人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等

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文件名称：	人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等8f_共：5.22GB
文件总数量：	220条
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文件创建时间：

目录：【人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等】
目录：【人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等/章节9-语音合成前端】
    课时9-韵律_ev.mp4　[23.32MB]
    课时8-声调符号韵律预测_ev.mp4　[7.37MB]
    课时7-分词注音_ev.mp4　[38.79MB]
    课时6-文本归一化_ev.mp4　[10.96MB]
    课时5-文本分析_ev.mp4　[4.33MB]
    课时4-TTS前端Pipeline_ev.mp4　[21.91MB]
    课时3-语音合成前端_ev.mp4　[7.94MB]
    课时2-语音学介绍_ev.mp4　[32.80MB]
    课时19-演示注音程序_ev.mp4　[40.30MB]
    课时18-本节小结_ev.mp4　[8.27MB]
    课时17-前端主要问题_ev.mp4　[18.68MB]
    课时16-序列标注法_ev.mp4　[9.23MB]
    课时15-多音字消歧_ev.mp4　[12.12MB]
    课时14-ABB叠词发音_ev.mp4　[3.96MB]
    课时13-儿化音轻声_ev.mp4　[9.97MB]
    课时12-变调与不变调_ev.mp4　[22.42MB]
    课时11-韵律预测_ev.mp4　[11.03MB]
    课时10-韵律结构_ev.mp4　[15.48MB]
    课时1-本节课介绍_ev.mp4　[13.34MB]
目录：【人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等/章节8-语音合成方法介绍】
    课时9-呼叫流程交互时序流程_ev.mp4　[10.22MB]
    课时8-智能语音机器人_ev.mp4　[7.89MB]
    课时7-场景体验_ev.mp4　[9.99MB]
    课时6-行业头部_ev.mp4　[10.00MB]
    课时5-应用场景_ev.mp4　[11.68MB]
    课时4-AI语音研究方向_ev.mp4　[8.17MB]
    课时3-做AI需要什么_ev.mp4　[10.24MB]
    课时21-本节小结_ev.mp4　[2.07MB]
    课时20-语音合成发展方向_ev.mp4　[5.37MB]
    课时2-本课程前置技能要求_ev.mp4　[9.79MB]
    课时19-深度学习合成方案_ev.mp4　[36.35MB]
    课时18-参数合成方法总结_ev.mp4　[2.23MB]
    课时17-LSTM参数合成方法_ev.mp4　[3.04MB]
    课时16-神经网络参数合成法_ev.mp4　[10.65MB]
    课时15-传统参数语音合成缺陷_ev.mp4　[1.97MB]
    课时14-参数法合成语音_ev.mp4　[16.24MB]
    课时13-拼接法优缺点_ev.mp4　[13.29MB]
    课时12-语音合成_ev.mp4　[75.21MB]
    课时11-语音学基础知识_ev.mp4　[55.75MB]
    课时10-课程学习路线_ev.mp4　[7.59MB]
    课时1-本课程收获什么_ev.mp4　[6.31MB]
目录：【人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等/章节7-RNN和LSTM】
    课时9-LSTM(上)_ev.mp4　[57.51MB]
    课时8-梯度消失梯度爆炸_ev.mp4　[20.43MB]
    课时7-RNN存在的问题_ev.mp4　[9.61MB]
    课时6-梯度下降法和梯度爆炸_ev.mp4　[49.31MB]
    课时5-RNN_ev.mp4　[17.69MB]
    课时4-补充数学知识_ev.mp4　[40.01MB]
    课时3-不同时间点信息通过h传播_ev.mp4　[11.36MB]
    课时20-LSTM无法并行运算_ev.mp4　[43.27MB]
    课时2-NLP词X标注_ev.mp4　[57.99MB]
    课时19-讲解return_sequences_ev.mp4　[2.48MB]
    课时18-讲解代码_ev.mp4　[15.66MB]
    课时17-LSTM输入要求_ev.mp4　[12.84MB]
    课时16-文本分类_ev.mp4　[15.54MB]
    课时15-LSTM补充_ev.mp4　[11.89MB]
    课时14-seq2seq_ev.mp4　[30.57MB]
    课时13-序列模型的应用场景_ev.mp4　[12.13MB]
    课时12-五组参数学习_ev.mp4　[15.28MB]
    课时11-和RNN不同_ev.mp4　[7.38MB]
    课时10-LSTM(下)_ev.mp4　[26.44MB]
    课时1-时序模型_ev.mp4　[2.04MB]
目录：【人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等/章节6-推荐系统之排序2】
    课时9-回答问题_ev.mp4　[16.89MB]
    课时8-谷歌深度学习模型讲解_ev.mp4　[34.50MB]
    课时7-华为深度学习模型讲解_ev.mp4　[20.55MB]
    课时6-思考题_ev.mp4　[11.09MB]
    课时5-小结_ev.mp4　[10.76MB]
    课时4-复杂模型特征_ev.mp4　[59.16MB]
    课时3-其他模型介绍_ev.mp4　[41.71MB]
    课时2-整体流程_ev.mp4　[16.23MB]
    课时13-总结_ev.mp4　[33.80MB]
    课时12-NFM模型讲解_ev.mp4　[43.04MB]
    课时11-PNN模型讲解_ev.mp4　[66.11MB]
    课时10-微软深度学习模型讲解_ev.mp4　[48.50MB]
    课时1-展示上节课效果_ev.mp4　[27.46MB]
目录：【人工智能AI（二期）-涵盖语音合成、智能聊天机器人、图像之文本识别等/章节5-推荐系统之排序1】
    课时8-迁移学习和三代召回系统_ev.mp4　[40.77MB]