Multimodal AI for Real-Time Translation

• Podstawowe zrozumienie przetwarzania języka naturalnego (NLP)
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Znajomość interfejsów API sztucznej inteligencji i usług opartych na chmurze

Publiczność

• Lingwiści
• Badacze sztucznej inteligencji
• Programiści
• Business profesjonaliści na rynkach globalnych

Multimodal AI rewolucjonizuje tłumaczenie i przetwarzanie języka w czasie rzeczywistym, integrując tekst, mowę i dane wizualne, aby umożliwić płynną komunikację wielojęzyczną. Kurs ten bada technologie stojące za systemami tłumaczenia AI w czasie rzeczywistym i ich zastosowaniami w globalnym biznesie, obsłudze klienta i dostępności.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych lingwistów, badaczy sztucznej inteligencji, programistów i specjalistów biznesowych, którzy chcą wykorzystać multimodalną sztuczną inteligencję do tłumaczenia w czasie rzeczywistym i rozumienia języka.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy multimodalnej sztucznej inteligencji do przetwarzania języka.
• Wykorzystywać modele AI do przetwarzania i tłumaczenia mowy, tekstu i obrazów.
• Wdrożyć tłumaczenie w czasie rzeczywistym przy użyciu interfejsów API i frameworków opartych na sztucznej inteligencji.
• Zintegruj tłumaczenie oparte na sztucznej inteligencji z aplikacjami biznesowymi.
• Przeanalizuj kwestie etyczne w przetwarzaniu języka opartym na sztucznej inteligencji.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do Multimodal AI dla tłumaczenia i przetwarzania języka

• Czym jest multimodalna sztuczna inteligencja?
• Zastosowania w tłumaczeniu, transkrypcji i komunikacji
• Przegląd systemów tłumaczeniowych opartych na sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym

Technologie zamiany mowy na tekst i Speech Recognition

• Podstawy automatycznego Speech Recognition (ASR)
• Modele transkrypcji oparte na sztucznej inteligencji (Whisper, Google Speech-to-Text)
• Wyzwania w wielojęzycznym przetwarzaniu mowy

Przetwarzanie tekstu i neuronowe tłumaczenie maszynowe

• Wprowadzenie do tłumaczenia maszynowego (MT)
• Modele i architektury neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT)
• Dostrajanie modeli tłumaczenia dla określonych dziedzin

Integracja Computer Vision na potrzeby tłumaczenia multimodalnego

• Tłumaczenie z obrazu na tekst (modele AI oparte na OCR)
• Rozpoznawanie języka migowego w czasie rzeczywistym
• Tłumaczenie tekstu z obrazów i filmów

Tworzenie systemu tłumaczenia AI w czasie rzeczywistym

• Łączenie mowy, tekstu i danych wizualnych na potrzeby tłumaczenia
• Wykorzystanie interfejsów API sztucznej inteligencji do wielojęzycznej komunikacji w czasie rzeczywistym
• Opracowanie prototypu asystenta tłumaczenia w czasie rzeczywistym

Wdrażanie tłumaczenia opartego na sztucznej inteligencji w Business aplikacjach

• Automatyzacja wielojęzycznej obsługi klienta
• Poprawa komunikacji biznesowej dzięki tłumaczeniu opartemu na sztucznej inteligencji
• Dostępność oparta na sztucznej inteligencji dla użytkowników na całym świecie

Wyzwania i kwestie etyczne

• Stronniczość i dokładność modeli językowych AI
• Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych
• Prawne i etyczne implikacje tłumaczenia AI

Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji do przetwarzania języka

• Postępy w modelach tłumaczenia w czasie rzeczywistym
• Uczenie się języków oparte na sztucznej inteligencji i komunikacja międzykulturowa
• Nowe zastosowania multimodalnej sztucznej inteligencji w globalnych branżach

Podsumowanie i kolejne kroki