LLMs for Speech Recognition and Synthesis培訓
Large Language Models (LLMs) 用於各種人工智慧應用,包括語音辨識和合成,以處理和生成類似人類的文本和語音。
這種由講師指導的現場培訓(在線或現場)面向希望在語音辨識和合成系統中實施 LLM 的初級到中級軟體開發人員和數據科學家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 LLM 在語音技術中的作用。
- 實現 LLM 以實現準確的語音辨識和自然的語音合成。
- 將 LLM 與語音辨識引擎和語音合成器整合。
- 使用 LLM 評估和改進語音系統的性能。
- 隨時瞭解語音技術的當前趨勢和未來方向。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Speech Recognition 和綜合簡介
- 語音技術基礎知識
- 語音辨識系統的基礎知識
- 語音合成概述
LLM在語音技術中的作用
- 瞭解語音辨識中的 LLM
- 語音合成中的法學碩士
- LLM 相對於傳統模型的優勢
Speech Recognition 和綜合的數據
- 語音技術的數據收集和處理
- LLM 的訓練數據集
- 數據處理中的道德考量
語音應用培訓 LLM
- 語音辨識中的深度學習技術
- 用於語音合成的神經網路架構
- 針對特定語音任務微調 LLM
在語音系統中實現 LLM
- LLM 與語音辨識引擎的集成
- 開發聽起來自然的語音合成器
- 語音應用程式的使用者介面設計
測試和評估語音系統
- 語音辨識準確性測試方法
- 評估合成語音的自然性
- 使用者研究和反饋收集
語音技術的挑戰與解決方案
- 解決語音辨識中的常見問題
- 克服語音合成中的障礙
- 案例研究:LLM的成功實施
語音技術的未來方向
- 語音辨識和合成的新興趨勢
- LLM在多語言語音系統中的作用
- 創新和研究機會
專案與評估
- 使用 LLM 設計和實現語音辨識或合成系統
- 同行評審和小組討論
- 最終評估和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本程式設計概念
- 建議有 Python 程式設計經驗,但不是必需的
- 熟悉基本的機器學習和神經網路概念是有益的
觀眾
- 軟體開發人員
- 數據科學家
- 產品經理
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- 部署並配置Ollama以進行私有AI處理。
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- 確保符合企業安全與治理政策。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 Claude AI 進行內容頭腦風暴和想法擴展。
- 通過 AI 助理編輯和校對來增強寫作。
- 為長格式內容和報告生成總結。
- 為不同平台自動化營銷副本創建。
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培訓結束時,參與者將能夠:
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- 總結報告、研究論文和長格式文檔。
- 從結構化和非結構化數據中提取關鍵洞察和趨勢。
- 將Claude AI集成到研究和知識管理工作流程中。
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- 利用Claude AI來自動化重複性任務和精簡工作流程。
- 利用人工智慧驅動的自動化技術提高個人和團隊的生產力。
- 將Claude AI與現有的商業工具和平台整合。
- 優化AI驅動的決策制定和任務管理。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
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- 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
- 為監督式微調和強化學習準備數據集。
- 優化AI模型以提升性能、準確性和效率。
- 在生產環境中部署自訂模型。
- 評估模型改進並確保其穩健性。
Introduction to Google Gemini AI
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- 瞭解大型語言模型的基礎知識。
- 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
- 實現文字到文字和圖像到文字的轉換。
- 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
- 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
- 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
- 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
- 使用 AI 驅動的見解實施 SEO 策略。
- 使用 Gemini AI 分析內容性能並調整策略。
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- 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
- 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
- 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
- 制定 AI 驅動的策略,用於即時客戶反饋分析。
- 探索高級功能,打造無縫的客戶服務體驗。
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- 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
- 將各種數據源連接到 Gemini AI。
- 使用自然語言查詢瀏覽數據。
- 分析數據模式並得出見解。
- 創建引人入勝的數據可視化。
- 有效地傳達數據驅動的見解。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 為特定用例製作更有效和量身定制的提示。
- 使用Gemini生成原創和創意的內容。
- 精確地總結和比較複雜的信息。
- 使用Gemini進行頭腦風暴、計劃和高效組織想法。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Claude AI的能力和用例。
- 有效地設置和與Claude AI互動。
- 利用對話式AI自動化業務工作流程。
- 利用AI驅動的解決方案提升客戶互動和支持。
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14 時間:這種由講師指導的台灣(在線或現場)現場培訓面向希望使用LangChain框架構建AI驅動的應用程式的中級開發人員和軟體工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解LangChain及其元件的基礎知識。
- 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 (LLM) 集成。
- 使用 LangChain 構建模組化 AI 應用程式。
- 排查LangChain應用程式中的常見問題。
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7 時間:這是一個由講師指導的現場培訓課程,可在台灣(線上或現場)進行,適合初級專業人士學習如何在本地機器上安裝、配置和使用 Ollama 來運行 AI 模型。
在本課程結束時,學員將能夠:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署並與 LLM 進行互動。
- 優化 AI 工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行業中的應用案例。