Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Süre 14 Saat
Eğitim İçeriği
Konuşma Tanıma Teknolojilerine Genel Bakış
- Konuşma tanımanın tarihi ve evrimi
- Akustik modeller, dil modelleri ve çözme (decoding)
- Modern mimariler: RNN'ler, transformer'lar ve Whisper
Ses Ön İşleme ve Temel Metne Dönüştürme
- Ses formatları ve örnek hızlarıyla çalışma
- Sesin temizlenmesi, kısaltılması ve segmentlere ayrılması
- Sesden metin üretimi: gerçek zamanlı ve toplu işlem
Whisper ve Diğer API'lerle Uygulamalı Çalışma
- OpenAI Whisper'ın kurulumu ve kullanımı
- Metne dönüştürme için bulut API'lerinin (Google, Azure) çağrılması
- Performans, gecikme ve maliyet karşılaştırması
Dil, Aksan ve Sektöre Özel Uyum
- Birden fazla dil ve aksanla çalışma
- Özel sözlükler ve gürültü toleransı
- Hukuki, tıbbi veya teknik dil işleme
Çıktı Biçimlendirme ve Entegrasyon
- Zaman damgaları, noktalama işaretleri ve konuşmacı etiketleri ekleme
- Metin, SRT veya JSON formatlarına dışa aktarma
- Metinlerin uygulamalara veya veritabanlarına entegrasyonu
Kullanım Senaryosu Uygulama Laboratuvarları
- Toplantı, mülakat veya podcast transkripsiyonu
- Sesten metne komut sistemleri
- Video/ses akışları için gerçek zamanlı altyazı
Değerlendirme, Sınırlılıklar ve Etik
- Doğruluk metrikleri ve model performans testleri
- Konuşma modellerinde önyargı ve adil davranma
- Gizlilik ve uyumluluk hususları
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Genel yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarına hakimiyet
- Ses veya medya dosya formatları ve araçlarıyla aşinalık
Hedef Kitle
- Ses verileriyle çalışan veri bilimciler ve yapay zeka mühendisleri
- Metne dönüştürme tabanlı uygulamalar geliştiren yazılım geliştiriciler
- Otomasyon için konuşma tanımayı araştıran kuruluşlar
