Programa del Curso

Introducción a la IA Multimodal para Traducción y Procesamiento de Lenguaje

  • ¿Qué es la IA multimodal?
  • Aplicaciones en traducción, transcripción y comunicación
  • Visión general de sistemas de traducción en tiempo real impulsados por IA

Tecnologías de Conversión de Voz a Texto y Reconocimiento de Voz

  • Fundamentos del Reconocimiento Automático de Voz (ASR)
  • Modelos de transcripción impulsados por IA (Whisper, Google Speech-to-Text)
  • Desafíos en el procesamiento de voz multilingüe

Procesamiento de Texto y Traducción Neural Automática

  • Introducción a la traducción automática (TA)
  • Modelos y arquitecturas de traducción neural automática (NMT)
  • Afinación de modelos de traducción para dominios específicos

Integración de Visión por Computadora para Traducción Multimodal

  • Traducción imagen a texto (modelos AI basados en OCR)
  • Reconocimiento de lengua de signos en tiempo real
  • Traducción de texto desde imágenes y videos

Creación de un Sistema de Traducción AI en Tiempo Real

  • Conexión de entradas de voz, texto e imágenes para la traducción
  • Uso de APIs AI para comunicación multilingüe en tiempo real
  • Desarrollo de un prototipo de asistente de traducción en tiempo real

Implementación de Traducción AI-Powered en Aplicaciones Empresariales

  • Automatización del soporte al cliente multilingüe
  • Mejora de la comunicación empresarial con traducción impulsada por IA
  • Accesibilidad AI-Powered para usuarios globales

Desafíos y Consideraciones Éticas

  • Sesgo y precisión en modelos de lenguaje AI
  • Preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos
  • Implicaciones legales y éticas de la traducción AI

Tendencias Futuras en IA para Procesamiento de Lenguaje

  • Avances en modelos de traducción en tiempo real
  • Aprendizaje de lenguajes y comunicación intercultural impulsado por AI
  • Aplicaciones emergentes de IA multimodal en industrias globales

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica del procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  • Experiencia con la programación en Python
  • Familiaridad con APIs de IA y servicios basados en la nube

Publico objetivo

  • Lingüistas
  • Investigadores de IA
  • Desarrolladores de software
  • Profesionales empresariales en mercados globales
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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