Schulungsübersicht

Einführung in Speech Recognition und Synthese

  • Grundlagen der Sprachtechnologien
  • Grundlagen von Spracherkennungssystemen
  • Überblick über die Sprachsynthese

Die Rolle von LLMs in der Sprachtechnologie

  • Verstehen von LLMs in der Spracherkennung
  • LLMs in der Sprachsynthese
  • Vorteile von LLMs gegenüber traditionellen Modellen

Daten für Speech Recognition und Synthese

  • Datenerfassung und -verarbeitung für Sprachtechnologien
  • Trainingsdatensätze für LLMs
  • Ethische Überlegungen im Umgang mit Daten

Training von LLMs für Sprachanwendungen

  • Deep Learning-Techniken in der Spracherkennung
  • Neuronale Netzwerkarchitekturen für die Sprachsynthese
  • Feinabstimmung von LLMs für spezifische Sprachaufgaben

Implementierung von LLMs in Sprachsystemen

  • Integration von LLMs in Spracherkennungssysteme
  • Entwicklung von natürlich klingenden Sprachsynthesizern
  • Entwurf von Benutzeroberflächen für Sprachanwendungen

Testen und Evaluieren von Sprachsystemen

  • Methoden zum Testen der Spracherkennungsgenauigkeit
  • Bewertung der Natürlichkeit von synthetisierter Sprache
  • Benutzerstudien und Sammlung von Feedback

Herausforderungen und Lösungen in der Sprachtechnologie

  • Bewältigung allgemeiner Probleme bei der Spracherkennung
  • Überwindung von Hindernissen bei der Sprachsynthese
  • Fallstudien: erfolgreiche Implementierungen von LLMs

Zukünftige Wege in der Sprachtechnologie

  • Aufkommende Trends in der Spracherkennung und -synthese
  • Die Rolle von LLMs in mehrsprachigen Sprachsystemen
  • Innovationen und Forschungsmöglichkeiten

Projekt und Bewertung

  • Entwurf und Implementierung eines Spracherkennungs- oder Sprachsynthesesystems mit LLMs
  • Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
  • Abschließende Bewertung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte
  • Erfahrung mit der Python-Programmierung wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich.
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens und neuronaler Netze ist von Vorteil

Zielgruppe

  • Software-Entwickler
  • Datenwissenschaftler
  • Produktmanager
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Stunden

LangChain Fundamentals

14 Stunden

Introduction to Google Gemini AI

14 Stunden

Google Gemini AI for Content Creation

14 Stunden

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Stunden

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Stunden

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Stunden

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Stunden

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Stunden

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Stunden

LLMs for Automated Customer Support

14 Stunden

LLMs for Business Intelligence

14 Stunden

LLMs for Content Generation

14 Stunden

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Stunden

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Stunden

Verwandte Kategorien