Kurzusleírás

Bevezetés a Speech Recognition-ba és a szintézisbe

  • A beszédtechnológiák alapjai
  • A beszédfelismerő rendszerek alapjai
  • A beszédszintézis áttekintése

Az LLM-ek szerepe a beszédtechnológiákban

  • Az LLM-ek megértése a beszédfelismerésben
  • LLM-ek a beszédszintézisben
  • Az LLM-ek előnyei a hagyományos modellekkel szemben

A Speech Recognition és a szintézis adatai

  • Adatgyűjtés és -feldolgozás beszédtechnológiákhoz
  • Képzési adatkészletek LLM-ek számára
  • Etikai szempontok az adatkezelés során

LLM-ek képzése beszéd alkalmazásokhoz

  • Mélytanulási technikák a beszédfelismerésben
  • Neurális hálózati architektúrák beszédszintézishez
  • LLM-ek finomhangolása meghatározott beszédfeladatokhoz

LLM-ek megvalósítása beszédrendszerekben

  • LLM-ek integrálása beszédfelismerő motorokkal
  • Természetes hangzású beszédszintetizátorok fejlesztése
  • Felhasználói felület kialakítása beszéd alkalmazásokhoz

Beszédrendszerek tesztelése és értékelése

  • A beszédfelismerés pontosságának vizsgálati módszerei
  • A szintetizált beszéd természetességének értékelése
  • Felhasználói tanulmányok és visszajelzések gyűjtése

Kihívások és megoldások a beszédtechnológiákban

  • A beszédfelismerés gyakori problémáinak megoldása
  • A beszédszintézis akadályainak leküzdése
  • Esettanulmányok: LLM-ek sikeres megvalósítása

Jövőbeli irányok a beszédtechnológiákban

  • Feltörekvő trendek a beszédfelismerés és -szintézis területén
  • Az LLM-ek szerepe a többnyelvű beszédrendszerekben
  • Innovációk és kutatási lehetőségek

Projekt és értékelés

  • Beszédfelismerő vagy szintézis rendszer tervezése és megvalósítása LLM-ek segítségével
  • Peer értékelések és csoportos beszélgetések
  • Végső értékelés és visszajelzés

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az alapvető programozási fogalmak megértése
  • A Python programozási tapasztalat ajánlott, de nem szükséges
  • Az alapvető gépi tanulási és neurális hálózati fogalmak ismerete előnyös

Közönség

  • Szoftverfejlesztők
  • Adattudósok
  • Termékmenedzserek
 14 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Rokon tanfolyam

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Hours

LangChain Fundamentals

14 Hours

Introduction to Google Gemini AI

14 Hours

Google Gemini AI for Content Creation

14 Hours

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Hours

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Hours

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Hours

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Hours

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Hours

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Hours

LLMs for Automated Customer Support

14 Hours

LLMs for Business Intelligence

14 Hours

LLMs for Content Generation

14 Hours

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Hours

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Hours

Rokon kategóriák