Grazie a questo Esperto universitario, basato sul Relearning, potrai utilizzare le tecniche più innovative dell'Intelligenza Artificiale per ottimizzare la traduzione automatica in ambienti multilingue"

L'avanzamento delle tecniche di Intelligenza Artificiale sta offrendo opportunità senza precedenti per gli esperti che gestiscono ambienti multilingue. Le Reti Neurali Profonde, ad esempio, consentono l'interpretazione automatica in numerose lingue e ottimizzano attività complesse (tra cui la traduzione in tempo reale o la personalizzazione dei contenuti). Tuttavia, per trarre vantaggio dai vantaggi di questa tecnologia, i traduttori devono acquisire competenze avanzate nell'uso preciso di strumenti digitali come TensorFlor, PyTorch o Google Dialogflow. Solo così i professionisti potranno sviluppare interfacce come chatbot per migliorare la qualità delle comunicazioni in più lingue e in tempo reale.

Per facilitare questo lavoro, TECH presenta un programma pionieristico di Integrazione di Tecniche di Intelligenza Artificiale per il Supporto Multilingua. Il percorso accademico approfondirà questioni che vanno dalla formazione di modelli di Machine Learning all'uso di applicazioni specifiche per l'interpretazione automatica con riconoscimento vocale. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate per utilizzare con abilità strumenti di traduzione come Speechmatics, o Kaldi o OTTER.ai. Inoltre, il programma approfondirà la creazione di interfacce digitali come assistenti virtuali attraverso sistemi di Deep Learning, che consentirà agli studenti di adattarsi alle preferenze linguistiche degli utenti e di eseguire interpretazioni più rigorose secondo il tono della conversione.

Va sottolineato che la metodologia di questo programma ne rafforza il carattere innovativo. TECH offre un ambiente accademico 100% online, adattato alle esigenze dei traduttori impegnati che cercano di sperimentare un salto di qualità nella loro carriera. Viene impiegata la metodologia Relearning, basata sulla ripetizione di concetti chiave per fissare le conoscenze e facilitare l'apprendimento. Inoltre, gli studenti avranno bisogno solo di un dispositivo elettronico con accesso a Internet (come un cellulare, computer o tablet), per accedere al Campus Virtuale e usufruire dei materiali accademici più dinamici del mercato pedagogico.

Espanderai le tue competenze mediche analizzando casi reali e risolvendo situazioni complesse in ambienti di apprendimento simulati”

Questo Esperto universitario in Integrazione di Tecniche di Intelligenza Artificiale per il Supporto Multilingua 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

Vuoi applicare le tecniche più efficaci di Machine Learning per garantire la coerenza terminologica dei contenuti tradotti? Ottieni tale obiettivo con questo programma universitario”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, 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 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.   

Approfondirai le ultime tendenze per migliorare l'interpretazione automatica con riconoscimento vocale e garantire la privacy dei dati"

Studierai comodamente da casa e aggiornerai le tue conoscenze online con TECH, la più grande università digitale del mondo"

Ideato da rinomati specialisti in Intelligenza Artificiale applicata alla Traduzione e all'Interpretazione, il percorso approfondirà l'implementazione degli algoritmi di Machine Learning più moderni. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate per addestrare e personalizzare modelli di Apprendimento Automatico e Reti Neurali Profonde per ottimizzare la qualità delle interpretazioni automatiche in diverse lingue e contesti linguistici. Inoltre, i materiali didattici analizzeranno gli elementi chiave per progettare interfacce come chatbot attraverso strumenti specializzati come TensorFlow, OpeanAI e PyTorch. Grazie a questo, i professionisti creeranno diversi assistenti virtuali multilingue per migliorare l'efficienza delle traduzioni.

Padroneggerai le strategie di Elaborazione del Linguaggio Naturale più sofisticate per migliorare la fluidità delle traduzioni automatiche in diverse lingue" 

Modulo 1. Intelligenza Artificiale e Traduzione in Tempo Reale 

1.1. Introduzione alla traduzione in tempo reale con l'Intelligenza Artificiale

1.1.1. Definizione e concetti di base
1.1.2. Importanza e applicazioni in vari contesti
1.1.3. Sfide e opportunità
1.1.4. Strumenti come Fluently o Voice Tra

1.2. Fondamenti di Intelligenza Artificiale nella traduzione

1.2.1. Breve introduzione all'Intelligenza Artificiale
1.2.2. Applicazioni specifiche nella traduzione
1.2.3 Modelli e algoritmi rilevanti

1.3. Strumenti di traduzione in tempo reale basati sull'IA

1.3.1. Descrizione dei principali strumenti disponibili
1.3.2. Confronto delle funzionalità e delle caratteristiche
1.3.3. Casi d'uso ed esempi pratici

1.4. Modelli di Traduzione Neurale Automatica (NMT): SDL language Cloud

1.4.1. Principi e funzionamento dei modelli NMT
1.4.2. Vantaggi rispetto agli approcci tradizionali
1.4.3. Sviluppo ed evoluzione dei modelli NMT

1.5. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) nella traduzione in tempo reale: SayHi TRanslate

1.5.1. Concetti di base di PNL rilevanti per la traduzione
1.5.2. Tecniche di pre-elaborazione e post-elaborazione
1.5.3. Miglioramento della coerenza e della coesione del testo tradotto

1.6. Modelli di traduzione multilingue e multimodale

1.6.1 Modelli di traduzione che supportano più lingue
1.6.2. Integrazione di modalità quali testo, voce e immagini
1.6.3. Sfide e considerazioni sulla traduzione multilingue e multimodale

1.7. Introduzione alla traduzione in tempo reale con l'IA

1.7.1. Metriche di valutazione della qualità della traduzione
1.7.2. Metodi di valutazione automatica e umana: iTranslate Voice
1.7.3. Strategie per migliorare la qualità della traduzione

1.8. Integrazione di strumenti di traduzione in tempo reale in ambienti professionali

1.8.1. Uso degli strumenti di traduzione nel lavoro quotidiano
1.8.2. Integrazione con i sistemi di gestione dei contenuti e di localizzazione
1.8.3. Adattamento degli strumenti alle esigenze specifiche degli utenti

1.9. Sfide etiche e sociali nella traduzione in tempo reale con l'IA

1.9.1. Pregiudizi e discriminazioni nella traduzione automatica
1.9.2. Privacy e sicurezza dei dati degli utenti
1.9.3. Impatto sulla diversità linguistica e culturale

1.10. Futuro della traduzione in tempo reale basata sull'IA: Applingua

1.10.1. Tendenze emergenti e sviluppi tecnologici
1.10.2. Prospettive future e possibili applicazioni innovative
1.10.3. Implicazioni per la comunicazione globale e l'accessibilità linguistica

Modulo 2. Integrazione delle Tecnologie di Riconoscimento Vocale nell'Interpretazione Automatica

2.1. Integrazione delle tecnologie di riconoscimento vocale nell'interpretazione automatica

2.1.1. Definizione e concetti di base
2.1.2. Breve storia ed evoluzione: Kaldi
2.1.3. Importanza e vantaggi nel campo dell'interpretazione

2.2. Principi del riconoscimento vocale per l'interpretazione automatica

2.2.1. Funzionamento del riconoscimento vocale
2.2.2. Tecnologie e algoritmi utilizzati
2.2.3. Tipi di sistemi di riconoscimento vocale

2.3. Sviluppo e miglioramenti delle tecnologie di riconoscimento vocale

2.3.1. Sviluppi tecnologici recenti: Speech Recognition
2.3.2. Miglioramenti nell'accuratezza e nella velocità
2.3.3. Adattamento a diversi accenti e dialetti

2.4. Piattaforme di riconoscimento vocale e strumenti per l'interpretazione automatica

2.4.1. Descrizione delle principali piattaforme e strumenti disponibili
2.4.2. Confronto delle funzionalità e delle caratteristiche
2.4.3. Casi d'uso ed esempi pratici: Speechmatics

2.5. Integrazione delle tecnologie di riconoscimento vocale nei sistemi di interpretazione automatica

2.5.1. Progettazione e implementazione di sistemi di interpretazione automatica con riconoscimento vocale
2.5.2. Adattamento a diversi ambienti e situazioni di interpretazione
2.5.3. Considerazioni tecniche e infrastrutturali

2.6. Ottimizzare l'esperienza dell'utente nell'interpretazione automatica con riconoscimento vocale

2.6.1. Progettazione di interfacce utente intuitive e facili da usare
2.6.2. Personalizzazione e impostazioni delle preferenze: OTTER.ai
2.6.3. Accessibilità e supporto multilingue nei sistemi di interpretazione automatica

2.7. Valutazione della qualità nell'interpretazione automatica con riconoscimento vocale

2.7.1. Metriche di valutazione della qualità dell'interpretazione
2.7.2. Valutazione automatica e umana
2.7.3. Strategie per migliorare la qualità dell'interpretazione automatica con il riconoscimento vocale

2.8. Sfide etiche e sociali nell'uso delle tecnologie di riconoscimento vocale nell'interpretazione automatica

2.8.1. Privacy e sicurezza dei dati degli utenti
2.8.2. Bias e discriminazione nel riconoscimento vocale
2.8.3. Impatto sulla professione di interprete e sulla diversità linguistica e culturale

2.9. Applicazioni specifiche dell'interpretazione automatica con riconoscimento vocale

2.9.1. Interpretazione in tempo reale in ambienti aziendali e commerciali
2.9.2. Interpretazione a distanza e telefonica con riconoscimento vocale
2.9.3. Interpretariato in occasione di eventi e conferenze internazionali

2.10. Futuro dell'integrazione delle tecnologie di riconoscimento vocale nell'interpretazione automatica  

2.10.1. Tendenze emergenti e sviluppi tecnologici: CMU Sphinx
2.10.2. Prospettive future e possibili applicazioni innovative
2.10.3. Implicazioni per la comunicazione globale e l'eliminazione delle barriere linguistiche

Modulo 3. Progettazione di Interfacce e Chatbot Multilingua tramite Strumenti IA 

3.1. Fondamenti delle interfacce multilingua

3.1.1. Principi di progettazione per il multilinguismo: usabilità e accessibilità con l'IA
3.1.2. Tecnologie chiave: l'uso di TensorFlow e PyTorch per lo sviluppo di interfacce
3.1.3. Casi di studio: analisi di interfacce di successo che utilizzano l'Intelligenza Artificiale

3.2. Introduzione ai chatbot con Intelligenza Artificiale

3.2.1. Evoluzione dei chatbot: da semplici a guidati dall'IA
3.2.2. Confronto tra chatbot: regole e modelli basati sull'Intelligenza Artificiale
3.2.3. Componenti di chatbot basati sull'IA: uso della comprensione del Natural Language Understanding (NLU)

3.3. Architetture di chatbot multilingua con Intelligenza Artificiale

3.3.1. Progettazione di architetture scalabili con IBM Watson
3.3.2. Integrazione di chatbot nelle piattaforme con Microsoft Bot Framework
3.3.3. Aggiornamento e manutenzione con strumenti di Intelligenza Artificiale

3.4. Elaborazione del Linguaggio Naturale (PLN) per chatbot

3.4.1. Analisi sintattica e semantica con Google BERT
3.4.2. Addestramento di modelli linguistici con OpenAI GPT
3.4.3. Applicazione di strumenti PLN come spaCy nei chatbot

3.5. Sviluppo di chatbot con framework di Intelligenza Artificiale

3.5.1. Implementazione con Google Dialogflow
3.5.2. Creazione e addestramento di flussi di dialogo con IBM Watson
3.5.3. Personalizzazione avanzata tramite API AI come Microsoft LUIS

3.6. Gestione delle conversazioni e del contesto nei chatbot

3.6.1. Modelli di stato con Rasa per i chatbot
3.6.2. Strategie di gestione della conversazione con Deep Learning
3.6.3. Risoluzione e correzione delle ambiguità in tempo reale con l'IA

3.7. Progettazione UX/UI per chatbot multilingua con l'Intelligenza Artificiale

3.7.1. Progettazione incentrata sull'utente grazie all'analisi dell'Intelligenza Artificiale
3.7.2. Adattamento culturale con strumenti di localizzazione automatica
3.7.3. Test di usabilità con simulazioni basate sull'Intelligenza Artificiale

3.8. Integrazione di chatbot multicanale con l'Intelligenza Artificiale

3.8.1. Sviluppo omnicanale con TensorFlow
3.8.2. Strategie di integrazione sicure e private con le tecnologie IA
3.8.3. Considerazioni sulla sicurezza con gli algoritmi di crittografia dell'Intelligenza Artificiale

3.9. Analisi dei dati e ottimizzazione dei chatbot

3.9.1. Utilizzo di piattaforme di analisi come Google Analytics per i chatbot
3.9.2. Ottimizzazione delle prestazioni con algoritmi di Machine Learning
3.9.3. Apprendimento automatico per il continuo perfezionamento dei chatbot

3.10. Architetture di chatbot multilingua con Intelligenza Artificiale

3.10.1. Definizione del progetto con strumenti di gestione dell'Intelligenza Artificiale
3.10.2. Implementazione tecnica con TensorFlow o PyTorch
3.10.3. Valutazione e messa a punto in base a Machine Learning e feedback degli utenti

Un piano di studi altamente flessibile e basato sul libero accesso ai contenuti, al quale potrai accedere dal tuo dispositivo elettronico preferito. Anche dal tuo smartphone!"