Grazie a questo Corso universitario, 100% online, approfondirai i modelli linguistici tradizionali e moderni, così come la loro applicazione nel Elaborazione del Linguaggio Naturale (PLN)" 

I modelli linguistici basati sull'Intelligenza Artificiale stanno rivoluzionando il campo della traduzione e dell'interpretazione. Questi sistemi, formati con grandi volumi di dati multilingue, consentono di generare traduzioni automatiche con una precisione senza precedenti, riducendo le barriere linguistiche in tempo reale. 

Così nasce questo Corso universitario, in cui i professionisti acquisiranno una solida conoscenza degli approcci classici della linguistica, compresi i modelli basati su regole e probabilistici, così come le più avanzate tecniche di elaborazione basate sull'Intelligenza Artificiale, come l'apprendimento profondo. Questo quadro teorico fornirà una comprensione approfondita di come i linguaggi sono strutturati e elaborati, che è essenziale per un'efficace pratica professionale. 

Saranno inoltre implementati modelli probabilistici che consentono di prevedere strutture e modelli linguistici basati su dati preesistenti, e modelli basati su regole fondate su norme grammaticali e sintattiche predefinite. Inoltre, saranno formati sull'uso di tecniche di apprendimento profondo, che imitano le reti neurali del cervello umano, per affrontare complessi problemi di traduzione automatica e riconoscimento del linguaggio in tempo reale. 

Infine, gli esperti saranno preparati ad applicare queste conoscenze sia nella traduzione scritta che nell'interpretazione, approfittando dell'uso di strumenti avanzati di Intelligenza Artificiale per migliorare la precisione, la fluidità e l'efficienza in entrambe le attività. Con una formazione che combina teoria linguistica e tecnologia all'avanguardia, saranno in grado di affrontare le sfide attuali della traduzione e dell'interpretazione con una prospettiva moderna e innovativa. 

In questo modo, TECH ha creato un programma 100% online, accessibile tramite un dispositivo elettronico con connessione a Internet. Questo evita inconvenienti come lo spostamento in un luogo fisico e l'obbligo di seguire un orario rigoroso. Inoltre, si baserà sulla rivoluzionaria metodologia Relearning, che si concentra sulla ripetizione di concetti essenziali per facilitare un'assimilazione ottimale e organica dei contenuti. 

Svilupperai competenze pratiche nell'uso di strumenti basati sull'Intelligenza Artificiale, migliorando la tua competitività nella traduzione automatica e nell'interpretazione. Cosa aspetti ad iscriverti?" 

Questo Corso universitario in Modelli Linguistici e Applicazione dell'Intelligenza Artificiale  possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Intelligenza Artificiale applicata alla Traduzione e all'Interpretazione 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercitazioni pratiche in cui è possibile realizzare il processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet 

Acquisirai una solida base teorica sui modelli linguistici, dotandoti delle competenze pratiche necessarie per implementare soluzioni innovative nel campo della traduzione e dell'interpretazione" 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

Acquisirai una solida conoscenza dei vari modelli linguistici, comprendendo dalle teorie classiche a quelle più contemporanee basate sull'Intelligenza Artificiale. Con tutte le garanzie di qualità di TECH!"

Acquisirai familiarità con le tecniche di modellazione probabilistica e i modelli basati su regole, così come con metodologie di apprendimento profondo, attraverso i migliori materiali didattici, all'avanguardia tecnologica ed educativa"

Il contenuto di questo titolo accademico comprenderà i diversi modelli linguistici, dagli approcci classici alle innovazioni guidate dall'Intelligenza Artificiale, concentrandosi sulla loro applicazione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Inoltre, si approfondirà lo studio di modelli probabilistici, metodi basati su regole e tecniche di apprendimento profondo, ciò consentirà ai professionisti di sviluppare le competenze per implementare questi strumenti in compiti come la traduzione automatica e l'interpretazione in tempo reale. 

Il contenuto del Corso universitario in Modelli Linguistici e Applicazione dell'Intelligenza Artificiale  comprenderà una vasta gamma di temi che integrano la teoria linguistica con la pratica della tecnologia moderna" 

Modulo 1. Modelli Linguistici e Applicazione dell’IA

1.1. Modelli linguistici classici e loro rilevanza in IA 

1.1.1. Grammatica generativa e trasformazionale 
1.1.2. Teoria della linguistica strutturale 
1.1.3. Teoria della grammatica formale 
1.1.4. Applicazioni dei modelli classici in IA 

1.2. Modelli probabilistici in linguistica e loro applicazione in IA 

1.2.1. Modello di Markov nascosto (HMM) 
1.2.2. Modelli di linguaggio statistico 
1.2.3. Algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati 
1.2.4. Applicazioni di riconoscimento vocale e elaborazione di testi 

1.3. Modelli basati su regole e loro implementazione nell'IA: GPT 

1.3.1. Grammatiche formali e sistemi di regole 
1.3.2. Rappresentazione della conoscenza e logica computazionale 
1.3.3. Sistemi esperti e motori di inferenza 
1.3.4. Applicazioni in sistemi di dialogo e assistenti virtuali 

1.4. Modelli di apprendimento profondo in linguistica e il loro uso nell’IA

1.4.1. Reti neurali convoluzionali per l'elaborazione di testi 
1.4.2. Reti neurali ricorrenti e LSTM per la modellazione di sequenze 
1.4.3. Modelli di assistenza e trasformatori: APERTIUM 
1.4.4. Applicazioni nella traduzione automatica, generazione di testo e analisi dei sentimenti 

1.5. Rappresentazioni distribuite del linguaggio e il suo impatto sull'IA 

1.5.1. Word embeddings e modelli di spazio vettoriale 
1.5.2. Rappresentazioni distribuite di frasi e documenti 
1.5.3. Modelli della borsa di parole e modelli di linguaggio continuo 
1.5.4. Applicazioni per il recupero di informazioni, clustering di documenti e raccomandazione dei contenuti 

1.6. Modelli di traduzione automatica e loro evoluzione in IA: Lilt 

1.6.1. Modelli di traduzione statistica e basati su regole 
1.6.2. Progressi nella traduzione automatica neurale 
1.6.3. Approcci ibridi e modelli multilingue 
1.6.4. Applicazioni nei servizi di traduzione online e localizzazione dei contenuti 

1.7. Modelli di analisi dei sentimenti e loro utilità in IA 

1.7.1. Metodi di classificazione dei sentimenti 
1.7.2. Identificazione di emozioni nel testo 
1.7.3. Analisi delle recensioni e dei commenti degli utenti 
1.7.4. Applicazioni per social media, analisi delle recensioni dei prodotti e assistenza ai clienti 

1.8. Modelli di generazione del linguaggio e loro applicazione in IA: TransPerfect Globallink 

1.8.1. Modelli di generazione di testo autoregressive 
1.8.2. Generazione di testo condizionato e controllato 
1.8.3. Modelli di generazione del linguaggio naturale basati su GPT 
1.8.4. Applicazioni in scrittura automatica, sintesi di testo e conversazione intelligente 

1.9. Modelli di riconoscimento vocale e loro integrazione nell'IA 

1.9.1. Metodi di estrazione delle caratteristiche audio 
1.9.2. Modelli di riconoscimento vocale basati su reti neurali 
1.9.3. Miglioramenti nella precisione e robustezza del riconoscimento vocale 
1.9.4. Applicazioni su assistenti virtuali, sistemi di trascrizione e controllo vocale dei dispositivi 

1.10. Sfide e futuro dei modelli linguistici nell'IA 

1.10.1. Sfide nella comprensione del linguaggio naturale 
1.10.2. Limitazioni e pregiudizi nei modelli linguistici attuali 
1.10.3. Ricerca e tendenze future sui modelli linguistici in IA 
1.10.4. Impatto sulle applicazioni future come l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e la comprensione umana del linguaggio: SmartCAt 

Affronterai la valutazione critica delle tecnologie emergenti nel campo della traduzione e dell'interpretazione, preparandoti ad affrontare le sfide e le opportunità che l'attuale ambiente multilingue presenta"