Avec ce Certificat avancé 100% en ligne, vous allez acquérir des compétences avancées dans l'utilisation des outils et technologies d'Intelligence Artificielle, améliorant l'efficacité et la précision de la traduction et de l'interprétation" 

L'application des techniques d'Intelligence Artificielle à la traduction automatique a atteint de nouveaux sommets grâce aux progrès des modèles de Traduction Automatique Neuronale (NMT). Au fur et à mesure que l'architecture de ces modèles s'améliore, des techniques telles que l'apprentissage par transfert et l'attention contextuelle sont intégrées, ce qui se traduit par une meilleure qualité de traduction et une prise en charge plus large de plusieurs langues et domaines.

C'est ainsi qu'est né ce Certificat avancé dans lequel les professionnels apprendront les différentes approches de la traduction et de l'interprétation, des modèles classiques à ceux basés sur l'Intelligence Artificielle, ainsi que leur pertinence dans le traitement du langage naturel. Ils acquerront également les compétences nécessaires pour mettre en œuvre des techniques avancées afin de faciliter la traduction automatique et d'améliorer la compréhension des nuances linguistiques.

Ils développeront également des compétences pour évaluer la qualité des traductions générées, en utilisant des métriques et des indicateurs spécifiques pour garantir la précision et l'efficacité des résultats. Cela permettra non seulement d'accroître la productivité, mais aussi aux experts de s'adapter à un environnement de travail dynamique et en constante évolution, où l'immédiateté est cruciale.

Enfin, les étudiants seront en mesure d'intégrer des ressources linguistiques et des bases de données dans ces plateformes, ce qui leur permettra d'améliorer la cohérence et la qualité de leurs traductions. Cela leur permettra non seulement de se familiariser avec les technologies actuelles, mais aussi de se préparer à relever les défis de l'avenir dans le domaine de la traduction automatique.

TECH a ainsi mis au point un programme complet, entièrement en ligne, qui ne nécessite qu'un appareil électronique doté d'une connexion Internet pour accéder à l'ensemble du matériel pédagogique. Cela élimine les problèmes tels que le déplacement vers un lieu physique et la nécessité de suivre un emploi du temps rigide. En outre, il s'appuiera sur la méthodologie innovante du Relearning, qui met l'accent sur la répétition continue des concepts clés afin de favoriser une assimilation optimale du contenu.

Vous serez en mesure d'évaluer la qualité des traductions en temps réel et d'intégrer des ressources linguistiques, en optimisant votre flux de travail et en augmentant la productivité et la cohérence de vos projets" 

Ce Certificat avancé en Application des Techniques d'Intelligence Artificielle à la Traduction Automatique contient 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 Application des Techniques d'Intelligence Artificielle à la Traduction Automatique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations concrètes sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des 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 vous familiariserez avec les ressources linguistiques et les bases de données, ce qui vous permettra de relever les défis du secteur de la traduction, en utilisant des outils qui vous permettront de travailler de manière plus efficace et efficiente" 

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, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 
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. Cela se fera à l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus

Vous acquerrez des connaissances sur l'évolution des modèles linguistiques qui sous-tendent la traduction et l'interprétation, des approches classiques aux innovations basées sur l'Intelligence Artificielle"

Vous serez en mesure d'évaluer de manière critique la qualité des traductions, à l'aide de mesures et d'indicateurs spécifiques, en veillant à ce que les traductions répondent aux normes requises dans les environnements professionnels"

Ce Certificat avancé couvrira un large éventail de contenus qui formeront les professionnels à l'utilisation de technologies avancées pour la traduction et le traitement du langage naturel. Ainsi, ils se pencheront sur les modèles linguistiques, en explorant les approches classiques et modernes basées sur l'intelligence artificielle, ce qui leur permettra de comprendre les fondements théoriques qui soutiennent la traduction automatique. En outre,les outils de traduction en temps réel seront abordés, et la qualité des traductions sera évaluée à l'aide de mesures spécifiques. 

Vous plongerez dans les plateformes de traduction assistée par l'Intelligence Artificielle, optimisant ainsi le flux de travail professionnel grâce à l'intégration des ressources linguistiques et des bases de données" 

Module 1. Modèles Linguistiques et Application de l'AI

1.1. Les modèles linguistiques classiques et leur pertinence pour l'IA

1.1.1. Grammaire générative et transformationnelle
1.1.2. Théorie linguistique structurelle
1.1.3. Théorie de la grammaire formelle
1.1.4. Applications des modèles classiques en IA

1.2. Modèles probabilistes en linguistique et leurs applications en IA

1.2.1. Modèles de Markov cachés (HMM)
1.2.2. Modèles statistiques de langage
1.2.3. Algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé
1.2.4. Applications dans le domaine de la reconnaissance vocale et du traitement de texte

1.3. Modèles basés sur des règles et leur mise en œuvre dans l'IA. GPT

1.3.1. Grammaires formelles et systèmes de règles
1.3.2. Représentation des connaissances et logique computationnelle
1.3.3. Systèmes experts et moteurs d'inférence
1.3.4. Applications dans les systèmes de dialogue et les assistants virtuels

1.4. Modèles d'apprentissage profond en linguistique et leur utilisation en IA

1.4.1. Réseaux neuronaux convolutifs pour le traitement du texte
1.4.2. Réseaux neuronaux récurrents et LSTM pour la modélisation de séquences
1.4.3. Modèles d'assistance et transformateurs. APERTIUM
1.4.4. Applications dans le domaine de la traduction automatique, de la génération de textes et de l'analyse des sentiments

1.5. Représentations linguistiques distribuées et leur impact sur l'IA

1.5.1. Word embeddings et modèles d'espace vectoriel
1.5.2. Représentations distribuées de phrases et de documents
1.5.3. Modèles de sacs de mots et modèles de langage continu
1.5.4. Applications en recherche d'information, clustering de documents et recommandation de contenu

1.6. Modèles de traduction automatique et leur évolution dans l'IA. Lilt

1.6.1. Modèles de traduction statistiques et à base de règles
1.6.2. Progrès de la traduction automatique neuronale
1.6.3. Approches hybrides et modèles multilingues
1.6.4. Applications dans les services de traduction et de localisation de contenu en ligne

1.7. Modèles d'analyse des sentiments et leur utilité en IA

1.7.1. Méthodes de classification des sentiments
1.7.2. Détection des émotions dans le texte
1.7.3. Analyse des avis et commentaires des utilisateurs
1.7.4. Applications dans les réseaux sociaux, analyse des avis sur les produits et service à la clientèle

1.8. Modèles de génération de langage et leur application dans l'IA. TransPerfect Globallink

1.8.1. Modèles autorégressifs de génération de texte
1.8.2. Génération de textes conditionnés et contrôlés
1.8.3. Modèles de génération de langage naturel basés sur GPT
1.8.4. Applications en dactylographie automatique, résumé de texte et conversation intelligente

1.9. Modèles de reconnaissance vocale et leur intégration dans l'IA

1.9.1. Méthodes d'extraction de caractéristiques audio
1.9.2. Modèles de reconnaissance vocale basés sur des réseaux neuronaux
1.9.3. Amélioration de la précision et de la robustesse de la reconnaissance vocale
1.9.4. Applications dans les assistants virtuels, les systèmes de transcription et la commande d'appareils à commande vocale

1.10. Défis et avenir des modèles linguistiques dans l'IA

1.10.1. Défis en matière de compréhension du langage naturel
1.10.2. Limites et biais des modèles linguistiques actuels
1.10.3. Recherche et tendances futures dans la modélisation linguistique de l'IA
1.10.4. Impact sur les applications futures telles que l'intelligence artificielle générale (AGI) et la compréhension du langage humain. SmartCAt

Module 2. IA et Traduction en Temps Réel

2.1. Introduction à la traduction en temps réel avec l'IA

2.1.1. Définition et concepts de base
2.1.2. Importance et applications dans différents contextes
2.1.3. Défis et opportunités
2.1.4. Des outils tels que Fluently ou Voice Tra

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

2.2.1. Brève introduction à l'Intelligence Artificielle
2.2.2. Applications spécifiques en traduction
2.2.3. Modèles et algorithmes pertinents

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

2.3.1. Description des principaux outils disponibles
2.3.2. Comparaison des fonctionnalités et des caractéristiques
2.3.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques

2.4. Modèles de traduction automatique neuronale (NMT). Nuage de langues SDL

2.4.1. Principes et fonctionnement des modèles NMT
2.4.2. Avantages par rapport aux approches traditionnelles
2.4.3. Développement et évolution des modèles de NMT

2.5. Traitement du Langage Naturel (NLP) dans la traduction en temps réel. SayHi TRanslate

2.5.1. Concepts de base du NLP relatifs à la traduction
2.5.2. Techniques de prétraitement et de post-traitement
2.5.3. Amélioration de la cohérence et de la cohésion du texte traduit

2.6. Modèles de traduction multilingues et multimodaux

2.6.1. Modèles de traduction prenant en charge plusieurs langues
2.6.2. Intégration de modalités telles que le texte, la voix et les images
2.6.3. Défis et considérations en matière de traduction multilingue et multimodale

2.7. Évaluation de la qualité de la traduction en temps réel avec l'IA

2.7.1. Mesures d'évaluation de la qualité de la traduction
2.7.2. Méthodes d'évaluation automatique et humaine. iTranslate Voice
2.7.3. Stratégies d'amélioration de la qualité des traductions

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

2.8.1. Utilisation d'outils de traduction dans le travail quotidien
2.8.2. Intégration aux systèmes de gestion de contenu et de localisation
2.8.3. Adaptation des outils aux besoins spécifiques des utilisateurs

2.9. Défis éthiques et sociaux de la traduction en temps réel avec l'IA

2.9.1. Biais et discrimination dans la traduction automatique
2.9.2. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
2.9.3. Impact sur la diversité linguistique et culturelle

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

2.10.1. Tendances émergentes et développements technologiques
2.10.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
2.10.3. Implications pour la communication globale et l'accessibilité linguistique

Module 3. Outils et Plateformes de Traduction Assistée par l'IA

3.1. Introduction aux outils et plateformes de traduction assistée par l'IA

3.1.1. Définition et concepts de base
3.1.2. Brève Histoire et évolution
3.1.3. Importance et avantages pour la traduction professionnelle

3.2. Principaux outils de traduction assistée par IA

3.2.1. Description et fonctionnalités des principaux outils du marché
3.2.2. Comparaison des caractéristiques et des prix
3.2.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques

3.3. Plateformes de traduction assistée par l'IA dans le domaine professionnel. Wordfast

3.3.1. Description des plateformes de traduction assistée les plus populaires
3.3.2. Fonctionnalités spécifiques pour les équipes de traduction et les agences
3.3.3. Intégration avec d'autres systèmes et outils de gestion de projet

3.4. Modèles de traduction automatique mis en œuvre dans les outils TAIA

3.4.1. Modèles de traduction statistique
3.4.2. Modèles neuronaux de traduction
3.4.3. Progrès de la Traduction Automatique Neurale (TAN) et son impact sur les outils TAIA.

3.5. Intégration des ressources linguistiques et des bases de données dans les outils TAIA

3.5.1. Utilisation de corpus et de bases de données linguistiques pour améliorer la précision des traductions
3.5.2. Intégration de dictionnaires et glossaires spécialisés
3.5.3. Importance du contexte et de la terminologie spécifique dans la traduction assistée par l'IA

3.6. Interface utilisateur et expérience utilisateur dans les outils de TAIA

3.6.1. Design et facilité d'utilisation des interfaces utilisateurs
3.6.2. Personnalisation et paramétrage des préférences
3.6.3. Accessibilité et support multilingue sur les plateformes TAIA

3.7. Évaluation de la qualité de la traduction assistée par IA

3.7.1. Mesures d'évaluation de la qualité de la traduction
3.7.2. Évaluation automatisée vs. évaluation humaine
3.7.3. Stratégies d'amélioration de la qualité de la traduction assistée par IA

3.8. Intégration des outils TAIA dans le flux de travail du traducteur

3.8.1. Intégration des outils de TAIA dans le processus de traduction
3.8.2. Optimiser le flux de travail et augmenter la productivité
3.8.3. Collaboration et travail d'équipe dans les environnements de traduction assistée par IA

3.9. Défis éthiques et sociaux liés à l'utilisation des outils de TAIA

3.9.1. Biais et discrimination dans la traduction automatique
3.9.2. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
3.9.3. Impact sur la profession de traducteur et sur la diversité linguistique et culturelle

3.10. Avenir des outils et plateformes de traduction assistée par IA. Wordbee

3.10.1. Tendances émergentes et développements technologiques
3.10.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
3.10.3. Implications pour la formation et le développement professionnel dans le domaine de la traduction

Vous disposez d'une bibliothèque de ressources multimédias à laquelle vous pouvez accéder 7 jours sur 7 et 24 heures sur 24"