바벨스피치 (캐글뽀개기X바벨피쉬) 파트4 평일반 스터디 자료모음
바벨스피치 스터디는 kosslab과 메가존에서 장소 후원하고 있습니다.
| 요일 |
주제 |
발표자 |
발표자료 |
| 2018.07.09(월) |
(NL) 1. Introduction |
이상열 |
발표자료 |
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(음성인식 기초) 09. Acoustic Modeling (1) |
송치성 |
발표자료 |
| 2018.08.06(월) |
(NL) 2. Linear text classification |
이상열 |
발표자료 |
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(음성인식 기초) 09. Acoustic Modeling (2) |
송치성 |
발표자료 |
| 2018.08.20(월) |
(NL) 3. NonLinear text classification |
이상열 |
발표자료 |
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(음성인식 실습) MFCCs 실습 |
황영태 |
발표자료 |
| 2018.09.03(월) |
(NL) 4. Linguistic applications of classification |
이상열 |
발표자료 |
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(음성인식 실습) EPD 실습 |
송치성 |
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| 요일 |
주제 |
발표자 |
발표자료 |
| 2018.04.02(월) |
(음성인식) 01. Intro & 02. Spoken Language Structure |
송치성 |
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(딥NLP) 특강 - 엘라스틱서치 개요 및 소개 |
최원종 |
발표자료 |
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(GM) Intro to GANs |
이상열 |
발표자료 |
| 2018.04.16(월) |
(음성인식 기초) 03. PROBABILITY, STATISTICS AND INFORMATION THEORY |
이수빈 |
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(NLP) Lecture 8 - Generating Language with Attention |
김태흥 |
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(GM) Generative Modeling Review |
이상열 |
발표자료 |
| 2018.04.30(월) |
(음성인식 기초) 04. PATTERN RECOGNITION |
윤희백 |
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(NLP)Lecture 9 - Speech Recognition (ASR) |
박희준 |
발표자료 |
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(GM) Variational Autoencoders |
김민석 |
발표자료 |
| 2018.05.14(월) |
(음성인식 기초) 05. DIGITAL SIGNAL PROCESSING |
송치성 |
발표자료 |
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(NLP) Lecture 10 - Text to Speech (TTS) |
최현철 |
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(GM) Deep Convolutional GANs |
박상원 |
발표자료 |
| 2018.05.28(월) |
(NLP) Lecture 11 - Question Answering |
홍수린 |
발표자료 |
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(NLP) Lecture 10 - Text to Speech (TTS) |
최현철 |
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(GM) Semi-Supervised learning with GANs |
이상열 |
발표자료 |
| 2018.06.11(월) |
(음성인식 기초) 06. SPEECH SIGNAL REPRESENTATIONS |
송치성 |
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(음성인식 기초) 07. SPEECH CODING |
전재진 |
발표지료 |
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(NLP) Lecture 12 - Memory |
주일택 |
발표자료 |
| 요일 |
주제 |
발표자 |
발표자료 |
| 2018.01.08(월) |
(음성인식) Speech Recognition: Advanced Decoding, Finite State Transducers |
김소윤 |
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(음성인식) Speech Recognition: GMM Acoustic Modeling and Feature Extraction |
김태흥 |
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(텐서플로우) Ch 6 Midden Markov Models |
이상열 |
발표자료 |
| 2018.01.22(월) |
(Deep NLP) Lecture 4 - Language Modelling and RNNs Part 2 |
김형락 |
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(음성인식) Speech Recognition: Neural Network Acoustic Models |
김영범 |
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(텐서플로우) Ch 7 A peek into autoencoders |
이상열 |
발표자료 |
| 2018.02.05(월) |
(Deep NLP) Lecture 5 - Text Classification |
이상열 |
발표자료1 |
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(음성인식) Speech Recognition: End-to-End Neural Network Recognition |
송치성 |
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(텐서플로우) Ch 8 Reinforcement learning |
송영숙 |
발표자료 |
| 2018.02.26(월) |
(Deep NLP) Lecture 6 - Deep NLP on Nvidia GPUs |
한재근 |
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(음성인식) Conversational Agents: Introduction and Frame-Based Dialogue |
송영숙 |
발표자료 |
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(텐서플로우) Ch 9 Convolutional neural networks |
김태완 |
발표자료 |
| 2018.03.19(월) |
(Deep NLP) Lecture 7 - Conditional Language Models |
송영숙 |
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(음성인식) Conversational Agents: Dialog Acts, Information State, and Markov Decision Processes |
박은정 |
발표자료 |
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(텐서플로우) Ch 10 Recurrent neural networks |
박상원 |
발표자료 |
| 요일 |
주제 |
발표자 |
발표자료 |
| 2017.10.16(월) |
(딥NLP) 1. Lecture 1a - Introduction |
김무성 |
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(음성인식) Course Overview and History, Articulatory Phonetics and ARPAbet transcription |
김무성 |
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(텐서플로우) Chpater 1 machine learning odyseey & Chapter 2 |
이상열 |
발표자료 |
| 2017.10.30(월) |
(딥NLP) Lecture 1b - Deep Neural Networks Are Our Friends |
이상열 |
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(음성인식) Phonetics: Acoustic Phonetics |
김혁 |
발표자료 |
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(텐서플로우) Ch 3 Linear regression and beyond |
장재윤 |
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| 2017.11.13(월) |
(딥NLP) Lecture 2a- Word Level Semantics |
이인영 |
발표자료 |
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(음성인식) Speech Recognition: Noisy Channel Model, HMMs, Forward, Viterbi, Word Error Rate |
김소윤 |
발표자료 |
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(텐서플로우) Ch 4 An introduction to classification |
박재선 |
발표자료 |
| 2017.11.27(월) |
(딥NLP) Lecture 2b - Overview of the Practicals |
나영근 |
발표자료 |
|
(텐서플로우) Ch 5 Automatically clustering data |
김선기 |
발표자료 |
| 2017.12.11(월) |
(딥NLP) Lecture 3 - Language Modelling and RNNs Part 1 |
주일택 |
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(음성인식) Speech Recognition: Advanced Decoding, Finite State Transducers |
김소윤 |
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(음성인식) Speech Recognition: GMM Acoustic Modeling and Feature Extraction |
김태흥 |
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(텐서플로우) Ch 6 Hidden Markov models |
이상열 |
발표자료 |