Mediante esta Especialización basado en el Relearning, manejarás las técnicas más innovadoras de la Inteligencia Artificial para optimizar la traducción automática en entornos multilingües”

El avance de las técnicas de Inteligencia Artificial está ofreciendo oportunidades sin precedentes para los expertos que gestionan entornos multilingües. Por ejemplo, las Redes Neuronales Profundas están posibilitando la interpretación automática en numerosos idiomas y optimizando tareas complejas (entre las que destacan la traducción en tiempo real o la personalización de contenido). No obstante, para disfrutar de sus ventajas, los traductores necesitan adquirir competencias avanzadas para manejar herramientas digitales como TensorFlor, PyTorch o Google Dialogflow con precisión. Solamente así, los profesionales podrán desarrollar interfaces como chatbots para mejorar la calidad de las comunicaciones en varios lenguajes y en tiempo real.

Para facilitarles esta labor, TECH presenta un pionero programa en Integración de Técnicas de Inteligencia Artificial para Soporte Multilenguaje. El itinerario académico profundizará en cuestiones que abarcan desde el entrenamiento de modelos de Machine Learning hasta el uso de aplicaciones específicas para la interpretación automática con reconocimientos de voz. De este modo, los egresados desarrollarán competencias avanzadas para utilizar con destreza herramientas de traducción como Speechmatics, o Kaldi u OTTER.ai. También, el temario ahondará en la creación de interfaces digitales como asistentes virtuales a través de sistemas de Deep Learning, lo que permitirá a los egresados adaptarse a las preferencias lingüísticas de los usuarios y realizar interpretaciones más rigurosas según el tono de la conversión.

Cabe destacar que la metodología de esta titulación universitaria refuerza su carácter innovador. Y es que TECH ofrece un entorno académico 100% online, adaptado a las necesidades de los traductores ocupados que buscan experimentar un salto de calidad en sus carreras. Igualmente, usa su revolucionaria metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. Por otro lado, lo único que precisará el alumnado es un dispositivo electrónico con acceso a internet (como un móvil, ordenador o tablet), para ingresar así en el Campus Virtual y disfrutar de los materiales académicos más dinámicos del mercado pedagógico.

Incrementarás tu conocimiento a partir de casos reales y la resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje”

Esta Especialización en Integración de Técnicas de Inteligencia Artificial para Soporte Multilenguaje 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

¿Quieres aplicar las técnicas más efectivas del Aprendizaje Automático para garantizar la coherencia en la terminología de los contenidos traducidos? Consíguelo mediante este programa universitario”

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.  

Ahondarás en las últimas tendencias para mejorar la interpretación automática con reconocimiento de voz y garantizar la privacidad de los datos"

Estudiarás desde la comodidad de tu hogar y actualizarás tus conocimientos de forma online con TECH, la Universidad digital más grande del mundo” 

Concebido por reconocidos especialistas en Inteligencia Artificial aplicada a la Traducción e Interpretación, el itinerario profundizará en la implementación algoritmos de Machine Learning modernos. De este modo, los alumnos desarrollarán habilidades avanzadas tanto para entrenar como personalizar modelos de Aprendizaje Automático y Redes Neuronales Profundas para optimizar la calidad de las interpretaciones automáticas en diferentes idiomas y contextos lingüísticos. Asimismo, los materiales didácticos analizarán en las claves para diseñar interfaces como chatbots a través de herramientas especializadas como TensorFlow, OpeanAI y PyTorch. Gracias a esto, los profesionales crearán diversos asistentes virtuales multilingües para mejorar la eficiencia de las traducciones.

Dominarás las estrategias de Procesamiento del Lenguaje Natural más sofisticadas para mejorar la fluidez de las traducciones automáticas en diversos idiomas” 

 Módulo 1. Inteligencia Artificial y Traducción en Tiempo Real 

1.1. Introducción a la traducción en tiempo real con Inteligencia Artificial 

1.1.1. Definición y conceptos básicos  
1.1.2. Importancia y aplicaciones en diversos contextos  
1.1.3. Desafíos y oportunidades  
1.1.4. Herramientas como Fluently ó Voice Tra  

1.2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en traducción  

1.2.1. Breve introducción a la Inteligencia Artificial  
1.2.2. Aplicaciones específicas en traducción  
1.2.3. Modelos y algoritmos relevantes  

1.3. Herramientas de traducción en tiempo real basadas en IA  

1.3.1. Descripción de las principales herramientas disponibles  
1.3.2. Comparativa de funcionalidades y características  
1.3.3. Casos de uso y ejemplos prácticos  

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

1.4.1. Principios y funcionamiento de los modelos NMT  
1.4.2. Ventajas sobre los enfoques tradicionales  
1.4.3. Desarrollo y evolución de los modelos NMT  

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

1.5.1. Conceptos básicos de NLP relevantes para la traducción  
1.5.2. Técnicas de preprocesamiento y posprocesamiento  
1.5.3. Mejora de la coherencia y cohesión del texto traducido  

1.6. Modelos de traducción multilingüe y multimodal  

1.6.1. Modelos de traducción que admiten múltiples idiomas  
1.6.2. Integración de modalidades como texto, voz e imágenes  
1.6.3. Desafíos y consideraciones en la traducción multilingüe y multimodal  

1.7. Evaluación de la calidad en traducción en tiempo real con Inteligencia Artificial  

1.7.1. Métricas de evaluación de calidad de traducción  
1.7.2. Métodos de evaluación automática y humana. iTranslate Voice  
1.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la traducción  

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

1.8.1. Uso de herramientas de traducción en el trabajo diario  
1.8.2. Integración con sistemas de gestión de contenido y localización  
1.8.3. Adaptación de las herramientas a las necesidades específicas del usuario  

1.9. Desafíos éticos y sociales en traducción en tiempo real con Inteligencia Artificial  

1.9.1. Sesgos y discriminación en la traducción automática  
1.9.2. Privacidad y seguridad de los datos del usuario  
1.9.3. Impacto en la diversidad lingüística y cultural  

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

1.10.1. Tendencias emergentes y avances tecnológicos  
1.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras  
1.10.3. Implicaciones para la comunicación global y la accesibilidad lingüística  

Módulo 2. Integración de Tecnologías de Reconocimiento de Voz en Interpretación Automática 

2.1. Introducción a la integración de tecnologías de reconocimiento de voz en interpretación automática  

2.1.1. Definición y conceptos básicos  
2.1.2. Breve historia y evolución. Kaldi  
2.1.3. Importancia y beneficios en el ámbito de la interpretación  

2.2. Principios del reconocimiento de voz para interpretación automática  

2.2.1. Funcionamiento del reconocimiento de voz  
2.2.2. Tecnologías y algoritmos utilizados  
2.2.3. Tipos de sistemas de reconocimiento de voz  

2.3. Desarrollo y mejoras en tecnologías de reconocimiento de voz  

2.3.1. Avances tecnológicos recientes. Speech Recognition  
2.3.2. Mejoras en precisión y velocidad  
2.3.3. Adaptación a diferentes acentos y dialectos  

2.4. Plataformas y herramientas de reconocimiento de voz para interpretación automática  

2.4.1. Descripción de las principales plataformas y herramientas disponibles  
2.4.2. Comparativa de funcionalidades y características  
2.4.3. Casos de uso y ejemplos prácticos. Speechmatics  

2.5. Integración de tecnologías de reconocimiento de voz en sistemas de interpretación automática  

2.5.1. Diseño e implementación de sistemas de interpretación automática con reconocimiento de voz  
2.5.2. Adaptación a diferentes entornos y situaciones de interpretación  
2.5.3. Consideraciones técnicas y de infraestructura  

2.6. Optimización de la experiencia de usuario en interpretación automática con reconocimiento de voz  

2.6.1. Diseño de interfaces de usuario intuitivas y fáciles de usar  
2.6.2. Personalización y configuración de preferencias. OTTER.ai  
2.6.3. Accesibilidad y soporte multilingüe en los sistemas de interpretación automática  

2.7. Evaluación de la calidad en interpretación automática con reconocimiento de voz  

2.7.1. Métricas de evaluación de calidad de interpretación  
2.7.2. Evaluación automática vs. evaluación humana  
2.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la interpretación automática con reconocimiento de voz  

2.8. Desafíos éticos y sociales en el uso de tecnologías de reconocimiento de voz en interpretación automática  

2.8.1. Privacidad y seguridad de los datos del usuario  
2.8.2. Sesgos y discriminación en el reconocimiento de voz  
2.8.3. Impacto en la profesión de intérprete y en la diversidad lingüística y cultural  

2.9. Aplicaciones específicas de la interpretación automática con reconocimiento de voz  

2.9.1. Interpretación en tiempo real en entornos empresariales y comerciales  
2.9.2. Interpretación remota y telefónica con reconocimiento de voz  
2.9.3. Interpretación en eventos internacionales y conferencias  

2.10. Futuro de la integración de tecnologías de reconocimiento de voz en interpretación automática  

2.10.1. Tendencias emergentes y desarrollos tecnológicos. CMU Sphinx  
2.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras  
2.10.3. Implicaciones para la comunicación global y la eliminación de barreras lingüísticas  

Módulo 3. Diseño de Interfaces y Chatbots Multilenguaje mediante Herramientas de Inteligencia Artificial 

3.1. Fundamentos de interfaces multilenguaje  

3.1.1. Principios de diseño para multilingüismo: usabilidad y accesibilidad con Inteligencia Artificial  
3.1.2. Tecnologías clave: uso de TensorFlow y PyTorch para desarrollo de interfaces  
3.1.3. Estudio de casos: análisis de interfaces exitosas usando Inteligencia Artificial 

3.2. Introducción a los chatbots con Inteligencia Artificial 

3.2.1. Evolución de los chatbots: de simples a impulsados por Inteligencia Artificial 
3.2.2. Comparación de chatbots: reglas vs. modelos basados en Inteligencia Artificial 
3.2.3. Componentes de chatbots impulsados por IA: uso de Natural Language Understanding (NLU)  

3.3. Arquitecturas de chatbots multilenguaje con Inteligencia Artificial 

3.3.1. Diseño de arquitecturas escalables con IBM Watson  
3.3.2. Integración de chatbots en plataformas con Microsoft Bot Framework  
3.3.3. Actualización y mantenimiento con herramientas de Inteligencia Artificial 

3.4. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para chatbots  

3.4.1. Análisis sintáctico y semántico con Google BERT  
3.4.2. Entrenamiento de modelos de lenguaje con OpenAI GPT  
3.4.3. Aplicación de herramientas PLN como spaCy en chatbots  

3.5. Desarrollo de chatbots con frameworks de Inteligencia Artificial 

3.5.1. Implementación con Google Dialogflow  
3.5.2. Creación y entrenamiento de flujos de diálogo con IBM Watson  
3.5.3. Personalización avanzada utilizando APIs de AI como Microsoft LUIS  

3.6. Gestión de la conversación y contexto en chatbots  

3.6.1. Modelos de estado con Rasa para chatbots  
3.6.2. Estrategias de gestión conversacional con Deep Learning  
3.6.3. Resolución de ambigüedades y correcciones en tiempo real usando Inteligencia Artificial 

3.7. Diseño UX/UI para chatbots multilenguaje con Inteligencia Artificial 

3.7.1. Diseño centrado en el usuario utilizando análisis de datos de Inteligencia Artificial  
3.7.2. Adaptación cultural con herramientas de localización automática  
3.7.3. Pruebas de usabilidad con simulaciones basadas en Inteligencia Artificial 

3.8. Integración de chatbots en canales múltiples con Inteligencia Artificial  

3.8.1. Desarrollo omnicanal con TensorFlow  
3.8.2. Estrategias de integración seguras y privadas con tecnologías de Inteligencia Artificial 
3.8.3. Consideraciones de seguridad con algoritmos de criptografía de Inteligencia Artificial 

3.9. Análisis de datos y optimización de chatbots  

3.9.1. Uso de plataformas de análisis como Google Analytics para chatbots  
3.9.2. Optimización de rendimiento con algoritmos de Machine Learning  
3.9.3. Aprendizaje automático para refinamiento continuo del chatbot  

3.10. Implementación de un chatbot multilenguaje con Inteligencia Artificial  

3.10.1. Definición del proyecto con herramientas de gestión de Inteligencia Artificial 
3.10.2. Implementación técnica utilizando TensorFlow o PyTorch  
3.10.3. Evaluación y ajuste basado en Machine Learning y feedback de usuarios 

Un plan de estudios altamente flexible y basado en el libre acceso de contenidos, al que podrás acceder desde tu dispositivo electrónico de preferencia. ¡Incluso desde tu smartphone!”