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智东西公开课
深度学习在口语评测与语法改错中的应用
2019/11/07 19:00:00
课程讲师
徐书尧 自然语言处理技术专家

主要研究方向为自适应学习、作文评分、语法改错与神经翻译。他开发的第二语言习得模型在2018年的英语学习建模竞赛中取得第一;他开发的语法纠错模型在多个语法改错标准数据集上处于世界领先水平。

徐书尧
自然语言处理技术专家

主要研究方向为自适应学习、作文评分、语法改错与神经翻译。他开发的第二语言习得模型在2018年的英语学习建模竞赛中取得第一;他开发的语法纠错模型在多个语法改错标准数据集上处于世界领先水平。

课程提纲
  • AI+教育的未来方向
  • 智能口语测评系统基本原理
  • 利用CPU加速口语测评模型推理
  • 拓展讲解:基于Transformer的语法改错系统设计
课程简介

明晚7点(11月7日),超级公开课英特尔AI百佳创新激励计划先声智能专场将正式开讲!这也是超级公开课英特尔AI百佳创新激励计划系列6大专场的第一讲。

先声智能是一家垂直于K12教育领域的AI技术服务商,运用语音识别、自然语言处理等核心算法,自主研发口语测评、写作批改、自适应学习、智能对话以及情感识别等技术解决方案,可以覆盖学校、家庭等不同场景。

作为英特尔AI 100创新激励计划第一期优秀企业代表,先声智能此前在语音识别系统方面与英特尔技术团队进行了深入的开发合作,并在原有基础上实现了巨大的性能提升。

语音识别系统通常建立在需要大量矩阵计算的神经模型上,开发人员在推理端部署时也会对模型进行一定的量化处理,但在实际交付过程中发现,系统识别速度往往并不能达到预期的效果。因此,如何在保证识别精度的情况下,提升神经网络模型在推理端的识别速度就显得十分重要,而这也是先声智能曾经面临的问题。

在加入英特尔AI百佳创新激励计划之后,针对先声智能在开发过程中遇到的问题,英特尔为先声智能开发团队提供了英特尔®至强®金牌处理器、从基于MKLDNN库的模型优化到AVX512、AVX256指令集的优化及使用等一系列技术支持,帮助先声智能的语音识别系统实现了基线量化模型40倍的加速和经AVX512指令更深层次优化后,运行14%的加速。

本次专场将由先声智能自然语言处理技术专家徐书尧主讲,主题为《深度学习在口语评测与语法改错中的应用》。

徐书尧老师将从智能口语测评系统的实现原理、如何利用CPU加速口语测评模型推理,以及基于规则方法、分类方法、语言模型和Transformer模型等语法改错系统的不同实现方式为我们带来系统讲解。

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