Iscriviti ora a questo Corso universitario, 100% online, in cui approfondirai la generazione di modelli linguistici sviluppati attraverso strumenti avanzati di Intelligenza Artificiale"

I modelli linguistici basati sull'Intelligenza Artificiale stanno cambiando il modo in cui i professionisti delle discipline umanistiche analizzano e comprendono il linguaggio e i dati testuali. Infatti, alcuni strumenti di uso comune, supportati da reti neurali profonde, consentono l'elaborazione di massa dei testi, facilitando l'analisi di grandi volumi di informazioni, dagli studi sociologici alle ricerche politiche.

Nasce così questo Corso universitario, che approfondirà teorie come la grammatica generativa, la linguistica strutturale e la grammatica formale, evidenziando come queste basi concettuali siano ancora applicabili nello sviluppo di modelli di IA. 
In questo senso, saranno presentate applicazioni pratiche di questi modelli nell'automazione del trattamento linguistico.

Saranno inoltre affrontati i modelli probabilistici in linguistica e la loro applicazione nell'Intelligenza Artificiale, compresi i Modelli di Markov Nascosti (HMM) e i modelli statistici del linguaggio. Verranno inoltre affrontati gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, e come questi sono implementati in tecnologie come il riconoscimento di elaborazione vocale e automatica dei testi.

Infine, saranno esaminati i modelli di deep learning applicati all’Elaborazione del Linguaggio Naturale, approfondendo le reti neuronali convoluzionali, ricorrenti e LSTM, nonché i modelli di attenzione e trasformatori. Queste tecnologie sono fondamentali per applicazioni avanzate come la traduzione automatica, la generazione di testo e l'analisi del sentiment. Inoltre, analizzerà come questi modelli consentono la creazione di sistemi robusti che comprendono e generano linguaggio in modo fluido, migliorando l'interazione tra uomo e macchina in ambienti sempre più complessi.

In questo modo, questa qualifica 100% online offrirà agli studenti la flessibilità di realizzarla da qualsiasi luogo e nel momento che meglio si adatta. Con un solo dispositivo elettronico con accesso a Internet, è possibile accedere a tutti i materiali didattici. Inoltre, verrà implementata la rivoluzionaria metodologia Relearning, che promuove l'apprendimento efficace attraverso la ripetizione continua.

Gestirai con successo i modelli di apprendimento profondo in linguistica, così come il loro uso nell’Intelligenza Artificiale, contando sull'aiuto della rivoluzionaria metodologia Relearning, pioniera in TECH"

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 di studio 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
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi è posta sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Rafforzerai le tue conoscenze in grammatica formale e sistemi di regole, completando questa formazione con la gestione di programmi avanzati di IA, il tutto grazie ad una vasta libreria di innovative risorse multimediali"

Il personale docente del programma comprende professionisti del settore, che includono in questa specializzazione le proprie esperienze professionali, e rinomati specialisti appartenenti a società di rilievo e università di prestigio.

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 il professionista 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.

Diventa un professionista con una carriera unica, padroneggiando le principali teorie sulla linguistica strutturale, i modelli classici sull'Intelligenza Artificiale e altre conoscenze essenziali"

Affronterai diversi modelli probabilistici in linguistica, utilizzando applicazioni di riconoscimento vocale e elaborazione testi, per la proposta di nuovi modelli linguistici basati sull'IA"

Questo programma accademico coprirà una varietà di modelli linguistici alimentati da Intelligenza Artificiale, con particolare attenzione alla loro applicazione nell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Sarà inoltre offerta un'analisi dei modelli probabilistici, metodi basati su regole e tecniche di apprendimento, che formerà i professionisti nell'uso di questi strumenti in compiti come la traduzione automatica e l'interpretazione in tempo reale. Inoltre, l'approccio di questo programma sarà diviso in teoria e pratica, integrando contenuti scientifici pertinenti e casi di studio reali.

Questo piano di studi completo e aggiornato ti garantirà l'acquisizione di conoscenze focalizzate sulla generazione di testo condizionato e controllato, nonché su applicazioni in scrittura automatica"

Modulo 1. Modelli Linguistici e Applicazione dell'Intelligenza Artificiale

1.1. Modelli classici della linguistica e loro rilevanza per l'IA

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

1.2. Modelli probabilistici in linguistica e applicazioni nell'IA

1.2.1. Hidden Markov Model (HMM)
1.2.2. Modelli linguistici statistici
1.2.3. Algoritmi di apprendimento supervisionato e non
1.2.4. Applicazioni nel riconoscimento vocale e nell'elaborazione del testo

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 nei sistemi di dialogo e negli assistenti virtuali

1.4. Modelli di deep learning in linguistica e loro utilizzo nell'IA

1.4.1. Reti neurali convoluzionali per l'elaborazione del testo
1.4.2. Reti neurali ricorrenti e LSTM per la modellazione di sequenze
1.4.3. Modelli di attenzione e trasformatori: APERTIUM
1.4.4. Applicazioni in traduzione automatica, generazione di testi e analisi del sentiment

1.5. Rappresentazioni linguistiche distribuite e loro 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 bag-of-words e modelli linguistici continui
1.5.4. Applicazioni in information retrieval, clustering di documenti e raccomandazione di contenuti

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

1.6.1. Modelli di traduzione statistici 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 nella localizzazione dei contenuti

1.7. Modelli di analisi del sentiment e loro utilità nell'IA

1.7.1. Metodi di classificazione del sentiment
1.7.2. Rilevamento delle emozioni nel testo
1.7.3. Analisi delle opinioni e dei commenti degli utenti
1.7.4. Applicazioni nei social network, analisi delle opinioni sui prodotti e servizio clienti

1.8. Modelli di generazione linguistica e loro applicazione nell'IA: TransPerfect Globallink

1.8.1. Modelli autoregressivi di generazione del testo
1.8.2. Generazione di testo condizionata e controllata
1.8.3. Modelli di generazione del linguaggio naturale basati su GPT
1.8.4. Applicazioni in digitazione automatica, riassunto di testi 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. Miglioramento dell'accuratezza e della robustezza del riconoscimento vocale
1.9.4. Applicazioni in 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. Limiti e sfide degli attuali modelli linguistici
1.10.3. Ricerca e tendenze future nella modellazione linguistica dell'IA
1.10.4. Impatto su applicazioni future come l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e la comprensione del linguaggio umano: SmartCAt

Questo programma è stato progettato per i professionisti delle Scienze Umanistiche con un interesse a capire l'impatto della comprensione umana del linguaggio nelle applicazioni future di Intelligenza Artificiale Generale (AGI)"