LLMs for Speech Recognition and Synthesis 培训
Large Language Models (LLMs) 用于各种人工智能应用,包括语音识别和合成,以处理和生成类似人类的文本和语音。
这种由讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望在语音识别和合成系统中实施 LLM 的初级到中级软件开发人员和数据科学家。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 LLM 在语音技术中的作用。
- 实现 LLM 以实现准确的语音识别和自然的语音合成。
- 将 LLM 与语音识别引擎和语音合成器集成。
- 使用 LLM 评估和改进语音系统的性能。
- 随时了解语音技术的当前趋势和未来方向。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
Speech Recognition 和综合简介
- 语音技术基础知识
- 语音识别系统的基础知识
- 语音合成概述
LLM在语音技术中的作用
- 了解语音识别中的 LLM
- 语音合成中的法学硕士
- LLM 相对于传统模型的优势
Speech Recognition 和综合的数据
- 语音技术的数据收集和处理
- LLM 的训练数据集
- 数据处理中的道德考量
语音应用培训 LLM
- 语音识别中的深度学习技术
- 用于语音合成的神经网络架构
- 针对特定语音任务微调 LLM
在语音系统中实现 LLM
- LLM 与语音识别引擎的集成
- 开发听起来自然的语音合成器
- 语音应用程序的用户界面设计
测试和评估语音系统
- 语音识别准确性测试方法
- 评估合成语音的自然性
- 用户研究和反馈收集
语音技术的挑战与解决方案
- 解决语音识别中的常见问题
- 克服语音合成中的障碍
- 案例研究:LLM的成功实施
语音技术的未来方向
- 语音识别和合成的新兴趋势
- LLM在多语言语音系统中的作用
- 创新和研究机会
项目与评估
- 使用 LLM 设计和实现语音识别或合成系统
- 同行评审和小组讨论
- 最终评估和反馈
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本编程概念
- 建议有 Python 编程经验,但不是必需的
- 熟悉基本的机器学习和神经网络概念是有益的
观众
- 软件开发人员
- 数据科学家
- 产品经理
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- 使用 LangChain 将 AI 功能集成到工作流中。
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- 使用 AI 代理执行高级数据分析和处理。
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- 了解与 LangChain 集成的 API 的基础知识。
- 使用 LangChain 和 Python 自动执行重复的工作流程。
- 利用 LangChain 连接各种 API 以实现高效的业务流程。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 了解LLM跨语言学习和翻译的原则。
- 实现 LLM 以在各种语言之间翻译内容。
- 创建和管理用于训练 LLM 的多语言数据集。
- 制定保持翻译一致性和质量的策略。
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 小时这是一场由讲师指导的现场培训,地点在中国(线上或现场),适合希望使用Ollama部署、优化和整合LLM的中级专业人士。
在培训结束时,参与者将能够:
- 使用Ollama设置和部署LLM。
- 优化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
- 监控和维护AI模型的长期性能。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 用 LangChain 识别 AI 开发中的关键道德问题。
- 了解 AI 对社会和决策过程的影响。
- 制定构建公平透明的 AI 系统的策略。
- 在基于 LangChain 的专案中实施合乎道德的 AI 准则。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 确定与 LLM 相关的道德问题和挑战。
- 将道德框架和原则应用于 LLM 部署。
- 评估 LLM 的社会影响并降低潜在风险。
- 制定负责任的人工智能开发和使用战略。
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14 小时这种由讲师指导的 中国 现场培训(在线或现场)面向希望利用 LangChain 创建直观且使用者友好的 Web 应用程式的中级 Web 开发人员和 UX 设计人员。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解 LangChain 的基本概念及其在增强 Web 用户体验中的作用。
- 在 Web 应用程式中实现 LangChain 以建立动态和回应式介面。
- 将 API 整合到 Web 应用程式中,以提高交互性和用户参与度。
- 使用 LangChain 的高级自定义功能优化用户体验。
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- 在Ollama上设置高效的AI模型微调环境。
- 为监督式微调和强化学习准备数据集。
- 优化AI模型以提升性能、准确性和效率。
- 在生产环境中部署自订模型。
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- 将 LangChain 与 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 集成。
- 使用 LangChain 构建模块化 AI 应用程序。
- 排查LangChain应用程序中的常见问题。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
- 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
- 扩展对话代理并将其部署到云中,以实现即时交互。
- 在云环境中实施监控和安全最佳实践。
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14 小时这种讲师指导的 中国 现场培训(在线或现场)面向希望使用 LangChain 来增强其数据分析和可视化能力的中级数据专业人员。
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- 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
- 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
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14 小时这种以讲师为主导的中国(在线或现场)现场培训面向希望学习LangChain核心概念和架构并获得构建AI驱动应用程序的实用技能的初级到中级开发人员和软件工程师。
在培训结束时,参与者将能够:
- 掌握LangChain的基本原理。
- 设置和配置LangChain环境。
- 了解架构以及 LangChain 如何与大型语言模型 (LLM) 交互。
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在本课程结束时,学员将能够:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
- 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。