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【培訓收益】
一．語音識別的定義和概要簡述
a) 語音識別的發(fā)展簡史
i. 1950年—貝爾實驗室首次實現(xiàn)Audrey英文數(shù)字識別系統(tǒng)
ii. 1970年--美國國防部研究所（DARPA）贊助了五年期限的語音理解研究項目，推動了語音識別的一次大發(fā)展
iii. 1980年--隱馬爾科夫模型（ HMM ）、N-gram語言模型
iv. 1990年—提出了區(qū)分性的模型訓練方法MCE和MMI，使得語音識別的精確度日益提高
v. 2000年--神經(jīng)網(wǎng)絡之父Hinton提出深度置信網(wǎng)絡
b) 語音識別技術簡要原理
i. 聲音模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號
ii. 香農(nóng)定理，傅里葉變換
iii. 硬件傳感器技術的迭代和進步
二．語音識別在日常生活中的應用場景
a) 語音識別，聲紋識別
b) 機器翻譯，語音合成
c) 對話機器人
三．傳統(tǒng)的語音識別的方法和原理
a) 前端信號處理
1. 語音活動檢測
2. 降噪，回音消除，混響消除
3. 聲源定位，波束形成
b) 聲學模型
1. 隱馬爾科夫模型
c) 語言模型
1. CRF條件隨機場
四.深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡時代的語音識別場景
a) 端到端（END-TO-END）的概念
a) 特征工程的取消
b) 用大規(guī)模參數(shù)擬合和逼近
b) 神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡，深度學習的概念
a) 感知機和神經(jīng)元，神經(jīng)網(wǎng)絡，深度學習的概念
b) 算力和數(shù)據(jù)規(guī)模的提升，促進了擬合客觀物理世界準確率的提升
c) CNN，RNN，LSTM，BILSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型架構
a) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN的模型架構
b) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN的模型架構
c) LSTM和BILSTM的模型架構
d) Transformer模型架構
a) Transformer+Attention注意力機制的模型架構
五.語音技術在各個應用場景中的應用
a) 語音識別—科大訊飛語音輸入法，門禁系統(tǒng)，智能問答，智能音箱
b) 聲紋識別—生物特征檢測識別
c) 機器翻譯—搜狗語音翻譯筆，旅游留學中英互譯，中西互譯，中法互譯等
d) 語音合成—名人的聲音模擬和合成
e) 對話機器人—銀行智能語音，智能客服
中國科學院計算機博士，騰訊人工智能高級算法研究員
Ø 畢業(yè)于中國科技大學計算機系，獲得博士學位
Ø 曾任百度公司搜索引擎高級工程師，鳳巢廣告競價系統(tǒng)技術負責人
Ø 曾任搜狗公司搜索引擎算法高級研究員
Ø 現(xiàn)任騰訊公司人工智能，深度學習，數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)處理高級算法研究員
胡老師曾在多家大型互聯(lián)網(wǎng)公司總部工作，有豐富的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，機器學習，數(shù)據(jù)挖掘以及人工智能方面的實踐知識和項目案例。
主導研發(fā)了百度公司新一代鳳巢廣告競價系統(tǒng)，在全國中小企業(yè)廣告主在互聯(lián)網(wǎng)公司投放廣告策略技巧方面有很深造詣
主要負責搜索引擎的研發(fā)，以及信息流廣告產(chǎn)品的展現(xiàn)策略和架構的設計，對全國中小型企業(yè)和公司在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的廣告投放策略和流量管理，都有豐富的經(jīng)驗。
主導研發(fā)了百度公司國際化戰(zhàn)略的日文搜索引擎系統(tǒng)
主導開發(fā)了騰訊公司的騰訊新聞APP客戶端等信息流產(chǎn)品。
胡老師總結了近十年以來在一線互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘以及機器學習等實踐經(jīng)驗，對中國的互聯(lián)網(wǎng)高科技發(fā)展方向深耕多年，對全國中小型企業(yè)轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略方向，以及互聯(lián)網(wǎng)營銷方面，總結出了一套關于民營企業(yè)擁抱與轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)+的世界觀和方法論
主講課題：
《生物識別》
《大數(shù)據(jù)技術與應用》
《智能語音技術的深度解析》
《機器學習常見算法以及實踐項目》
《人工智能產(chǎn)品分析和工程架構思考》
《人工智能產(chǎn)品管理和產(chǎn)品設計方法》
《人工智能可用性研究以及業(yè)務場景探索》
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課程背景：人工智能時代已經(jīng)開啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個萬億級數(shù)的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現(xiàn)狀、發(fā)展、案例和技術發(fā)展。課程目標：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術和解決方案課程形式：以講授為主，結合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..
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大數(shù)據(jù)及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產(chǎn)品設計、風控應對策略
第一部分：金融科技發(fā)展狀況的介紹一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術、APPLEPAY、虹膜技術、二維碼支付技術）2、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯(lián)技術的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動互聯(lián)網(wǎng)技術2、移動支付技術3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務的顛覆和沖..
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數(shù)字化轉(zhuǎn)型“人工智能關鍵技術與產(chǎn)業(yè)機遇”培訓大綱
第一章：人工智能概述（約1.5小時）第1節(jié)、 人工智能概述1、 人工智能發(fā)展史2、 人工智能關鍵技術3、 人工智能新型產(chǎn)業(yè)4、 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能升級5、 智能社會6、 高效智能社會服務7、 社會治理智能化8、 智能制造9、 小結第二章：人工智能產(chǎn)業(yè)機遇（約1.5小時）1、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈2、 人工智能賦..
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軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應用第二類，以軟件為主，銀行核心應用第三類，以硬件為主，非核心應用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應用業(yè)務場景維度劃分 圖像識別維度：人臉識別，遠程支付，遠程業(yè)務，刷臉支付，身份證識別，OCR技術 語音識別維度：智能客服機器人，智能語音導航，智能營銷催收機器人 自然語言..
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一．人工智能技術和應用場景的介紹。a)圖像處理，圖像識別i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車進站等ii.公安局的天網(wǎng)系統(tǒng)b)語音處理，語音識別i.科大訊飛語音輸入法的場景ii.搜狗智能機器翻譯筆的應用場景c)自然語言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應用場景ii.抖音推薦引擎的應用場景二．常見人工智能的算法，主流的應..
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第1 章 人工智能時代的產(chǎn)品思考1 人工智能的發(fā)展和定義1 人工智能產(chǎn)品2 體系――人工智能產(chǎn)品框架3 基礎――數(shù)據(jù)的進化4 方法――人工智能領域的研究方法5 商業(yè)――人工智能時代的商業(yè)模式第2 章 無行業(yè)不智能1 互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)認知1 互聯(lián)網(wǎng)時代的下半場――產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的興起2 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)屬性2．1 產(chǎn)品需..
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