Plan du cours

Introduction à Multimodal AI pour la traduction et le traitement du langage

  • Qu'est-ce que l'IA multimodale ?
  • Applications dans les domaines de la traduction, de la transcription et de la communication
  • Aperçu des systèmes de traduction en temps réel alimentés par l'IA

Technologies de conversion de la parole au texte et Speech Recognition technologies

  • Principes fondamentaux de la Speech Recognition automatique (ASR)
  • Modèles de transcription alimentés par l'IA (Whisper, Google Speech-to-Text)
  • Défis du traitement multilingue de la parole

Traitement de texte et traduction automatique neuronale

  • Introduction à la traduction automatique (TA)
  • Modèles et architectures de traduction automatique neuronale (NMT)
  • Ajustement des modèles de traduction pour des domaines spécifiques

Intégration de Computer Vision pour la traduction multimodale

  • Traduction image-texte (modèles IA basés sur l'OCR)
  • Reconnaissance en temps réel de la langue des signes
  • Traduction de textes à partir d'images et de vidéos

Construire un système de traduction IA en temps réel

  • Connecter les entrées vocales, textuelles et visuelles pour la traduction
  • Utilisation d'API d'IA pour la communication multilingue en temps réel
  • Développement d'un prototype d'assistant de traduction en temps réel

Déployer la traduction assistée par IA dans les Business applications

  • Automatiser le support client multilingue
  • Améliorer la communication commerciale grâce à la traduction pilotée par l'IA
  • Accessibilité des utilisateurs internationaux grâce à l'IA

Défis et considérations éthiques

  • Biais et précision des modèles linguistiques de l'IA
  • Confidentialité des données et problèmes de sécurité
  • Implications juridiques et éthiques de la traduction assistée par ordinateur

Tendances futures de l'IA pour le traitement des langues

  • Progrès dans les modèles de traduction en temps réel
  • Apprentissage des langues par l'IA et communication interculturelle
  • Applications émergentes de l'IA multimodale dans les industries mondiales

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base du traitement du langage naturel (NLP)
  • Expérience de la programmation Python.
  • Familiarité avec les API d'IA et les services basés sur le cloud.

Audience

  • Linguistes
  • Chercheurs en IA
  • Développeurs de logiciels
  • [Professionnels des marchés mondiaux
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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