Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
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