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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