تسلط به مدل‌های زبانی گفتار: از ASR تا هوش مصنوعی احساسی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• توسعه مدل‌های زبانی گفتار به‌صورت End-to-End با استفاده از Python و معماری‌های Transformer
• تسلط به استخراج ویژگی‌های صوتی و توکن‌سازی برای تشخیص و سنتز گفتار
• ساخت هوش مصنوعی برای تشخیص احساسات و گفتار شخصی‌سازی‌شده با کاربردهای دنیای واقعی
• ارزیابی SpeechLMها با معیارهایی مانند WER و بررسی شیوه‌های طراحی اخلاقی هوش مصنوعی

پیش‌نیازهای دوره

• بدون نیاز به تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی گفتاری – مناسب برای مبتدیان همراه با راهنمایی‌های عملی!
• یک کامپیوتر با Python 3.7+ ،TensorFlow/PyTorch و کتابخانه‌های صوتی (مانند Librosa)
• آشنایی اولیه با برنامه‌نویسی Python (آشنایی با حلقه‌ها، توابع و کتابخانه‌هایی مانند NumPy)

توضیحات دوره

درک خود را از هوش مصنوعی صوتی با این دوره جامع در مورد مدل‌های زبانی گفتار (SLMs) متحول کنید؛ فناوری انقلابی که پایپ‌لاین‌های سنتی پردازش گفتار را با راه‌حل‌های قدرتمند End-to-End جایگزین می‌کند.

آنچه به آن مسلط خواهید شد:

مدل‌های زبانی گفتار مرز بعدی در هوش مصنوعی هستند و فراتر از محدودیت‌های پایپ‌لاین‌های سنتی ASR→LLM→TTS عمل می‌کنند. مدرس در این دوره شما را از مفاهیم بنیادی به سمت کاربردهای پیشرفته هدایت می‌کند و همه چیز از توکن‌سازی گفتار و معماری‌های Transformer تا هوش مصنوعی احساسی و تعاملات صوتی بلادرنگ را پوشش می‌دهد.

چرا این دوره اهمیت دارد:

پردازش گفتار سنتی از مشکلاتی نظیر از دست رفتن اطلاعات، تاخیر بالا و انباشت خطا در مراحل متعدد رنج می‌برد. SLMها این مشکلات را با پردازش مستقیم گفتار حل می‌کنند و نه تنها کلمات، بلکه احساسات، هویت گوینده و نشانه‌های فرازبانی را که ارتباطات انسانی را غنی و دقیق می‌کنند، ثبت می‌نمایند.

ویژگی‌های منحصر‌به‌فرد این دوره:

• یادگیری عملی: کار با مدل‌های پیشرفته‌ای مانند YourTTS، Whisper و HuBERT
• پوشش کامل پایپ‌لاین: از کار با صدای خام تا اپلیکیشن‌های استقرار شده 
• کاربردهای دنیای واقعی: ساخت سیستم‌های ASR، شبیه‌سازی صدا، تشخیص احساسات و ایجنت‌های صوتی تعاملی.
• جدیدترین پژوهش‌ها: پوشش پیشرفت‌های لبه تکنولوژی در حوزه به‌سرعت در حال تحول SLM
• پیاده‌سازی عملی: یادگیری متدولوژی‌های آموزش، معیارهای ارزیابی و استراتژی‌های استقرار

تکنولوژی‌های کلیدی که با آن‌ها کار خواهید کرد:

• توکن‌سازهای گفتار (EnCodec ،HuBERT ،Wav2Vec 2.0)
• معماری‌های Transformer تطبیق‌یافته برای گفتار
• تکنولوژی‌های وکودر (Hi-Fi GAN)
• رویکردهای آموزش چندوجهی 
• تنظیم دقیق کارآمد پارامتری (LoRA)

مناسب برای:

• مهندسان AI/ML که قصد دارند در فناوری گفتار تخصص پیدا کنند.
• دانشجویان یا کسانی که قصد تغییر مسیر شغلی دارند.
• پژوهشگرانی که به دنبال بررسی در هوش مصنوعی صوتی نسل بعدی هستند.
• توسعه‌دهندگانی که اپلیکیشن‌های مبتنی بر صدا می‌سازند.
• هر کسی که کنجکاو است بداند دستیارهای صوتی مدرن واقعاً چگونه کار می‌کنند.

نتیجه دوره:

با اتمام این دوره، شما مهارت طراحی، آموزش و دیپلوی مدل‌های زبانی گفتار را برای کاربردهای متنوع از تشخیص گفتار اولیه تا ایجنت‌های صوتی پیشرفته و آگاه به احساسات خواهید داشت. شما هم مبانی نظری و هم جزئیات پیاده‌سازی عملی مورد نیاز برای مشارکت در این حوزه هیجان‌انگیز را درک خواهید کرد.

به انقلاب هوش مصنوعی صوتی بپیوندید و به فناوری‌ای مسلط شوید که تعامل انسان و کامپیوتر را بازتعریف می‌کند!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای توسعه‌دهندگان مشتاق AI، دانشمندان داده و علاقه‌مندان به تکنولوژی است که می‌خواهند با مدل‌های زبانی گفتار، پیشگام آینده هوش مصنوعی صوتی باشند.
• ایده‌آل برای مبتدیان با مهارت‌های اولیه Python و ML، و همچنین یادگیرندگان سطح متوسط که هدفشان ساخت اپلیکیشن‌های پیشرفته مانند تشخیص گفتار بلادرنگ، دستیارهای صوتی آگاه به احساسات و ترجمه گفتار است.
• قدرت پردازش گفتار End-to-End را برای شغل‌های رده‌بالا در هوش مصنوعی آزاد کنید!