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09: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 19.06.2017

Autor

Alexander Waibel

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

09 |
0:00:00 Starten
0:00:10 HMM Problems And Solutions
0:02:34 HMMs In Speech Recognition
0:04:42 Model Topologies
0:05:49 Forward-Backward Training for Continuous Speech
0:06:26 Discrete HHM's Vector Quantization
0:08:37 Acoustic Modeling
0:12:38 Neural Net Approaches to Pattern Classification
0:12:47 Simple NN Vowel Classification
0:13:20 HMM-DeepNN Hybrids
0:14:24 Deep Neural Net Hybrids
0:18:59 Time-Delay Neural Network (TDNN)
0:26:51 Reverberation Robust Speech Reco
0:27:08 TDNN / CNN - Waibel 1987
0:28:53 Conversational Speech
0:29:17 Convolutional Nets
0:29:46 Convolutional Nets in Image Classification
0:30:43 Mastering the Game of Go
0:32:04 Speech Recognition (System Components)
0:32:50 Dictionaries
0:39:06 Language Models: Grammar Based
0:40:39 Speech Recognition
0:42:16 A Word Guessing Game
0:43:00 Bigrams and Trigrams
0:44:54 The Bag of Words Experiment
0:45:10 Language Models: N-Grams
0:46:56 Objective Estimation of Language Model Quality
0:55:21 The Perplexity of a Language Model
0:59:36 Recurrent Neural Nets
1:00:25 Elman Networks - Simple RNN
1:01:05 Jordan Networks - Simple RNN
1:01:43 Backpropagation Through Time
1:02:11 Modeling Sequences with RNN
1:02:54 Measuring Recognizer Performance
1:04:37 Factors Affecting Recognizer Performance
1:04:49 How Good Does it Have to be?
1:06:35 Voice Agents
1:11:17 Natural Language Processing
1:12:11 Machine Translation: Approaches
1:15:17 Statistical Machine Translation
1:18:47 RNN Encoder - Decoder
1:19:42 Neural Machine Translation
1:20:37 RNN Encoder-Decoder Architecture
1:21:05 Attention Mechanism in the Recurrent Decoder
1:21:28 BiRNN Encoder-Decoder with Attention

Kognitive Systeme handeln aus der Erkenntnis heraus. Nach der Reizaufnahme durch Perzeptoren werden die Signale verarbeitet und aufgrund einer hinterlegten Wissensbasis gehandelt. In der Vorlesung werden die einzelnen Module eines kognitiven Systems vorgestellt. Hierzu gehören neben der Aufnahme und Verarbeitung von Umweltinformationen (z. B. Bilder, Sprache), die Repräsentation des Wissens sowie die Zuordnung einzelner Merkmale mit Hilfe von Klassifikatoren. Weitere Schwerpunkte der Vorlesung sind Lern- und Planungsmethoden und deren Umsetzung. In den Übungen werden die vorgestellten Methoden durch Aufgaben vertieft.
Lehrinhalt:

Kognitive Systeme handeln aus der Erkenntnis heraus. Nach der Reizaufnahme durch Perzeptoren werden die Signale verarbeitet und aufgrund einer hinterlegten Wissensbasis gehandelt. In der Vorlesung werden die einzelnen Module eines kognitiven Systems vorgestellt. Hierzu gehören neben der Aufnahme und Verarbeitung von Umweltinformationen (z. B. Bilder, Sprache), die Repräsentation des Wissens sowie die Zuordnung einzelner Merkmale mit Hilfe von Klassifikatoren. Weitere Schwerpunkte der Vorlesung sind Lern- und Planungsmethoden und deren Umsetzung. In den Übungen werden die vorgestellten Methoden durch Aufgaben vertieft.

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:24:30

Serie

Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017

Publiziert am

20.06.2017

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 109708 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 915462 kbps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5070 s
Dateiname DIVA-2017-349_hd.mp4
Dateigröße 4.096 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799659 kbps
Video Codec h264

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