أساسيات تعلم الآلة لمعالجة الكلام (Speech Processing)

تتطور تكنولوجيا الكلام بسرعة، حيث تشغل كل شيء بدءًا من المساعدين الافتراضيين وصولاً إلى خدمة العملاء المؤتمتة. إن فهم كيفية تحليل خوارزميات تعلم الآلة للغة البشرية وتوليدها أمر أساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي الحديث. تقدم هذه الدورة فهمًا تنفيذيًا ومؤسسيًا صلبًا لسلسلة معالجة الكلام بأكملها، بدءًا من الإشارات الصوتية الخام ووصولاً إلى هندسة الميزات الكلاسيكية وبنيات التعلم العميق الأحدث. بحلول النهاية، ستكون مستعدًا لتطبيق النماذج الأساسية لمهمات مثل التعرف على الكلام واكتشاف نشاط الصوت باستخدام تقنيات حديثة. ما ستتعلمه: * فهم فيزياء الصوت ومبادئ التمثيل الرقمي للصوت، بما في ذلك أخذ العينات (sampling)، والتكميم (quantization)، وأساسيات معالجة الإشارات. * ممارسة تقنيات استخراج الميزات الصوتية الأساسية مثل MFCCs (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) والمخططات الطيفية (spectrograms). * إتقان نماذج تعلم الآلة التأسيسية (مثل Hidden Markov Models و Gaussian Mixture Models) والانتقال إلى بنيات التعلم العميق الحديثة (مثل RNNs و CNNs). * تطبيق مفاهيم نمذجة تسلسل إلى تسلسل (sequence-to-sequence)، بما في ذلك آليات الانتباه الأساسية وأساسيات بنية Transformer ذات الصلة بمهام الكلام. * تكوين وتدريب النماذج الأساسية للتطبيقات الرئيسية مثل التعرف الآلي على الكلام (ASR) وتصنيف الصوت. تبدأ المادة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات معالجة الإشارات، ثم تنتقل عبر هندسة الميزات، وتختتم بفحص أساليب الشبكات العصبية العميقة وأنماط التنفيذ لمهام الكلام الشائعة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا في معالجة الكلام وتعلم الآلة الذين يريدون مقدمة عملية وقائمة على النصوص في هذا المجال. لا تتطلب معرفة متخصصة سابقة. ابدأ في بناء خبرتك في واحد من أسرع مجالات الذكاء الاصطناعي نموًا اليوم.