Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale pour la traduction et le traitement du langage

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

Technologies de conversion vocale en texte et reconnaissance vocale

  • Fondamentaux de la reconnaissance vocale automatique (ASR)
  • Modèles de transcription alimentés par IA (Whisper, Google Speech-to-Text)
  • Défis du traitement multilingue du discours

Traitement des textes et traduction automatique neuronale

  • Introduction à la traduction automatique (TA)
  • Modèles et architectures de traduction automatique neuronale (TAN)
  • Réglage fin des modèles de traduction pour des domaines spécifiques

Intégration de la vision par ordinateur pour la traduction multimodale

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

Création d'un système de traduction en temps réel alimenté par IA

  • Connexion des entrées vocales, textuelles et visuelles pour la traduction
  • Utilisation d'APIs IA pour une communication multilingue en temps réel
  • Développement d'un prototype assistant de traduction en temps réel

Déploiement de la traduction alimentée par IA dans les applications commerciales

  • Automatisation du support client multilingue
  • Amélioration des communications d'affaires avec une traduction pilotée par l'IA
  • Accessibilité alimentée par IA pour les utilisateurs à l'échelle mondiale

Défis et considérations éthiques

  • Biais et précision des modèles de langage IA
  • Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données
  • Considérations légales et éthiques de la traduction par IA

Tendances futures de l'IA pour le traitement du langage

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

Résumé et Étapes suivantes

Pré requis

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

Public cible

  • Linguistes
  • Chercheurs en IA
  • Développeurs logiciels
  • Professionnels des affaires sur les marchés mondiaux
 14 Heures

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