Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung
Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
09: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 19.06.2017
1 hour 24 minutes Posted Jun 20, 2017 at 1:50 pm.
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HMM Problems And Solutions
HMMs In Speech Recognition
Model Topologies
Forward-Backward Training for Continuous Speech
Discrete HHM's Vector Quantization
Acoustic Modeling
Neural Net Approaches to Pattern Classification
Simple NN Vowel Classification
HMM-DeepNN Hybrids
Deep Neural Net Hybrids
Time-Delay Neural Network (TDNN)
Reverberation Robust Speech Reco
TDNN / CNN Waibel 1987
Conversational Speech
Convolutional Nets
Convolutional Nets in Image Classification
Mastering the Game of Go
Speech Recognition (System Components)
Dictionaries
Language Models: Grammar Based
Speech Recognition
A Word Guessing Game
Bigrams and Trigrams
The Bag of Words Experiment
Language Models: N-Grams
Objective Estimation of Language Model Quality
The Perplexity of a Language Model
Recurrent Neural Nets
Elman Networks Simple RNN
Jordan Networks Simple RNN
Backpropagation Through Time
Modeling Sequences with RNN
Measuring Recognizer Performance
Factors Affecting Recognizer Performance
How Good Does it Have to be?
Voice Agents
Natural Language Processing
Machine Translation: Approaches
Statistical Machine Translation
RNN Encoder Decoder
Neural Machine Translation
RNN Encoder-Decoder Architecture
Attention Mechanism in the Recurrent Decoder
BiRNN Encoder-Decoder with Attention
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Show notes
09 |
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.