Inscrivez-vous dès maintenant à ce Certificat 100% en ligne, qui vous permettra de vous plonger dans la génération de modèles linguistiques élaborés à l'aide d'outils d'Intelligence Artificielle avancés”

Les modèles linguistiques basés sur l'Intelligence Artificielle modifient la façon dont les professionnels des sciences humaines analysent et comprennent la langue et les données textuelles. En fait, certains outils couramment utilisés, soutenus par des réseaux neuronaux profonds, permettent un traitement massif des textes, facilitant l'analyse de grands volumes d'informations, des études sociologiques à la recherche politique.

C'est ainsi qu'est né ce Certificat, qui approfondira des théories telles que la grammaire générative, la linguistique structurelle et la grammaire formelle, en soulignant comment ces bases conceptuelles sont toujours applicables dans le développement de modèles d'IA. Des applications pratiques de ces modèles dans l'automatisation du traitement des langues seront présentées.

Les modèles probabilistes en linguistique et leur application en Intelligence Artificielle, y compris les Modèles de Markov Cachés (HMM) et les modèles de langage statistiques, seront également abordés. Le programme abordera également les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé et la manière dont ils sont mis en œuvre dans des technologies telles que la reconnaissance vocale et le traitement automatique de texte.

Enfin, les modèles d'apprentissage profond appliqués au Traitement du Langage Naturel (TLN) seront explorés, en se penchant sur les réseaux neuronaux convolutifs, récurrents et LSTM, ainsi que sur les modèles d'attention et les transformateurs. Ces technologies sont fondamentales pour les applications avancées telles que la traduction automatique, la génération de texte et l'analyse des sentiments. En outre, il analysera comment ces modèles permettent la création de systèmes robustes qui comprennent et génèrent le langage de manière fluide, améliorant ainsi l'interaction homme-machine dans des environnements de plus en plus complexes.

Ainsi, ce diplôme 100% en ligne offrira aux diplômés la flexibilité de le faire de n'importe où et à n'importe quel moment qui leur convient. Il suffit d'un appareil électronique doté d'un accès à Internet pour accéder à l'ensemble du matériel d'apprentissage. En outre, la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui favorise un apprentissage efficace par la répétition continue, sera mise en œuvre.

Vous manipulerez avec succès des modèles d'apprentissage profond en linguistique, ainsi que leur utilisation en Intelligence Artificielle, à l'aide de la méthodologie révolutionnaire Relearning, pionnière chez TECH”

Ce Certificat en Modèles Linguistiques et Application de l'Intelligence Artificielle 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 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 renforcerez vos connaissances de la grammaire formelle et des systèmes de règles, en complétant cette formation par le maniement de programmes d'IA avancés, le tout grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias innovantes”

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'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.

Devenez un professionnel doté d'un bagage unique, maîtrisant les principales théories de la linguistique structurelle, les modèles classiques de l'Intelligence Artificielle et d'autres connaissances essentielles"

Vous aborderez différents modèles probabilistes en linguistique, en utilisant des applications en reconnaissance vocale et en traitement de texte, pour proposer de nouveaux modèles linguistiques basés sur l'IA"

Ce programme académique couvrira une variété de modèles linguistiques pilotés par l'IA, en mettant l'accent sur leur application dans le Traitement du Langage Naturel (TLN). Il fournira également une analyse des modèles probabilistes, des méthodes basées sur des règles et des techniques d'apprentissage, permettant aux professionnels d'utiliser ces outils dans des tâches telles que la traduction automatique et l'interprétation en temps réel. En outre, ce programme sera divisé entre théorie et pratique, intégrant un contenu scientifique pertinent et des études de cas réels.

Ce programme complet et actualisé vous permettra d'acquérir des connaissances axées sur la génération de textes conditionnés et contrôlés, ainsi que sur les applications dans le domaine de l'écriture automatique”

Module 1. Modèles Linguistiques et Application de l'Intelligence Artificielle

1.1. 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 leur application en IA

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

1.3. Modèles à base de 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 convolutionnels pour le traitement du texte
1.4.2. Réseaux neuronaux récurrents et LSTM pour la modélisation de séquences
1.4.3. Modèles d'attention et transformateurs. APERTIUM
1.4.4. Applications à la traduction automatique, à la génération de textes et à 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 à la recherche d'informations, au clustering de documents et à la 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 les textes
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 à la dactylographie automatique, au résumé de texte et à la 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 vocale d'appareils

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

Ce programme a été conçu pour les professionnels des Sciences Humaines désireux de comprendre l'impact de la compréhension humaine du langage sur les applications futures de l'Intelligence Artificielle Générale (AGI)”