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级别 | Level1 | Level2 | Level3 | Level4 | Level5 | Level6 |
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名称 | 编程原理与网络技术 | 搜索引擎与网络爬虫 | 数据分析与可视化 | 机器学习与算法应用 | 深度学习与神经网络 | 人工智能应用与实践 |
编程知识 | 编程语言、计算 机组成原理、网 络通信与安全、 软件工程、操作 系统、数据库技 术 | 网络爬虫、反爬 与反反爬、搜索 算法、分布式搜 索引擎、大数据 缓存技术、WEB 技术、互联网技 术 | 数据结构、数据 收集、数据清洗 数据分析方法与 工具、数据可视 化方法与工具智 能推荐 | 回归算法、分类 算法、聚类算法 降维算法等常用 机器学习算法, 机器学习库 Scikit-Learn与 算法应用 | 人工神经网络、 卷积神经网络、 深度学习算法、 迁移学习模型、 TensorFlow、 Keras框架、神 经网络性能优化 | 自然语言处理 NLP、循环神经: 网络、长短期记 忆神经网络 LSTM、强化学 习、智能文本生 成 |
课程目标 | 理解编程原理, 培养计算机科学 素养 | 掌握网络爬虫和 互联网技术,成 为搜索引擎工程 师 | 感受大数据,培 养数据思维,成 为数据分析工程 师 | 理解机器学习算 法,像数据科学 家一样思考,并 成为机器学习工 程师 | 探索人工智能核 心算法,成就人 工智能工程师 | 应用人工智能算 法和技术,成为 人工智能商业应 用开发工程师 |
所谓的科学发声,科学在于教授大家正确发声方法。换句话说,声音不能教,但是方法是可以教的。所有人的发声器官没有的区别,那么必然存在更率,更好配比的发声方式。这才是科学发声课程授课核心。我不是要培养出一堆“播音腔”,而是通过方法的教授,提升自己对发声方法的控制能力,根据自己的审美找到好的声音。
教学效果是由以下几个变量决定的:学员发声基础、学员努力程度、学员学习方法、课程设置科学与否、老师专业能力。我能做到的仅仅是后两样,不断迭代出更好的课程,并且提供准确的判断和即时指导。努力程度和学习方法,是每位学员自己要做到的。只有教学双方共同努力,才能产生好的教学效果。
而教学效果是无法量化的,这也是我们这门类教学的一个巨大瓶颈。没有数据化的对比,就难以让大众直观的感受到教学的价值。但效果的确客观存在。
经过课程进度推进,很多学员的声音从声音嘶哑到圆润,从说话费嗓到无压力用声,从说话模糊到清楚。学员的声音变化也是我坚持这个领域的信心和动力。
有人就会问了。老师,如果我认真学不旷课,完全按照老师的方法来,是不是一定可以让声音变好?
这就涉及到了个变量:学员发声基础。我们打个比方,如果一个人非常饿,现在吃馒头是不是一定能吃饱?
那么这个人饿到了什么程度,吃了多少馒头就会决定能不能吃饱。
声音蜕变也是如此,你之前发声误区有多少,你的练习量的积累有多少这就会决定终效果。就好比我们不可能只吃后一口让你饱的馒头,我们也不可能直接跨越到直接质变的阶段。
但是换句话说,只要你开始进行有效练习了,你就在吃饱的路上,在声音蜕变的路上。
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