Visão Geral

Curso Design an Automated Speech Recognition ASR System. Embarque em uma jornada emocionante ao mundo da tecnologia de voz com nosso curso de design de sistema de reconhecimento de fala automatizado (ASR). Este programa foi desenvolvido para entusiastas e profissionais de tecnologia que buscam obter uma base sólida em sistemas ASR, uma tecnologia essencial no cenário atual orientado por IA.

O Curso Design an Automated Speech Recognition ASR System, cobre tudo, desde os conceitos básicos de reconhecimento de fala até o design e implementação de sistemas ASR avançados, proporcionando uma compreensão abrangente deste campo de ponta. Você aprenderá a aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina, lidar com vários padrões de fala, sotaques e idiomas e integrar sistemas ASR em diferentes aplicações. Com subsídio de financiamento WSQ de até 70% disponível, você pode mergulhar nesta tecnologia transformadora enquanto desfruta de economias significativas. Inscreva-se hoje e comece a moldar o futuro da tecnologia de voz.

Publico Alvo

• Engenheiro de reconhecimento de fala
• Engenheiro de Processamento de Sinais de Áudio
• Engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (PNL)
• Designer de interface de usuário de voz (VUI)
• Engenheiro de aprendizado de máquina
• Cientista de Dados
• Modelador Acústico
• Analista de dados de fala
• Desenvolvedor de aplicativos de voz
• Engenheiro de Robótica
• Desenvolvedor IoT (com foco em controle de voz)
• Consultor de tecnologia de voz
• Cientista pesquisador de IA
• Engenheiro de Software (com foco em aplicações de voz)
• Especialista em Interação Humano-Computador

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de R é assumido

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to H2O

1. What is H2O?
2. Install H2O
3. Install Anaconda

Supervised Learning

1. Classification vs Regression
2. Decision Trees
3. Random Forest
4. Gradient Boosting Machines
5. Overfitting
6. Linear Regression

Unsupervised Learning

1. Autoencoder
2. Anomaly Detection
3. Clustering
4. Dimension Reduction

Neural Network

1. What is Neural Network?
2. Activation Functions
3. Cost Functions
4. Deep Learning vs Machine Leanring
5. Hyper Parameter Tunning