Grâce à ce Certificat avancé basé sur le Relearning, vous maîtriserez les techniques d'Intelligence Artificielle les plus innovantes pour optimiser la traduction automatique dans les environnements multilingues"

Les progrès des techniques d'Intelligence Artificielle offrent des possibilités sans précédent aux experts qui gèrent des environnements multilingues. Par exemple, les Réseaux Neuronaux Profonds permettent l'interprétation automatique dans de nombreuses langues et l'optimisation de tâches complexes (y compris la traduction en temps réel et la personnalisation du contenu). Toutefois, pour en tirer profit, les traducteurs doivent acquérir des compétences avancées pour manipuler avec précision des outils numériques tels que TensorFlor, PyTorch ou Google Dialogflow. Ce n'est qu'à cette condition que les professionnels pourront développer des interfaces telles que des chatbots pour améliorer la qualité des communications multilingues en temps réel.

Pour faciliter cette tâche, TECH présente un programme pionnier sur l'Intégration des Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'Assistance Multilingue. L'itinéraire académique se penchera sur des questions allant de la formation de modèles de Machine Learning à l'utilisation d'applications spécifiques pour l'interprétation automatique avec reconnaissance vocale. Ainsi, les diplômés développeront des compétences avancées dans l'utilisation habile d'outils de traduction tels que Speechmatics, Kaldi ou OTTER.ai. Le programme d'études se penchera également sur la création d'interfaces numériques telles que les assistants virtuels grâce à des systèmes de Deep Learning, qui permettront aux diplômés de s'adapter aux préférences linguistiques des utilisateurs et d'effectuer des interprétations plus rigoureuses en fonction du ton de la conversion.

Il convient de noter que la méthodologie de ce diplôme universitaire renforce son caractère innovant. TECH offre un environnement académique 100 % en ligne, adapté aux besoins des traducteurs très occupés qui souhaitent faire un bond en avant dans leur carrière. Elle utilise également sa méthodologie révolutionnaire Relearning, basée sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. D'autre part, les étudiants n'ont besoin que d'un appareil électronique avec accès à internet (téléphone portable, ordinateur ou tablette) pour accéder au Campus Virtuel et profiter du matériel académique le plus dynamique sur le marché de l'éducation.

Vous approfondirez vos connaissances sur la base de cas réels et de la résolution de situations complexes dans des environnements d'apprentissage simulés"

Ce Certificat avancé en Intégration de Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'Assistance Multilingue ontient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle appliquée à la Traduction et à l’Interprétation
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Vous souhaitez appliquer les techniques d'Apprentissage Automatique les plus efficaces pour garantir la cohérence terminologique des contenus traduits? Obtenez-le grâce à ce programme universitaire”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous découvrirez les dernières tendances en matière d'amélioration de l'interprétation automatique grâce à la reconnaissance vocale et à la protection de la confidentialité des données"

Vous étudierez depuis le confort de votre domicile et mettrez à jour vos connaissances en ligne avec TECH, la plus grande Université numérique du monde"

Conçu par des spécialistes renommés de l'Intelligence Artificielle appliquée à la Traduction et à l'Interprétation, le cours approfondira la mise en œuvre d'algorithmes modernes de Machine Learning . Ainsi, les étudiants développeront des compétences avancées à la fois dans l'entraînement et la personnalisation des modèles d'Apprentissage Automatique et de Réseaux Neuronaux Profonds afin d'optimiser la qualité des interprétations automatiques dans différentes langues et contextes linguistiques. Le matériel didactique analysera également les clés de la conception d'interfaces telles que les chatbots à travers des outils spécialisés tels que TensorFlow, OpeanAI et PyTorch. Grâce à cela, les professionnels créeront divers assistants virtuels multilingues pour améliorer l'efficacité des traductions.

Vous maîtriserez les stratégies de Traitement du Langage Naturel les plus sophistiquées pour améliorer la fluidité des traductions automatiques dans différentes langues” 

Module 1. Intelligence Artificielle et Traduction en Temps Réel 

1.1. Introduction à la traduction en temps réel avec l’Intelligence Artificielle

1.1.1. Définition et concepts de base
1.1.2. Importance et applications dans différents contextes
1.1.3. Défis et opportunités
1.1.4. Outils tels que Fluently ou Voice Tra

1.2. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle dans la traduction

1.2.1. Brève introduction à l'Intelligence Artificielle
1.2.2. Applications spécifiques à la traduction
1,2. 3 Modèles et algorithmes pertinents

1.3. Outils de traduction en temps réel basés sur l'IA

1.3.1. Description des principaux outils disponibles
1.3.2. Comparaison des fonctionnalités et des caractéristiques
1.3.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques

1.4. Modèles de Traduction Automatique Neurale (TAN). SDL language Cloud

1.4.1. Principes et fonctionnement des modèles TAN
1.4.2. Avantages par rapport aux approches traditionnelles
1.4.3. Développement et évolution des modèles TAN

1.5. Traitement du Langage Naturel (TLN) dans la traduction en temps réel. SayHi TRanslate

1.5.1. Concepts de base du TLN applicables à la traduction
1.5.2. Techniques de prétraitement et de post-traitement
1.5.3. Amélioration de la cohérence et de la cohésion du texte traduit

1.6. Modèles de traduction multilingues et multimodaux

1.6. 1 Modèles de traduction prenant en charge plusieurs langues
1.6.2. Intégration de modalités telles que le texte, la voix et les images
1.6.3. Défis et considérations en matière de traduction multilingue et multimodale

1.7. Évaluation de la qualité de la traduction en temps réel avec l'Intelligence Artificielle

1.7.1. Mesures d'évaluation de la qualité de la traduction
1.7.2. Méthodes d'évaluation automatique et humaine. iTranslate Voice
1.7.3. Stratégies d'amélioration de la qualité de la traduction

1.8. Intégration des outils de traduction en temps réel dans les environnements professionnels

1.8.1. Utilisation des outils de traduction dans le travail quotidien
1.8.2. Intégration aux systèmes de gestion de contenu et de localisation
1.8.3. Adaptation des outils aux besoins spécifiques des utilisateurs

1.9. Défis éthiques et sociétaux de la traduction en temps réel avec l'Intelligence Artificielle

1.9.1. Biais et discrimination dans la traduction automatique
1.9.2. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
1.9.3. Impact sur la diversité linguistique et culturelle

1.10. Avenir de la traduction en temps réel basée sur l'IA. Applingua

1.10.1. Tendances émergentes et avancées technologiques
1.10.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
1.10.3. Implications pour la communication mondiale et l'accessibilité linguistique

Module 2. Intégration des Technologies de Reconnaissance Vocale dans l'Interprétation Automatique

2.1. Introduction à l'intégration des technologies de reconnaissance vocale dans l'interprétation automatique

2.1.1. Définition et concepts de base
2.1.2. Bref historique et évolution. Kaldi
2.1.3. Importance et avantages dans le domaine de l'interprétation

2.2. Principes de la reconnaissance vocale pour l'interprétation automatique

2.2.1. Fonctionnement de la reconnaissance vocale
2.2.2. Technologies et algorithmes utilisés
2.2.3. Types de systèmes de reconnaissance vocale

2.3. Développement et amélioration des technologies de reconnaissance vocale

2.3.1. Développements technologiques récents. Speech Recognition
2.3.2. Améliorations dans la précision et la vitesse
2.3.3. Adaptation à différents accents et dialectes

2.4. Plateformes de reconnaissance vocale et outils d'interprétation automatique

2.4.1. Description des principales plateformes et outils disponibles
2.4.2. Comparaison des fonctionnalités et des caractéristiques
2.4.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques. Speechmatics

2.5. Intégration des technologies de reconnaissance vocale dans les systèmes d'interprétation automatique

2.5.1. Conception et mise en œuvre de systèmes d'interprétation automatique avec reconnaissance vocale
2.5.2. Adaptation à différents environnements et situations d'interprétation
2.5.3. Considérations techniques et d'infrastructure

2.6. Optimisation de l'expérience de l'utilisateur dans l'interprétation automatique avec reconnaissance vocale

2.6.1. Conception d'interfaces utilisateur intuitives et faciles à utiliser
2.6.2. Personnalisation et configuration des préférences. OTTER.ai
2.6.3. Accessibilité et soutien multilingue dans les systèmes d'interprétation automatique

2.7. Défis éthiques et sociaux liés à l'utilisation des technologies de reconnaissance vocale dans l'interprétation automatique

2.7.1. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
2.7.2. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
2.7.3. Impact sur la profession d'interprète et sur la diversité linguistique et culturelle

2.8. Applications spécifiques de l'interprétation automatique avec reconnaissance vocale

2.8.1. Interprétation en temps réel dans les environnements professionnels et commerciaux
2.8.2. Interprétation à distance et par téléphone avec reconnaissance vocale
2.8.3. Interprétation lors de manifestations et de conférences internationales

2.9. Avenir de l'intégration des technologies de reconnaissance vocale dans l'interprétation automatique 

2.9.1. Tendances émergentes et développements technologiques. CMU Sphinx
2.9.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
2.9.3. Implications pour la communication mondiale et l'élimination des barrières linguistiques

Module 3. Conception d'Interface et de Chatbots Multilingues à l'aide d'Outils d'Intelligence Artificielle 

3.1. Principes fondamentaux des interfaces multilingues

3.1.1. Principes de conception pour le multilinguisme: utilisabilité et accessibilité avec l'Intelligence Artificielle
3.1.2. Technologies clés: utilisation de TensorFlow et PyTorch pour le développement d'interfaces
3.1.3. Études de cas: analyse d'interfaces réussies utilisant l'Intelligence Artificielle

3.2. Introduction aux Chatbots d'Intelligence Artificielle

3.2.1. Évolution des Chatbots: des simples à ceux dotés d'Intelligence Artificielle
3.2.2. Comparaison des Chatbots: règles et modèles basés sur l’Intelligence Artificielle
3.2.3. Composants des Chatbots alimentés par l'IA: utilisation du Natural Language Understanding (NLU)

3.3. Architectures de Chatbots multilingues alimentés par l'Intelligence Artificielle

3.3.1. Conception d'architectures évolutives avec IBM Watson
3.3.2. Intégration des Chatbots dans les plateformes avec Microsoft Bot Framework
3.3.3. Mise à jour et maintenance avec des outils d'Intelligence Artificielle

3.4. Traitement du Langage Naturel (TLN) pour les chatbots

3.4.1. Analyse syntaxique et sémantique avec Google BERT
3.4.2. Entraînement du modèle linguistique avec OpenAI GPT
3.4.3. Application d'outils TLN tels que spaCy dans les Chatbots

3.5. Développement de chatbots avec des frameworks d’Intelligence Artificielle

3.5.1. Mise en œuvre avec Google Dialogflow
3.5.2. Création et formation de flux de dialogue avec IBM Watson
3.5.3. Personnalisation avancée à l'aide d'APIs d'IA telles que Microsoft LUIS

3.6. Gestion des conversations et du contexte dans les Chatbots

3.6.1. Modèles d'état avec Rasa pour les Chatbots
3.6.2. Stratégies de gestion de la conversation avec Deep Learning
3.6.3. Résolution et correction des ambiguïtés en temps réel grâce à l'Intelligence Artificielle

3.7. Conception UX/UI pour les chatbots multilingues avec l'Intelligence Artificielle

3.7.1. Conception centrée sur l'utilisateur à l'aide de l'analyse des données de l'Intelligence Artificielle
3.7.2. Adaptation culturelle avec des outils de localisation automatique
3.7.3. Tests d'utilisabilité avec des simulations basées sur l'Intelligence Artificielle

3.8. Intégration des Chatbots multicanaux avec l'Intelligence Artificielle

3.8.1. Développement omni-canal avec TensorFlow
3.8.2. Stratégies d'intégration sécurisées et privées avec les technologies d'Intelligence Artificielle
3.8.3. Considérations de sécurité avec les algorithmes de cryptographie de l'Intelligence Artificielle

3.9. Analyse des données et optimisation des Chatbots

3.9.1. Utilisation de plateformes d'analyse telles que Google Analytics pour les chatbots
3.9.2. Optimisation des performances à l'aide d'algorithmes de Machine Learning
3.9.3. Apprentissage automatique pour l'amélioration continue des Chatbots

3.10. Architectures de Chatbots multilingues alimentés par l'Intelligence Artificielle

3.10.1. Définition du projet à l'aide d'outils de gestion de l'Intelligence Artificielle
3.10.2. Mise en œuvre technique à l'aide de TensorFlow ou PyTorch
3.10.3. Évaluation et mise au point sur la base du Machine Learning et du feedback des utilisateurs

Un programme d'études très flexible basé sur un accès gratuit au contenu, auquel vous pouvez accéder à partir de votre appareil électronique préféré. Même depuis votre smartphone!”