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Struttura del corso

Introduzione alla localizzazione aziendale con l’ausilio di modelli linguistici avanzati

  • Comprendere gli ecosistemi di localizzazione nelle grandi aziende.
  • Dalla traduzione automatica basata su regole alla tecnologia guidata da modelli linguistici avanzati.
  • Le principali sfide in termini di qualità, governance e conformità normativa.

Panoramica sui modelli linguistici adatti alla localizzazione

  • Confronto tra i modelli Deepseek, Qwen, Mistral e OpenAI.
  • Tecniche di ottimizzazione e adattamento per la traduzione e la post-editing.
  • Considerazioni riguardo all’implementazione dei modelli e al rapporto costi-prestazioni.

Progettazione di pipeline di localizzazione basate su modelli linguistici avanzati

  • Modelli architetturali per l’integrazione di sistemi di traduzione basati su intelligenza artificiale.
  • Collegamento tra API, database e sistemi di gestione dei contenuti.
  • Coordinazione delle operazioni tramite strumenti come LangChain e Docker.

Controllo qualità automatizzato per traduzioni generate da modelli linguistici avanzati

  • Definizione di indicatori di qualità linguistica, tra cui BLEU, COMET e MQM.
  • Sviluppo di agenti automatizzati per la validazione delle traduzioni.
  • Realizzazione di cicli di feedback derivanti dalla post-editing per un miglioramento continuo.

Governance e conformità normativa nei sistemi di localizzazione alimentati da intelligenza artificiale

  • Instaurazione di meccanismi di supervisione umana all’interno dei processi automatizzati.
  • Monitoraggio, registrazione delle attività e controllo delle modifiche effettuate nel sistema.
  • Osservanza di standard etici e norme sulla privacy dei dati nell’ambito dell’utilizzo dei modelli linguistici avanzati.

Frameworks di valutazione e monitoraggio delle prestazioni

  • Tracciamento costante della qualità delle traduzioni e individuazione di eventuali variazioni indesiderate.
  • Implementazione di avvisi in tempo reale e sistemi di registrazione basati su strumenti open source.
  • Realizzazione di pannelli di controllo per la revisione qualitativa da parte dei responsabili.

Integrazione aziendale e automazione dei processi di localizzazione

  • Collegamento delle pipeline di traduzione alimentate da modelli linguistici avanzati con sistemi di gestione contenuti (CMS) e strumenti di localizzazione (TMS).
  • Automazione dei flussi di lavoro e pianificazione delle attività in modo efficiente.
  • Collaborazione interdepartimentale e gestione centralizzata delle versioni.

Scalabilità e sicurezza delle infrastrutture di localizzazione

  • Strategie per scalare l’implementazione di più modelli linguistici sia nel cloud che in ambienti on-premise.
  • Misure per garantire la sicurezza dei dati, la gestione degli accessi e la loro cifratura.
  • Best practice di governance utili all’adozione su larga scala di modelli linguistici avanzati in ambito aziendale.

Conclusione e prospettive future

Requisiti

  • Conoscenza dei principi fondamentali dell’apprendimento automatico e del processo del linguaggio naturale.
  • Esperienza nell’utilizzo di Python o TypeScript per l’integrazione di API.
  • Familiarità con i processi e gli strumenti tipici della localizzazione a livello enterprise.

Destinatari del corso

  • Ingegneri specializzati in intelligenza artificiale e processamento del linguaggio naturale.
  • Responsabili della gestione tecnica dei progetti di localizzazione.
  • Architetti software e leader tecnici impegnati nello sviluppo di sistemi complessi.
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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