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Struttura del corso
Introduzione a Multimodal AI per la traduzione e l'elaborazione del linguaggio
- Cos'è l'intelligenza artificiale multimodale?
- Applicazioni nella traduzione, trascrizione e comunicazione
- Panoramica dei sistemi di traduzione basati sull'intelligenza artificiale in tempo reale
Tecnologia Speech-to-Text e Speech Recognition
- Fondamenti automatici Speech Recognition (ASR)
- Modelli di trascrizione basati sull'intelligenza artificiale (Whisper, Google Speech-to-Text)
- Sfide nell'elaborazione del parlato multilingue
Elaborazione del testo e traduzione automatica neurale
- Introduzione alla traduzione automatica (MT)
- Modelli e architetture di traduzione automatica neurale (NMT)
- Ottimizzazione dei modelli di traduzione per domini specifici
Integrazione Computer Vision per la traduzione multimodale
- Traduzione da immagine a testo (modelli AI basati su OCR)
- Riconoscimento del linguaggio dei segni in tempo reale
- Traduzione di testo da immagini e video
Creazione di un sistema di traduzione AI in tempo reale
- Collegamento di input vocali, testuali e visivi per la traduzione
- Utilizzo di API AI per la comunicazione multilingue in tempo reale
- Sviluppo di un prototipo di assistente di traduzione in tempo reale
Distribuzione della traduzione basata sull'intelligenza artificiale nelle applicazioni Business
- Automazione del supporto clienti multilingue
- Migliorare la comunicazione aziendale con la traduzione basata sull'intelligenza artificiale
- Accessibilità basata sull'intelligenza artificiale per gli utenti globali
Sfide e considerazioni etiche
- Bias e accuratezza nei modelli linguistici dell'intelligenza artificiale
- Preoccupazioni sulla privacy e sicurezza dei dati
- Implicazioni legali ed etiche della traduzione dell'intelligenza artificiale
Tendenze future nell'intelligenza artificiale per l'elaborazione del linguaggio
- Progressi nei modelli di traduzione in tempo reale
- Apprendimento delle lingue e comunicazione interculturale basati sull'intelligenza artificiale
- Applicazioni emergenti dell'intelligenza artificiale multimodale nelle industrie globali
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza di base dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Esperienza con programmazione Python
- Familiarità con le API AI e i servizi basati su cloud
Pubblico
- Linguisti
- Ricercatori di intelligenza artificiale
- Sviluppatori di software
- Business professionisti nei mercati globali
14 ore