Интеллект в: Урок Цифры — всероссийский образовательный проект в сфере цифровой экономики

Искусственный интеллект в моделировании речевой деятельности

Этот сайт использует cookies для сбора статистики и анализа работы сайта. Мы стараемся улучшить нашу работу, для этого мы подключили аналитические инструменты. Просим согласиться на сбор и обработку ваших метаданных или отключить cookies в настройках браузера.

Уровень обучения Магистратура

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 2 года

Описание программы

Программа направлена на подготовку специалистов по технологиям искусственного интеллекта и больших данных в применении к речевым технологиям. Выпускники программы — специалисты широкого спектра направлений, в которых применяются методы и алгоритмы обработки больших объемов речевого материала в целях автоматической генерации речевых сообщений, извлечения информации о содержании речевого сигнала, об особенностях породившего его человека (социальные характеристики, физиологическое, эмоциональное и психологическое состояние и т.

д.), его идентификации и верификации, разработки систем искусственного диалога и речевого интерфейса «человек-машина», лингвистических аспектов искусственного интеллекта.

Основные учебные курсы

Описание и моделирование языка (речи и текста)

• Формальные методы представления языка
• Фонология речевой деятельности
• Психофизиология речевой деятельности
• Акустический анализ речевого сигнала
• Сегментные и супрасегментные единицы языка
• Фонетические универсалии
• Виды и формы речи

Машинное обучение

• Математические основы машинного обучения
• Вероятностные и статистические модели
• Машинное обучение
• Нейронные сети и глубокое обучение
• Анализ больших данных

Ключевые технологии

• Автоматическое распознавание речи
• Автоматический синтез речи
• Идентификация человека по голосу
• Определение психологического и физиологического состояния человека по мультимодальным данным
• Разработка корпусов речевых и мультимодальных данных
• Автоматическая транскрипция

Разработка программного обеспечения

• Программирование на языке Python
• Программирование нейронных сетей
• Обработка текста для задач речевых технологий
• Обработка и интерпретация речевого сигнала
• Программирование задач по обработке и генерации текстов

Зачет онлайн-курсов

Преимущества обучения

• Данная образовательная программа отличается тем, что выпускники смогут применять как новейший математический аппарат, применяемый для разработки систем искусственного интеллекта, так и знания в области лингвистики, психологии и физиологии, что позволит им находить успешные решения для актуальных научно-технических задач в бизнесе и академических исследованиях. Выпускники данной программы получат в равной степени практические навыки решения задач в области ИИ и теоретическое понимание основ речевой деятельности, позволяющее в дальнейшем совершенствовать полученные навыки
• Ключевые преподаватели являются специалистами, руководящими и участвующими в научно-исследовательских проектах, связанных с моделированием речевой деятельности и разработкой речевых технологий по заказам крупных государственных фондов и индустриальных партнеров. Они являются признанными экспертами в данной области: являются членами International Speech Communication Association (Международной ассоциации по исследованию речевой деятельности), входят в программные комитеты ключевых международных конференций по речевым технологиям и лингвистике (Interspeech, ICASSP, LREC, Speech Prosody, ICPhS, Specom и др.)

Известные преподаватели

• П. А. Скрелин — профессор, специалист по фонологии, фонетике и речевым технологиям; эксперт в области автоматического синтеза и распознавания речи, моделирования сегментных и супрасегментных единиц, создания речевых корпусов, автоматического анализа речевого сигнала; руководитель специальной группы по анализу русской речи ассоциации ISCA (ISCA SIGRU)
• Д.  А. Кочаров — доцент, специалист по фонетике, речевым технологиям и математической лингвистике; эксперт в области автоматического синтеза и распознавания речи, моделирования сегментных и супрасегментных единиц, создания речевых корпусов, автоматического анализа речевого сигнала и текста; координатор специальной группы по анализу русской речи ассоциации ISCA (ISCA SIGRU)
• Т. В. Качковская — доцент, специалист по фонетике, речевым технологиям и математической лингвистике; эксперт в области анализа интонации, моделирования супрасегментных единиц, создания речевых корпусов
• В. В. Евдокимова — доцент, специалист по фонетике, речевым технологиям и математической лингвистике; эксперт в области идентификации человека по голосу, акустического анализа речевого сигнала, моделирования сегментных единиц, анализа разных видов речи, создания речевых корпусов

Международные связи

• University of Helsinki (Хельсинки, Финляндия)
• Indian Institute of Technology (Индия)
• Ludwig Maximilian University of Munich (Мюнхен, Германия)
• Brno University of Technology (Брно, Чехия)
• International Speech and Communication Association (Международная ассоциация исследования речевой коммуникации)

Основные направления исследований

• Автоматическое распознавание речи
• Автоматический синтез речи
• Идентификация человека по голосу
• Определение психологического и физиологического состояния человека
• Разработка корпусов речевых и мультимодальных данных
• Разработка речевых технологий для малоресурсных языков
• Разработка автоматических систем ведения диалога

Практика и будущая карьера

Места прохождения практики

• ООО «Центр речевых технологий»
• Институт русской литературы (Пушкинский дом)
• ФБУ Северо-Западный региональный центр судебной экспертизы
• Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук

Перечень ключевых профессий

• Лингвист
• Педагог
• Научный сотрудник
• Программист
• Специалист по статистической обработке данных
• Специалист по анализу данных
• Руководитель проектов в области информационных технологий

Перечень известных организаций, в которых работают выпускники

• Apple Inc.
• JetBrains
• ООО «Центр речевых технологий»
• Санкт-Петербургский государственный университет
• Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)
• Национальный исследовательский университет ИТМО
• ФБУ Северо-Западный региональный центр судебной экспертизы
• Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук

Искусственный интеллект в сфере ритейла: возможности и

Технологии искусственного интеллекта распространяются все шире, охватывая новые сферы, в том числе и ритейл. Согласно прогнозам специалистов-исследователей Research&Markets уже через 3 года расходы ритейлеров на ИИ-решения составят 5 млрд долларов, а через 15 лет их применение приведет к росту прибыльности на 60 %.

В современном мире представители ритейл-бизнеса постоянно работают в режиме мультизадачности и решают множество вопросов: им необходимо привлечь потребителей и удовлетворить все их потребности и запросы, сократить расходы и увеличить прибыль, удержать и укрепить свои позиции в условиях высокой конкуренции. В этой ситуации на помощь приходят инновационные технологичные решения на базе ИИ, позволяющие существенно повысить эффективность работы. Сегодня основополагающими направлениями развития ИИ-технологий в мировой розничной торговле являются анализ аудитории и персонализация, рациональное планирование рабочего времени персонала и оптимизация трудозатрат.

Персонализация и анализ посетителей

Персонализированный подход к покупателям – одна из наиболее актуальных тенденций в мире ритейла в настоящее время. Это решение одинаково востребовано как в онлайн-, так и в офлайн-торговле. При этом на сайтах интернет-магазинов персональные предложения для клиентов генерируются с использованием технологии машинного обучения, а в офлайн-рознице, как правило, с этой целью применяются системы анализа посетителей на основе технологии распознавания лиц.

Сейчас системы на основе технологии распознавания лиц пользуются большим спросом не только на Западе, но и в России. Это инновационное решение позволяет определить состав целевой аудитории, профилировать посетителей по гендерному и возрастному признакам, выявлять посетителей из черного списка шоплифтеров, а также постоянных клиентов и VIP-покупателей. При этом система не просто накапливает информацию об аудитории, а анализирует ее, формирует отчетность, которая может затем применяться при планировании рекламных кампаний и маркетинговых активностей.

С помощью компьютерного зрения осуществляется сбор информации о посетителях, их поведении, маршрутах передвижения по торговому залу, отслеживается время ожидания в очереди на кассу и др. Искусственный интеллект позволяет провести анализ полученных данных и вывести в режиме реального времени на экраны в зале наиболее релевантный контент. Стоит отметить, что такая система способна учитывать одновременно ряд важных факторов: особенности посетителей, находящихся в данный момент в зале, сезонность, наличие товаров на складе и др.

Как считают эксперты Boston Consulting Group, те из представителей ритейл-бизнеса, кто будет внедрять и применять системы на основе ИИ-технологий и персонализированный подход, могут повысить на 10 % количество продаж и на 6 % – общую выручку.

Рациональное планирование и оптимизация трудозатрат

Использование ИИ-технологий также дает возможность рационально планировать рабочее время персонала и сократить трудозатраты. Современные цифровые решения позволяют уменьшить количество расходов на фонд оплаты труда, повысить качество обслуживания клиентов и конверсию посетителей в покупателей, увеличить результативность работы в целом.

Так, системы на базе ИИ и распознавания лиц могут применяться для определения периодов высокой и низкой посещаемости торгового объекта. Они помогают точно рассчитать необходимое количество консультантов в зале и специалистов на кассах, эффективно выстроить графики работы сотрудников.

Кроме того, все более популярным становится формат магазинов без продавцов. Применение технологии распознавания лиц и различных датчиков позволяет выявлять посетителей, отслеживать их передвижения по залу и считывать покупки по кодам. Это решение поможет значительно сократить время обслуживания и расходы на персонал.

Благодаря внедрению систем на основе ИИ, как показывают результаты исследований, можно на 4 % увеличить результативность работы персонала, на 15 % повысить конверсию посетителей в покупателей, на 15  % сократить расходы на оплату труда.

По мнению экспертов, именно эти основные направления развития ИИ-технологий будут оказывать существенное влияние на ритейл в ближайший год. Сфера технологий стремительно развивается, и чем быстрее ритейлеры будут реагировать на происходящие изменения, тем выше их шансы победить в конкурентной борьбе и завоевать своих потребителей.

Источник: https://market-player.com.ru/

Управление разведки и анализа

Управление разведки и анализа (I&A) является уникальным членом разведывательного сообщества США

(IC). I&A является единственным элементом IC, которому по закону поручено предоставлять разведывательные данные нашим партнерам на уровне штатов, местных, племенных и территориальных (SLTT) и из частного сектора, а также собирать разведданные от этих партнеров для Департамента и IC.

I&A в настоящее время возглавляет заместитель министра разведки и анализа Кен Вайнштейн.

Видение I&A состоит в том, чтобы быть доминирующим и превосходным предприятием в области аналитики, которое обеспечивает интеграцию аналитики на всех уровнях. I&A специализируется на обмене уникальной информацией и анализом с операторами и лицами, принимающими решения, для выявления и смягчения угроз для родины.

Основное внимание I&A направлено на оснащение Департамента разведывательными данными и информацией, необходимой для обеспечения безопасности и устойчивости Родины.

I&A уравновешивает свои усилия по интеграции на тактическом уровне со стратегическим анализом угроз Родине. Первоочередной задачей I&A является согласование своих ресурсов разведки с разведывательным предприятием (IE) для выявления и эффективного устранения угроз.

Принципы работы

I&A выполняет миссию Департамента, интегрируя разведывательные данные в операции компонентов DHS, его партнеров в государственных и местных органах власти, а также в частном секторе для выявления, смягчения угроз и реагирования на них. Эти усилия сосредоточены на конкретных принципах работы:

• Foster полностью синхронизированное, сплоченное предприятие, которое интегрирует разведданные в оперативные функции и управляет действиями через центры миссий для смягчения всех угроз Родине, включая: контрразведку, борьбу с терроризмом, кибербезопасность, экономику. Безопасность и транснациональная организованная преступность.
• Обеспечьте разнонаправленный обмен информацией с государственными, местными, племенными и территориальными (SLTT), частным сектором и иностранными партнерами для заполнения пробелов в важной информации и разведывательных данных.
• Производить стратегические разведывательные продукты , которые используют правоохранительные органы, уникальные данные DHS и ресурсы разведывательного сообщества (IC) для облегчения принятия решений на основе разведданных на всех уровнях руководства DHS, других политиков правительства США и партнеров SLTT.
• Предоставьте доступ к данным и системам, инфраструктуре и аналитическому опыту, службам готовности к выполнению миссии и возможностям разведывательного сообщества (IC) для оперативных компонентов DHS.
• Обеспечьте доступность уникальных наборов данных DHS для миссионерских центров, IC и правоохранительных органов, чтобы поддержать совместные усилия правительства по противодействию угрозам.
• Предоставьте уникальные данные об иммиграции, поездках и разведывательных данных, аналитических инструментах и ​​технической инфраструктуре, чтобы помочь правительству США защитить Национальный центр проверки.
• Инвестируйте в наших людей, которые имеют решающее значение для достижения вышеуказанных принципов работы, путем постоянного развития наших талантов и лидерских качеств, чтобы вырастить кадры высокоэффективных специалистов по разведке национальной безопасности.

Интеллект в действии

В новостях

Интеллектуальный диалог, позволяющий принимать более обоснованные решения в области здравоохранения.

• Совместимость
• Доступность лекарств и соблюдение режима лечения
• Специальные лекарства
• Опиоиды
• Дополнительные сведения
  • Доступ, безопасность и эффективность

Совместимость

Автор: Фрэнк Харви

8 минут чтения

Совместимость

К Фрэнк Харви

8 минут чтения

Избранные статьи

Совместимость

27 декабря 2022 г.

Наши 10 лучших историй 22 года показывают, что перемены в здравоохранении — единственная константа

Читать больше…

От Мелисса Никс

7 минут чтения

Специальные лекарства

15 декабря 2022 г.

Будущее за информацией: обеспечение более разумного и быстрого процесса для специальных лекарств

Читать больше…

От Сесилия Байерс, PharmD

3 минуты чтения

Доступность лекарств и приверженность

13 декабря 2022 г.

Чтобы облегчить страдания: президент Kroger Health Коллин Линдхольц произносит клятву фармацевта

Читать больше…

От Крис Брэдли

3 минуты чтения

Последние статьи

{{ статья.CategoryName }}

{{Дата статьи}}

{{статья.Название}}

Читать больше…

От {{ article. Имя автора }} {{ article.Имя автора }}

{{article.CalculatedReadTime}} минут чтения

Загрузить больше статейЗагрузка

---

Известные авторы

Хумера Муджир

Менеджер по маркетингу продукции

Дебби Макнамара

Менеджер по маркетингу партнеров Alliance

Тара Драгерт

Вице-президент по коммерциализации продукции

Кен Уиттемор мл.