Con este Curso Universitario 100% online, profundizarás en los modelos lingüísticos tradicionales y modernos, así como su aplicación en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)” 

Los modelos lingüísticos basados en Inteligencia Artificial están revolucionando el campo de la traducción y la interpretación. Estos sistemas, entrenados con grandes volúmenes de datos multilingües, permiten generar traducciones automáticas con una precisión sin precedentes, reduciendo las barreras idiomáticas en tiempo real.

Así nace este Curso Universitario, en el que los profesionales adquirirán un conocimiento sólido de los enfoques clásicos de la lingüística, incluyendo los modelos basados en reglas y los probabilísticos, así como de las más avanzadas técnicas de procesamiento basadas en Inteligencia Artificial, como el aprendizaje profundo. Este marco teórico proporcionará una comprensión profunda de cómo los lenguajes se estructuran y procesan, lo cual es esencial para una práctica profesional eficaz. 

Asimismo, se implementarán modelos probabilísticos que permiten predecir estructuras y patrones lingüísticos basados en datos previos, y modelos basados en reglas que se fundamentan en normas gramaticales y sintácticas predefinidas. Además, se capacitará en el uso de técnicas de aprendizaje profundo, que imitan las redes neuronales del cerebro humano, para abordar problemas complejos de traducción automática y reconocimiento del lenguaje en tiempo real. 

Finalmente, los expertos estarán preparados para aplicar estos conocimientos, tanto en la traducción escrita como en la interpretación, beneficiándose del uso de herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial para mejorar la precisión, la fluidez y la eficiencia en ambas tareas. Con una capacitación que combina teoría lingüística y tecnología de vanguardia, podrán enfrentar los desafíos actuales de la traducción e interpretación con una perspectiva moderna e innovadora. 

De este modo, TECH ha creado un programa 100% online, accesible a través de un dispositivo electrónico con conexión a Internet. Esto evita inconvenientes como el desplazamiento a un lugar físico y la obligación de seguir un horario estricto. Adicionalmente, se fundamentará en la revolucionaria metodología Relearning, la cual se centra en la repetición de conceptos esenciales para facilitar una asimilación óptima y orgánica de los contenidos.

Desarrollarás habilidades prácticas en el uso de herramientas basadas en Inteligencia Artificial, mejorando tu competitividad en la traducción automática y la interpretación. ¿A qué esperas para matricularte?” 

Este Curso Universitario en Modelos Lingüísticos y Aplicación de Inteligencia Artificial 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

Obtendrás un sólido fundamento teórico sobre los modelos lingüísticos, equipándote con las habilidades prácticas necesarias para implementar soluciones innovadoras en el ámbito de la traducción y la interpretación” 

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. 

Adquirirás un conocimiento sólido sobre los diversos modelos lingüísticos, abarcando desde las teorías clásicas hasta las más contemporáneas basadas en Inteligencia Artificial. ¡Con todas las garantías de calidad de TECH!"

Te familiarizarás con técnicas de modelado probabilístico y modelos basados en reglas, así como con metodologías de aprendizaje profundo, a través de los mejores materiales didácticos, a la vanguardia tecnológica y educativa"

Los contenidos de esta titulación académica incluirán los diferentes modelos lingüísticos, desde los enfoques clásicos hasta las innovaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial, centrándose en su aplicación en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Además, se profundizará en el estudio de modelos probabilísticos, métodos basados en reglas y técnicas de aprendizaje profundo, lo que permitirá a los profesionales desarrollar habilidades para implementar estas herramientas en tareas como la traducción automática y la interpretación en tiempo real.

El contenido del Curso Universitario en Modelos Lingüísticos y Aplicación de Inteligencia Artificial abarcará una amplia gama de temas que integran la teoría lingüística con la práctica  de la tecnología moderna” 

Módulo 1. Modelos Lingüísticos y Aplicación de IA 

1.1. Modelos clásicos de lingüística y su relevancia en IA  

1.1.1. Gramática generativa y transformacional  
1.1.2. Teoría lingüística estructural  
1.1.3. Teoría de la gramática formal  
1.1.4. Aplicaciones de los modelos clásicos en IA  

1.2. Modelos probabilísticos en lingüística y su aplicación en IA  

1.2.1. Modelos de Markov Ocultos (HMM)  
1.2.2. Modelos de lenguaje estadísticos  
1.2.3. Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado  
1.2.4. Aplicaciones en reconocimiento de voz y procesamiento de texto  

1.3. Modelos basados en reglas y su implementación en IA. GPT  

1.3.1. Gramáticas formales y sistemas de reglas  
1.3.2. Representación del conocimiento y lógica computacional  
1.3.3. Sistemas expertos y motores de inferencia  
1.3.4. Aplicaciones en sistemas de diálogo y asistentes virtuales  

1.4. Modelos de aprendizaje profundo en lingüística y su uso en IA  

1.4.1. Redes neuronales convolucionales para procesamiento de texto  
1.4.2. Redes neuronales recurrentes y LSTM para modelado de secuencias  
1.4.3. Modelos de atención y transformadores. APERTIUM  
1.4.4. Aplicaciones en traducción automática, generación de texto y análisis de sentimientos  

1.5. Representaciones distribuidas del lenguaje y su impacto en IA  

1.5.1. Word embeddings y modelos de espacio vectorial  
1.5.2. Representaciones distribuidas de frases y documentos  
1.5.3. Modelos de bolsa de palabras y modelos de lenguaje continuo  
1.5.4. Aplicaciones en recuperación de información, clustering de documentos y recomendación de contenido  

1.6. Modelos de traducción automática y su evolución en IA. Lilt  

1.6.1. Modelos de traducción estadística y basados en reglas  
1.6.2. Avances en traducción automática neuronal  
1.6.3. Enfoques híbridos y modelos multilingües  
1.6.4. Aplicaciones en servicios de traducción en línea y localización de contenido  

1.7. Modelos de análisis de sentimientos y su utilidad en IA  

1.7.1. Métodos de clasificación de sentimientos  
1.7.2. Detección de emociones en texto  
1.7.3. Análisis de opiniones y comentarios de usuarios  
1.7.4. Aplicaciones en redes sociales, análisis de opiniones de productos y atención al cliente  

1.8. Modelos de generación de lenguaje y su aplicación en IA. TransPerfect Globallink  

1.8.1. Modelos de generación de texto autorregresivos  
1.8.2. Generación de texto condicionado y controlado  
1.8.3. Modelos de generación de lenguaje natural basados en GPT  
1.8.4. Aplicaciones en escritura automática, resumen de texto y conversación inteligente  

1.9. Modelos de reconocimiento de voz y su integración en IA  

1.9.1. Métodos de extracción de características de audio  
1.9.2. Modelos de reconocimiento de voz basados en redes neuronales  
1.9.3. Mejoras en la precisión y robustez del reconocimiento de voz  
1.9.4. Aplicaciones en asistentes virtuales, sistemas de transcripción y control de dispositivos por voz  

1.10. Desafíos y futuro de los modelos lingüísticos en IA 

1.10.1. Desafíos en la comprensión del lenguaje natural 
1.10.2. Limitaciones y sesgos en los mod elos lingüísticos actuales 
1.10.3. Investigación y tendencias futuras en modelos lingüísticos en IA  
1.10.4. Impacto en aplicaciones futuras como Inteligencia Artificial General (AGI) y comprensión humana del lenguaje. SmartCAt

Abordarás la evaluación crítica de las tecnologías emergentes en el campo de la traducción y la interpretación, preparándote para enfrentar los desafíos y oportunidades que presenta el entorno multilingüe actual”