Grazie a questo Esperto universitario 100% online, padroneggerai le tecniche di Intelligenza Artificiale più innovative per ottenere Traduzioni Automatiche definite dalla elevata coerenza e precisione" 

Secondo un recente rapporto dell'Organizzazione delle Nazioni Unite, l'implementazione di strumenti emergenti di Intelligenza Artificiale ha permesso di ottimizzare del 50% l'accessibilità ai contenuti multilingue nei progetti di sviluppo globale. In questo modo, ha facilitato la comprensione tra culture diverse attraverso metodi all'avanguardia come il Deep Learning. Per questo è fondamentale che gli specialisti si tengano aggiornati sulle più sofisticate tecniche di Deep Learning e di training di algoritmi per migliorare la Traduzione in settori critici come la salute, l'istruzione o i diritti umani.

Con l'obiettivo di facilitare questo aggiornamento, TECH ha creato un pionieristico Esperto universitario in Applicazione di Tecniche di Intelligenza Artificiale per la Traduzione Automatica. Progettato da riferimenti in questo settore, il percorso accademico approfondirà questioni che spaziano dai diversi modelli probabilistici di linguistica o sistemi di rilevamento delle emozioni alla generazione di testi autoregressivi. In questo modo, gli studenti acquisiranno competenze avanzate sia per progettare che per addestrare e ottimizzare algoritmi come le reti neurali. Inoltre, i materiali didattici approfondiranno l'uso di software all'avanguardia (tra cui Fluenty, Voice Tra o iTranslate Voice) con l'obiettivo di consentire agli studenti di eseguire interpretazioni automatiche di voce in situazioni speciali che richiedono una comunicazione immediata e diretta.

Per quanto riguarda la metodologia del Corso Universitario, viene impartito in modo 100% online affinché i professionisti della traduzione possano pianificare individualmente i loro orari e il ritmo di studio. Inoltre, TECH utilizza il metodo dirompente Relearning, consistente nella ripetizione naturale e progressiva dei concetti essenziali dell'argomento per garantire la loro comprensione ottimale. In questo senso, l'unica cosa che gli studenti avranno bisogno è un dispositivo elettronico con accesso a internet per entrare nel Campus Virtuale, dove troveranno diverse risorse multimediali presenti in formati come riassunti interattivi, casi di studio o video esplicativi.

Trarrai lezioni preziose attraverso casi pratici reali in ambienti di apprendimento simulati"

Questo Esperto universitario in Applicazione di Tecniche di Intelligenza Artificiale per la Traduzione Automatica 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

Cerchi di implementare nella tua pratica quotidiana le più moderne tecniche dell'Intelligenza Artificiale per tradurre automaticamente linguaggi complessi come gerghi o tecnicismi? Ottieni tale obiettivo con questa qualifica”

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 l'uso di piattaforme avanzate di Traduzione Assistita come Wordbee, che ti permetteranno di effettuare controlli di qualità per rilevare le comuni incongruenze terminologiche come errori di ortografia"

Con la rivoluzionaria metodologia Relearning applicata da TECH, consoliderai i concetti più complessi del programma in modo naturale e progressivo"

Questo programma è stato progettato da veri esperti di Intelligenza Artificiale applicata alla Traduzione Automatica. Il piano di studi approfondirà aspetti che vanno dall'implementazione di modelli di Apprendimento Linguistico o sistemi di analisi dei sentimenti ai diversi metodi di riconoscimento vocale. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate sia per allenare che per adattare le tecniche di Deep Learning a diverse lingue e contesti. Inoltre, il programma analizzerà le strategie più all'avanguardia di Elaborazione del Linguaggio Naturale, che permetteranno agli studenti di tradurre strutture grammaticali complesse in tempo reale e generare testi fluenti.

Gestirai gli algoritmi più sofisticati per ottimizzare diversi sistemi di Traduzione Automatica basati sull'Intelligenza Artificiale, che ti permetteranno di adattare le tue interpretazioni a contesti linguistici diversi"

Modulo 1. Modelli Linguistici e Applicazione dell'Intelligenza Artificiale 

1.1. Modelli classici della linguistica e loro rilevanza nell'Intelligenza Artificiale

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 di Intelligenza Artificiale

1.2. Modelli probabilistici in linguistica e applicazioni nell'Intelligenza Artificiale

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'Intelligenza Artificiale

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'Intelligenza Artificiale

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'Intelligenza Artificiale
1.10.4. Impatto su applicazioni future come l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e la comprensione del linguaggio umano: SmartCAt

Modulo 2. Intelligenza Artificiale e Traduzione in Tempo Reale

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

2.1.1. Definizione e concetti di base
2.1.2. Importanza e applicazioni in vari contesti
2.1.3. Sfide e opportunità
2.1.4. Strumenti come Fluently o Voice Tra

2.2. Fondamenti di Intelligenza Artificiale nella traduzione

2.2.1. Breve introduzione all'Intelligenza Artificiale
2.2.2. Applicazioni specifiche nella traduzione
2.2.3. Modelli e algoritmi rilevanti

2.3. Strumenti di traduzione in tempo reale basati sull'Intelligenza Artificiale

2.3.1. Descrizione dei principali strumenti disponibili
2.3.2. Confronto delle funzionalità e delle caratteristiche
2.3.3. Casi d'uso ed esempi pratici

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

2.4.1. Principi e funzionamento dei modelli NMT
2.4.2. Vantaggi rispetto agli approcci tradizionali
2.4.3. Sviluppo ed evoluzione dei modelli NMT

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

2.5.1. Concetti di base di NLP rilevanti per la traduzione
2.5.2. Tecniche di pre-elaborazione e post-elaborazione
2.5.3. Miglioramento della coerenza e della coesione del testo tradotto

2.6. Modelli di traduzione multilingue e multimodale

2.6.1. Modelli di traduzione che supportano più lingue
2.6.2. Integrazione di modalità quali testo, voce e immagini
2.6.3. Sfide e considerazioni sulla traduzione multilingue e multimodale

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

2.7.1. Metriche di valutazione della qualità della traduzione
2.7.2. Metodi di valutazione automatica e umana: iTranslate Voice
2.7.3. Strategie per migliorare la qualità della traduzione

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

2.8.1. Uso degli strumenti di traduzione nel lavoro quotidiano
2.8.2. Integrazione con i sistemi di gestione dei contenuti e di localizzazione
2.8.3. Adattamento degli strumenti alle esigenze specifiche degli utenti

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

2.9.1. Pregiudizi e discriminazioni nella traduzione automatica
2.9.2. Privacy e sicurezza dei dati degli utenti
2.9.3. Impatto sulla diversità linguistica e culturale

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

2.10.1. Tendenze emergenti e sviluppi tecnologici
2.10.2. Prospettive future e possibili applicazioni innovative
2.10.3. Implicazioni per la comunicazione globale e l'accessibilità linguistica

Modulo 3. Strumenti e Piattaforme di Traduzione Assistita dall'Intelligenza Artificiale

3.1. Introduzione agli strumenti e alle piattaforme di traduzione assistita dell’IA

3.1.1. Definizione e concetti di base
3.1.2. Breve storia ed evoluzione
3.1.3. Importanza e vantaggi nella traduzione professionale

3.2. Principali strumenti di traduzione assistita dall'Intelligenza Artificiale

3.2.1. Descrizione e funzionalità dei principali strumenti presenti sul mercato
3.2.2. Confronto tra caratteristiche e prezzi
3.2.3. Casi d'uso ed esempi pratici

3.3. Piattaforme di traduzione assistita dall'IA in ambito professionale: Wordfast

3.3.1. Descrizione delle piattaforme più diffuse di traduzione assistita dall’Intelligenza Artificiale
3.3.2. Funzionalità specifiche per team e agenzie di traduzione
3.3.3. Integrazione con altri strumenti e sistemi di gestione dei progetti

3.4. Modelli di traduzione automatica implementati negli strumenti TAIA

3.4.1. Modelli di traduzione statistica
3.4.2. Modelli di traduzione neurale
3.4.3. I progressi della Traduzione Automatica Neurale (NMT) e il suo impatto sugli strumenti TAIA

3.5. Integrazione delle risorse linguistiche e dei database negli strumenti TAIA

3.5.1. Utilizzo di corpus e database linguistici per migliorare l'accuratezza della traduzione
3.5.2. Integrazione di dizionari e glossari specializzati
3.5.3. Importanza del contesto e della terminologia specifica nella traduzione assistita dall'IA

3.6. Interfaccia ed esperienza utente negli strumenti TAIA

3.6.1. Design e usability delle interfacce utente
3.6.2. Personalizzazione e impostazioni delle preferenze
3.6.3. Accessibilità e supporto multilingue delle piattaforme TAIA

3.7. Valutazione della qualità nella traduzione assistita dall'Intelligenza Artificiale

3.7.1. Metriche di valutazione della qualità della traduzione
3.7.2. Valutazione automatica e umana
3.7.3. Strategie per migliorare la qualità della traduzione assistita dall'IA

3.8. Integrazione degli strumenti TAIA nel flusso di lavoro del traduttore

3.8.1. Integrazione degli strumenti TAIA nel processo di traduzione
3.8.2. Ottimizzazione del flusso di lavoro e aumento della produttività
3.8.3. Collaborazione e lavoro di squadra negli ambienti di traduzione assistita dall'IA

3.9. Sfide etiche e sociali nell'uso degli strumenti TAIA

3.9.1. Pregiudizi e discriminazioni nella traduzione automatica
3.9.2. Privacy e sicurezza dei dati degli utenti
3.9.3. Impatto sulla professione di traduttore e sulla diversità linguistica e culturale

3.10. Introduzione agli strumenti e alle piattaforme di traduzione assistita dell’IA: Wordbee

3.10.1. Tendenze emergenti e sviluppi tecnologici
3.10.2. Prospettive future e possibili applicazioni innovative
3.10.3. Implicazioni per la formazione e lo sviluppo professionale nella traduzione

Cogli l'opportunità di conoscere gli ultimi progressi in questo ambito e applicali al tuo lavoro quotidiano"