Multimodal AI for Real-Time Translation

• 对自然语言处理（NLP）的基本了解
• 具有Python编程经验
• 熟悉AI API和基于云的服务

观众

• 语言学家
• 人工智能研究人员
• 软件开发人员
• Business全球市场专业人员

Multimodal AI 通过整合文本、语音和视觉输入来实现无缝的多语种沟通，正在彻底改变实时翻译和语言处理。这门课程探讨了实时 AI 翻译系统及其在全球业务、客户支持和可访问性方面的应用背后的技术。

该培训由讲师主导，采用在线或现场的形式，旨在帮助希望利用多模态人工智能进行实时翻译和语言理解的中级语言学家、人工智能研究人员、软件开发人员和业务专业人员。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在语言处理中的基础知识。
• 使用 AI 模型处理和翻译语音、文本和图像。
• 使用 AI 驱动的 API 和框架实现实时翻译。
• 将 AI 驱动的翻译集成到商业应用程序中。
• 分析 AI 驱动的语言处理中的道德考虑。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在现场实验室环境中进行动手实现。

课程定制选项

• 有关该课程定制培训的请求，请联系我们安排。

介绍Multimodal AI的翻译和语言处理

• 什么是多模态人工智能？
• 翻译、转录和沟通中的应用
• 实时AI驱动的翻译系统概述

语音转文本和Speech Recognition技术

• 自动Speech Recognition (ASR) 基础知识
• AI驱动的转录模型（Whisper，Google Speech-to-Text）
• 多语种语音处理中的挑战

文本处理和神经网络机器翻译

• 机器翻译（MT）简介
• 神经机器翻译（NMT）模型和架构
• 针对特定领域对翻译模型进行微调

针对多模态翻译集成Computer Vision

• 基于OCR的AI模型的图像到文本翻译
• 实时手语识别
• 从图像和视频中翻译文本

构建实时AI翻译系统

• 连接语音、文本和视觉输入进行翻译
• 使用AI API进行实时多语言沟通
• 开发原型实时翻译助手

在Business应用程序中部署AI驱动的翻译

• 自动化多语言客户支持
• 通过AI驱动的翻译增强商业沟通
• 为全球用户提供AI驱动的无障碍服务

挑战和伦理考虑

• AI语言模型中的偏见和准确性
• 数据隐私和安全问题
• AI翻译的法律和伦理影响

语言处理的AI未来趋势

• 实时翻译模型的进展
• AI驱动的语言学习和跨文化沟通
• 全球行业中多模态AI的新兴应用

总结和结论