Con esta Especialización 100% online, adquirirás habilidades avanzadas en el uso de herramientas y tecnologías de Inteligencia Artificial, mejorando la eficiencia y la precisión en la traducción y la interpretación” 

La aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial en la traducción automática ha alcanzado nuevas alturas gracias a los avances en modelos de Traducción Automática Neuronal (NMT). A medida que se mejora la arquitectura de estos modelos, se integran técnicas como el aprendizaje por transferencia y la atención contextual, lo que resulta en una mayor calidad de traducción y un soporte más amplio para múltiples idiomas y dominios.

Así nace esta Especialización en el que los profesionales aprenderán sobre los diferentes enfoques en la traducción e interpretación, desde los modelos clásicos hasta aquellos basados en Inteligencia Artificial, así como su relevancia en el procesamiento del lenguaje natural. Además, adquirirán las habilidades necesarias para implementar técnicas avanzadas que faciliten la traducción automática y mejoren la comprensión de los matices lingüísticos.

Asimismo, se desarrollarán competencias para evaluar la calidad de las traducciones generadas, utilizando métricas e indicadores específicos que aseguren la precisión y eficiencia de los resultados. Esto no solo incrementará la productividad, sino que también permitirá a los expertos adaptarse a un entorno de trabajo dinámico y en constante evolución, donde la inmediatez es crucial.

Finalmente, el alumnado podrá integrar recursos lingüísticos y bases de datos en estas plataformas, lo que les permitirá mejorar la consistencia y la calidad de sus traducciones. En este sentido, no solo se fomentará la familiarización con las tecnologías actuales, sino que también los preparará para enfrentar los desafíos del futuro en el campo de la traducción automática.

De este modo, TECH ha desarrollado un programa integral completamente en línea, que solo requiere de un dispositivo electrónico con conexión a Internet para acceder a todos los materiales educativos. Esto elimina problemas como el desplazamiento a un lugar físico y la necesidad de seguir un horario rígido. Adicionalmente, se basará en la innovadora metodología Relearning, centrada en la repetición continua de conceptos clave para promover una asimilación óptima de los contenidos.

Serás capaz de evaluar la calidad de las traducciones en tiempo real y de integrar recursos lingüísticos, optimizando tu flujo de trabajo y aumentando la productividad y la consistencia en tus proyectos” 

Esta Especialización en Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para Traducción Automática contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial aplicada a la Traducción y la Interpretación
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a Internet

Te familiarizarás con recursos lingüísticos y bases de datos, equipándote para enfrentar los desafíos del campo de la traducción, utilizando herramientas que les permitan trabajar de manera más eficiente y efectiva” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Adquirirás conocimientos sobre la evolución de los modelos lingüísticos que sustentan la traducción y la interpretación, desde los enfoques clásicos hasta las innovaciones basadas en Inteligencia Artificial"

Podrás evaluar la calidad de las traducciones de manera crítica, utilizando métricas e indicadores específicos, garantizando que las traducciones cumplan con los estándares requeridos en entornos profesionales"

Esta Especialización abarcará una amplia variedad de contenidos que capacitarán a los profesionales en el uso de tecnologías avanzadas para la traducción y el procesamiento del lenguaje natural. Así, profundizarán en modelos lingüísticos, explorando tanto enfoques clásicos como modernos basados en Inteligencia Artificial, lo que les permitirá entender las bases teóricas que sustentan la traducción automática. Además, se abordarán herramientas de traducción en tiempo real, donde se evaluará la calidad de las traducciones mediante métricas específicas. 

Profundizarás en las plataformas de traducción asistida por Inteligencia Artificial, optimizando así el flujo de trabajo profesional a través de la integración de recursos lingüísticos y bases de datos” 

Módulo 1. Modelos Lingüísticos y Aplicación de IA

1.1. Modelos clásicos de lingüística y su relevancia en IA

1.1.1. Gramática generativa y transformacional
1.1.2. Teoría lingüística estructural
1.1.3. Teoría de la gramática formal
1.1.4. Aplicaciones de los modelos clásicos en IA

1.2. Modelos probabilísticos en lingüística y su aplicación en IA

1.2.1. Modelos de Markov Ocultos (HMM)
1.2.2. Modelos de lenguaje estadísticos
1.2.3. Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
1.2.4. Aplicaciones en reconocimiento de voz y procesamiento de texto

1.3. Modelos basados en reglas y su implementación en IA. GPT

1.3.1. Gramáticas formales y sistemas de reglas
1.3.2. Representación del conocimiento y lógica computacional
1.3.3. Sistemas expertos y motores de inferencia
1.3.4. Aplicaciones en sistemas de diálogo y asistentes virtuales

1.4. Modelos de aprendizaje profundo en lingüística y su uso en IA

1.4.1. Redes neuronales convolucionales para procesamiento de texto
1.4.2. Redes neuronales recurrentes y LSTM para modelado de secuencias
1.4.3. Modelos de atención y transformadores. APERTIUM
1.4.4. Aplicaciones en traducción automática, generación de texto y análisis de sentimientos

1.5. Representaciones distribuidas del lenguaje y su impacto en IA

1.5.1. Word embeddings y modelos de espacio vectorial
1.5.2. Representaciones distribuidas de frases y documentos
1.5.3. Modelos de bolsa de palabras y modelos de lenguaje continuo
1.5.4. Aplicaciones en recuperación de información, clustering de documentos y recomendación de contenido

1.6. Modelos de traducción automática y su evolución en IA. Lilt

1.6.1. Modelos de traducción estadística y basados en reglas
1.6.2. Avances en traducción automática neuronal
1.6.3. Enfoques híbridos y modelos multilingües
1.6.4. Aplicaciones en servicios de traducción en línea y localización de contenido

1.7. Modelos de análisis de sentimientos y su utilidad en IA

1.7.1. Métodos de clasificación de sentimientos
1.7.2. Detección de emociones en texto
1.7.3. Análisis de opiniones y comentarios de usuarios
1.7.4. Aplicaciones en redes sociales, análisis de opiniones de productos y atención al cliente

1.8. Modelos de generación de lenguaje y su aplicación en IA. TransPerfect Globallink

1.8.1. Modelos de generación de texto autorregresivos
1.8.2. Generación de texto condicionado y controlado
1.8.3. Modelos de generación de lenguaje natural basados en GPT
1.8.4. Aplicaciones en escritura automática, resumen de texto y conversación inteligente

1.9. Modelos de reconocimiento de voz y su integración en IA

1.9.1. Métodos de extracción de características de audio
1.9.2. Modelos de reconocimiento de voz basados en redes neuronales
1.9.3. Mejoras en la precisión y robustez del reconocimiento de voz
1.9.4. Aplicaciones en asistentes virtuales, sistemas de transcripción y control de dispositivos por voz

1.10. Desafíos y futuro de los modelos lingüísticos en IA

1.10.1. Desafíos en la comprensión del lenguaje natural
1.10.2. Limitaciones y sesgos en los modelos lingüísticos actuales
1.10.3. Investigación y tendencias futuras en modelos lingüísticos en IA
1.10.4. Impacto en aplicaciones futuras como Inteligencia Artificial General (AGI) y comprensión humana del lenguaje. SmartCAt

Módulo 2. IA y Traducción en Tiempo Real

2.1. Introducción a la traducción en tiempo real con IA

2.1.1. Definición y conceptos básicos
2.1.2. Importancia y aplicaciones en diversos contextos
2.1.3. Desafíos y oportunidades
2.1.4. Herramientas como Fluently ó Voice Tra

2.2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en traducción

2.2.1. Breve introducción a la inteligencia artificial
2.2.2. Aplicaciones específicas en traducción
2.2.3. Modelos y algoritmos relevantes

2.3. Herramientas de traducción en tiempo real basadas en IA

2.3.1. Descripción de las principales herramientas disponibles
2.3.2. Comparativa de funcionalidades y características
2.3.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

2.4. Modelos de Traducción Automática Neural (NMT). SDL language Cloud

2.4.1. Principios y funcionamiento de los modelos NMT
2.4.2. Ventajas sobre los enfoques tradicionales
2.4.3. Desarrollo y evolución de los modelos NMT

2.5. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en traducción en tiempo real. SayHi TRanslate

2.5.1. Conceptos básicos de NLP relevantes para la traducción
2.5.2. Técnicas de preprocesamiento y posprocesamiento
2.5.3. Mejora de la coherencia y cohesión del texto traducido

2.6. Modelos de traducción multilingüe y multimodal

2.6.1. Modelos de traducción que admiten múltiples idiomas
2.6.2. Integración de modalidades como texto, voz e imágenes
2.6.3. Desafíos y consideraciones en la traducción multilingüe y multimodal

2.7. Evaluación de la calidad en traducción en tiempo real con IA

2.7.1. Métricas de evaluación de calidad de traducción
2.7.2. Métodos de evaluación automática y humana. iTranslate Voice
2.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la traducción

2.8. Integración de herramientas de traducción en tiempo real en entornos profesionales

2.8.1. Uso de herramientas de traducción en el trabajo diario
2.8.2. Integración con sistemas de gestión de contenido y localización
2.8.3. Adaptación de las herramientas a las necesidades específicas del usuario

2.9. Desafíos éticos y sociales en traducción en tiempo real con IA

2.9.1. Sesgos y discriminación en la traducción automática
2.9.2. Privacidad y seguridad de los datos del usuario
2.9.3. Impacto en la diversidad lingüística y cultural

2.10. Futuro de la traducción en tiempo real basada en IA. Applingua

2.10.1. Tendencias emergentes y avances tecnológicos
2.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras
2.10.3. Implicaciones para la comunicación global y la accesibilidad lingüística

Módulo 3. Herramientas y Plataformas de Traducción Asistida por IA

3.1. Introducción a las herramientas y plataformas de traducción asistida por IA

3.1.1. Definición y conceptos básicos
3.1.2. Breve historia y evolución
3.1.3. Importancia y beneficios en la traducción profesional

3.2. Principales herramientas de traducción asistida por IA

3.2.1. Descripción y funcionalidades de las herramientas líderes en el mercado
3.2.2. Comparativa de características y precios
3.2.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

3.3. Plataformas de traducción asistida por IA en el ámbito profesional. Wordfast

3.3.1. Descripción de plataformas populares de traducción asistida por IA
3.3.2. Funcionalidades específicas para equipos de traducción y agencias
3.3.3. Integración con otros sistemas y herramientas de gestión de proyectos

3.4. Modelos de traducción automática implementados en herramientas de TAIA

3.4.1. Modelos de traducción estadística
3.4.2. Modelos de traducción neuronal
3.4.3. Avances en Traducción Automática Neural (NMT) y su impacto en las herramientas de TAIA

3.5. Integración de recursos lingüísticos y bases de datos en herramientas de TAIA

3.5.1. Uso de corpus y bases de datos lingüísticas para mejorar la precisión de la traducción
3.5.2. Integración de diccionarios y glosarios especializados
3.5.3. Importancia del contexto y la terminología específica en la traducción asistida por IA

3.6. Interfaz de usuario y experiencia de usuario en herramientas de TAIA

3.6.1. Diseño y usabilidad de las interfaces de usuario
3.6.2. Personalización y configuración de preferencias
3.6.3. Accesibilidad y soporte multilingüe en las plataformas de TAIA

3.7. Evaluación de la calidad en traducción asistida por IA

3.7.1. Métricas de evaluación de calidad de traducción
3.7.2. Evaluación automática vs. evaluación humana
3.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la traducción asistida por IA

3.8. Integración de herramientas de TAIA en el flujo de trabajo del traductor

3.8.1. Incorporación de herramientas de TAIA en el proceso de traducción
3.8.2. Optimización del flujo de trabajo y aumento de la productividad
3.8.3. Colaboración y trabajo en equipo en entornos de traducción asistida por IA

3.9. Desafíos éticos y sociales en el uso de herramientas de TAIA

3.9.1. Sesgos y discriminación en la traducción automática
3.9.2. Privacidad y seguridad de los datos del usuario
3.9.3. Impacto en la profesión de traductor y en la diversidad lingüística y cultural

3.10. Futuro de las herramientas y plataformas de traducción asistida por IA. Wordbee

3.10.1. Tendencias emergentes y desarrollos tecnológicos
3.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras
3.10.3. Implicaciones para la formación y el desarrollo profesional en el ámbito de la traducción

Conseguirás tus metas académicas de manera rápida y cómoda, sin desplazamientos innecesarios a un centro de estudios, gracias a la metodología 100% online de TECH”