능을 크게 향상시킨다.