Un programa exhaustivo y 100% online, exclusivo de TECH y con una perspectiva internacional respaldada por nuestra afiliación con European Society for Translation Studies” 

Los modelos lingüísticos basados en Inteligencia Artificial están cambiando la manera en que los profesionales de las Humanidades analizan y entienden el lenguaje y los datos textuales. De hecho, algunas herramientas de uso común, apoyadas en redes neuronales profundas, permiten el procesamiento masivo de textos, facilitando el análisis de grandes volúmenes de información, desde estudios sociológicos, hasta investigaciones políticas.

Así nace este Postgraduate certificate, el cual profundizará en teorías como la gramática generativa, la lingüística estructural y la gramática formal, destacando cómo estas bases conceptuales siguen siendo aplicables en el desarrollo de modelos de IA. En este sentido, se presentarán aplicaciones prácticas de estos modelos en la automatización del procesamiento lingüístico. También se abordarán los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y cómo estos se implementan en tecnologías como el reconocimiento de voz y el procesamiento automático de textos. Finalmente, se indagará en los modelos de aprendizaje profundo aplicados al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), ahondando en las redes neuronales convolucionales, recurrentes y LSTM, así como en los modelos de atención y transformadores.

De este modo, esta titulación 100% online ofrecerá a los egresados la flexibilidad de realizarla desde cualquier lugar y en el momento que mejor le convenga. Con solo disponer de un dispositivo electrónico con acceso a Internet podrán acceder a todos los materiales didácticos. Adicionalmente, se implementará la revolucionaria metodología Relearning, que promueve el aprendizaje efectivo a través de la repetición continua.

Como miembro de la European Society for Translation Studies (EST), TECH ofrece a sus alumnos acceso a recursos exclusivos, becas para escuelas de verano, premios para jóvenes investigadores, descuentos en libros especializados y la posibilidad de participar en congresos internacionales. Esta afiliación potencia su capacitación académica, fomenta la colaboración con expertos globales y amplía sus oportunidades profesionales en el ámbito de los estudios de traducción.

Manejarás con éxito los modelos de aprendizaje profundo en lingüística, así como su uso en Inteligencia Artificial, contando con ayuda de la revolucionaria metodología Relearning, pionera en TECH”

EstePostgraduate certificate en Linguistic Models and Artificial Intelligence Application contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial aplicada a la Traducción y la Interpretación
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Reforzarás tus conocimientos en gramática formal y sistemas de reglas, complementando esta capacitación con el manejo de programas avanzados de IA, todo gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextualizado, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Conviértete en un profesional con una trayectoria única, dominando las principales teorías sobre lingüística estructural, modelos clásicos en Inteligencia Artificial y otros conocimientos esenciales"

Abordarás diferentes modelos probabilísticos en lingüística, utilizando aplicaciones en reconocimiento de voz y procesamiento de texto, para la proposición de nuevos modelos lingüísticos basados en IA"

This academic program will cover a variety of AI-driven linguistic models, with a focus on their application in Natural Language Processing (NLP). It will also provide an analysis of probabilistic models, rule-based methods and learning techniques, enabling professionals to use these tools in tasks such as machine translation and real-time interpretation. In addition, the focus of this program will be divided into theory and practice, integrating relevant scientific content and real case studies.

This comprehensive and up-to-date curriculum will ensure you acquire knowledge focused on conditioned and controlled text generation, as well as applications in machine writing”

Module 1. Linguistic Models and Artificial Intelligence Application

1.1. Classical Models of Linguistics and their Relevance to AI

1.1.1. Generative and Transformational Grammar
1.1.2. Structural Linguistic Theory
1.1.3. Formal Grammar Theory
1.1.4. Applications of Classical Models in AI

1.2. Probabilistic Models in Linguistics and Their Application in AI

1.2.1. Hidden Markov Models (HMM)
1.2.2. Statistical Language Models
1.2.3. Supervised and Unsupervised Learning Algorithms
1.2.4. Applications in Speech Recognition and Text Processing

1.3. Rule-Based Models and Their Implementation in AI. GPT

1.3.1. Formal Grammars and Rule Systems
1.3.2. Knowledge Representation and Computational Logic
1.3.3. Expert Systems and Inference Engines
1.3.4. Applications in Dialog Systems and Virtual Assistants

1.4. Deep Learning Models in Linguistics and Their Use in AI

1.4.1. Convolutional Neural Networks for Text Processing
1.4.2. Recurrent Neural Networks and LSTM for Sequence Modeling
1.4.3. Attention Models and Transformers. APERTIUM
1.4.4. Applications in Machine Translation, Text Generation and Sentiment Analysis

1.5. Distributed Language Representations and Their Impact on AI

1.5.1. Word Embeddings and Vector Space Models
1.5.2. Distributed Representations of Sentences and Documents
1.5.3. Bag-of-Words Models and Continuous Language Models
1.5.4. Applications in Information Retrieval, Document Clustering and Content Recommendation

1.6. Machine Translation Models and Their Evolution in AI. Lilt

1.6.1. Statistical and Rule-Based Translation Models
1.6.2. Advances in Neural Machine Translation
1.6.3. Hybrid Approaches and Multilingual Models
1.6.4. Applications in Online Translation and Content Localization Services

1.7. Sentiment Analysis Models and Their Usefulness in AI

1.7.1. Sentiment Classification Methods
1.7.2. Detection of Emotions in Text
1.7.3. Analysis of User Opinions and Comments
1.7.4. Applications in Social Networks, Analysis of Product Opinions and Customer Service

1.8. Language Generation Models and Their Application in AI. TransPerfect Globallink

1.8.1. Autoregressive Text Generation Models
1.8.2. Conditioned and Controlled Text Generation
1.8.3. GPT-Based Natural Language Generation Models
1.8.4. Applications in Automatic Typing, Text Summarization, and Intelligent Conversation

1.9. Speech Recognition Models and Their Integration in AI

1.9.1. Audio Feature Extraction Methods
1.9.2. Speech Recognition Models Based on Neural Networks
1.9.3. Improvements in Speech Recognition Accuracy and Robustness
1.9.4. Applications in Virtual Assistants, Transcription Systems and Speech-based Device Control

1.10. Challenges and Future of Linguistic Models in AI

1.10.1. Challenges in Natural Language Understanding
1.10.2. Limitations and Biases in Current Linguistic Models
1.10.3. Research and Future Trends in AI Linguistic Modeling
1.10.4. Impact on Future Applications such as General Artificial Intelligence (AGI) and Human Language Understanding. SmartCAt

This program has been designed for Humanities professionals with an interest in understanding the impact of human understanding of language on future applications of Artificial General Intelligence (AGI)”