Grâce à ce Certificat avancé 100% en ligne, vous maîtriserez les techniques d'Intelligence Artificielle les plus innovantes pour obtenir des Traductions Automatiques qui se distinguent par leur grande cohérence et leur précision” 

Selon un récent rapport de l'Organisation des Nations Unies, la mise en œuvre d'outils émergents d'Intelligence Artificielle a permis d'optimiser de 50 % l'accessibilité aux contenus multilingues dans les projets de développement mondiaux. Elle a ainsi facilité la compréhension entre les différentes cultures grâce à des méthodes de pointe telles que l'Apprentissage Profond. Il est donc essentiel pour les spécialistes de se tenir au courant des techniques les plus sophistiquées de Deep Learning et de formation d'algorithmes afin d'améliorer la traduction dans des secteurs critiques tels que la santé, l'éducation et les Droits de l'Homme.

Afin de faciliter cette mise à jour, TECH a créé un Certificat avancé pionnier dans l'Application des Techniques d'Intelligence Artificielle à la Traduction Automatique. Conçu par des références dans ce domaine, l'itinéraire universitaire approfondira des questions allant des différents modèles probabilistes de la linguistique ou des systèmes de détection des émotions à la génération de textes autorégressifs. Les diplômés acquerront ainsi des compétences avancées en matière de conception, d'entraînement et d'optimisation d'algorithmes tels que les Réseaux Neuronaux. En outre, le matériel pédagogique offrira une formation approfondie à l'utilisation de logiciels de pointe (notamment Fluenty, Voice Tra et iTranslate Voice) afin que les étudiants puissent effectuer de l'interprétation vocale automatique dans des situations particulières qui nécessitent une communication immédiate et directe.

En ce qui concerne la méthodologie du diplôme universitaire, il est enseigné à 100 % en ligne afin que les professionnels de la Traduction puissent planifier individuellement leur emploi du temps et leur rythme d'étude. En outre, TECH utilise sa méthode disruptive du Relearning, qui consiste en une réitération naturelle et progressive des concepts essentiels du programme d'études afin d'assurer une compréhension optimale. En ce sens, les étudiants n'ont besoin que d'un appareil électronique avec accès à Internet pour accéder au Campus Virtuel, où ils trouveront diverses ressources multimédias dans des formats tels que des résumés interactifs, des études de cas et des vidéos explicatives.

Vous apprendrez des leçons précieuses grâce à des études de cas réels dans des environnements d'apprentissage simulés"

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 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 mettre en œuvre les dernières techniques d'Intelligence Artificielle pour traduire automatiquement des langues complexes telles que le jargon ou le jargon technique dans votre pratique quotidienne? Ce diplôme vous permettra d'y parvenir”

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 apprendrez en profondeur l'utilisation de plateformes avancées de Traduction Assistée telles que Wordbee, qui vous permettront d'effectuer des contrôles de qualité afin de détecter les incohérences terminologiques courantes telles que les fautes d'orthographe"

Grâce à la méthodologie disruptive Relearning appliquée par TECH, vous consoliderez les concepts les plus complexes du programme d'études d'une manière naturelle et progressive"

Ce programme a été conçu par des experts en Intelligence Artificielle appliquée à la Traduction Automatique. Le programme aborde des aspects allant de la mise en œuvre de modèles d'Apprentissage Linguistique ou de systèmes d'analyse des sentiments aux différentes méthodes de reconnaissance vocale. Les étudiants développeront des compétences avancées en matière d'entraînement et d'adaptation des techniques d'Apprentissage Profond à différentes langues et à différents contextes. En outre, le programme analysera les stratégies les plus récentes en matière de Traitement du Langage Naturel, ce qui permettra aux diplômés de traduire des structures grammaticales complexes en temps réel et de générer des textes fluides.

Vous manipulerez les algorithmes les plus sophistiqués pour optimiser divers systèmes de Traduction Automatique basés sur l'Intelligence Artificielle, ce qui vous permettra d'adapter vos interprétations à différents contextes linguistiques”

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

1.1. Modèles linguistiques classiques et leur pertinence pour l'Intelligence Artificielle

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 Intelligence Artificielle

1.2. Modèles probabilistes en linguistique et leur application en Intelligence Artificielle

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 Intelligence Artificielle

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'Intelligence Artificielle

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 Intelligence Artificielle

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'Intelligence Artificielle

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'Intelligence Artificielle

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 dans l'Intelligence Artificielle
1.10.4. Impact sur les applications futures telles que l'Intelligence Artificielle Générale (AGI) et la compréhension du langage humain. SmartCAt

Module 2. Intelligence Artificielle et Traduction en Temps Réel

2.1. Introduction à la Traduction en temps réel avec l’Intelligence Artificielle

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. 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 à la Traduction
2.2.3. Modèles et algorithmes pertinents

2.3. Outils de Traduction en temps réel basés sur l'Intelligence Artificielle

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 Neurale (TAN). SDL language Cloud

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

2.5. Traitement du Langage Naturel (TLN) dans la Traduction en temps réel. SayHi TRanslate

2.5.1. Concepts de base du TLN applicables 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'Intelligence Artificielle

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 de la Traduction

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

2.8.1. Utilisation des 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 sociétaux de la Traduction en temps réel avec l'Intelligence Artificielle

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 avancées technologiques
2.10.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
2.10.3. Implications pour la communication mondiale et l'accessibilité linguistique

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

3.1. Introduction aux outils et plateformes de Traduction assistée par l’Intelligence Artificielle

3.1.1. Définition et concepts de base
3.1.2. Bref historique et évolution
3.1.3. Importance et avantages de la Traduction professionnelle

3.2. Principaux outils de Traduction assistée par l'Intelligence Artificielle

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 par l'Intelligence Artificielle les plus populaires
3.3.2. Fonctionnalités spécifiques pour les équipes de Traduction et les agences
3.3.3. Intégration avec d'autres outils et systèmes de gestion de projet

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

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

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

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

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

3.6.1. Conception 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 de TAIA

3.7. Évaluation de la qualité de la Traduction assistée par l'Intelligence Artificielle

3.7.1. Mesures d'évaluation de la qualité de la Traduction
3.7.2. Évaluation automatique par rapport à l'évaluation humaine
3.7.3. Stratégies d'amélioration de la qualité des Traductions assistées par l'Intelligence Artificielle

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

3.8.1. Intégration des outils de TAIA dans le processus de Traduction
3.8.2. Optimisation du flux de travail et augmentation de la productivité
3.8.3. Collaboration et travail d'équipe dans les environnements de Traduction assistée par l'Intelligence Artificielle

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 l'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

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"