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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative