Los cursos presenciales y en línea, impartidos por instructores, de Reconocimiento de Voz demuestran, a través de prácticas interactivas y manuales, los fundamentos y conceptos avanzados del Reconocimiento de Voz.
La formación en Reconocimiento de Voz está disponible como "formación en vivo en línea" o "formación en vivo presencial". La formación en vivo en línea (también conocida como "formación remota en vivo") se lleva a cabo mediante una interactiva escritorio remoto. La formación en vivo presencial puede realizarse localmente en las instalaciones del cliente en Quito o en los centros de formación corporativos de NobleProg en Quito.
El Reconocimiento de Voz también se conoce como Reconocimiento de Voz, Tecnología de Voz y Conversión de Voz a Texto (STT, por sus siglas en inglés).
NobleProg - Su proveedor de formación local
Quito - Av Eloy Alfaro
Avenida 5915, Av Eloy Alfaro E6-24 y, Quito, ecuador, 170102
Dale un impulso a tus últimas ideas en Batán Alto con los espacios de trabajo flexibles de 5915 Av Eloy Alfaro. Disfrute de vistas inspiradoras sobre un paisaje urbano ecléctico, con el espectacular telón de fondo de las estribaciones andinas de Quito.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que desean implementar LLMs en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender el papel de los LLMs en las tecnologías del habla.
Implementar LLMs para lograr un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de habla natural.
Integrar LLMs con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de habla.
Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz mediante el uso de LLMs.
Mantenerse actualizados sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías del habla.
This live training in Quito teaches intermediate professionals to implement and optimize AI speech recognition. Participants learn to evaluate APIs, handle multilingual challenges, and build transcription workflows. The course covers models, preprocessing, and real-world labs.
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