Con este Postgraduate certificate 100% online, profundizarás en los modelos lingüísticos tradicionales y modernos, así como su aplicación en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)” 

Los modelos lingüísticos basados en Inteligencia Artificial están revolucionando el campo de la traducción y la interpretación. Estos sistemas, entrenados con grandes volúmenes de datos multilingües, permiten generar traducciones automáticas con una precisión sin precedentes, reduciendo las barreras idiomáticas en tiempo real.

Así nace este Postgraduate certificate, en el que los profesionales adquirirán un conocimiento sólido de los enfoques clásicos de la lingüística, incluyendo los modelos basados en reglas y los probabilísticos, así como de las más avanzadas técnicas de procesamiento basadas en Inteligencia Artificial, como el aprendizaje profundo. Este marco teórico proporcionará una comprensión profunda de cómo los lenguajes se estructuran y procesan, lo cual es esencial para una práctica profesional eficaz. 

Asimismo, se implementarán modelos probabilísticos que permiten predecir estructuras y patrones lingüísticos basados en datos previos, y modelos basados en reglas que se fundamentan en normas gramaticales y sintácticas predefinidas. Además, se capacitará en el uso de técnicas de aprendizaje profundo, que imitan las redes neuronales del cerebro humano, para abordar problemas complejos de traducción automática y reconocimiento del lenguaje en tiempo real. 

Finalmente, los expertos estarán preparados para aplicar estos conocimientos, tanto en la traducción escrita como en la interpretación, beneficiándose del uso de herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial para mejorar la precisión, la fluidez y la eficiencia en ambas tareas. Con una capacitación que combina teoría lingüística y tecnología de vanguardia, podrán enfrentar los desafíos actuales de la traducción e interpretación con una perspectiva moderna e innovadora. 

De este modo, TECH ha creado un programa 100% online, accesible a través de un dispositivo electrónico con conexión a Internet. Esto evita inconvenientes como el desplazamiento a un lugar físico y la obligación de seguir un horario estricto. Adicionalmente, se fundamentará en la revolucionaria metodología Relearning, la cual se centra en la repetición de conceptos esenciales para facilitar una asimilación óptima y orgánica de los contenidos.

Desarrollarás habilidades prácticas en el uso de herramientas basadas en Inteligencia Artificial, mejorando tu competitividad en la traducción automática y la interpretación. ¿A qué esperas para matricularte?” 

Este Postgraduate certificate en Linguistic Models and Artificial Intelligence Application contiene el programa educativo 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

Obtendrás un sólido fundamento teórico sobre los modelos lingüísticos, equipándote con las habilidades prácticas necesarias para implementar soluciones innovadoras en el ámbito de la traducción y la interpretación” 

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 contextual, 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. 

Adquirirás un conocimiento sólido sobre los diversos modelos lingüísticos, abarcando desde las teorías clásicas hasta las más contemporáneas basadas en Inteligencia Artificial. ¡Con todas las garantías de calidad de TECH!"

Te familiarizarás con técnicas de modelado probabilístico y modelos basados en reglas, así como con metodologías de aprendizaje profundo, a través de los mejores materiales didácticos, a la vanguardia tecnológica y educativa"

The contents of this academic program will include the different linguistic models, from classical approaches to innovations driven by Artificial Intelligence, focusing on their application in Natural Language Processing (NLP). In addition, it will delve into the study of probabilistic models, rule-based methods and deep learning techniques, which will allow professionals to develop skills to implement these tools in tasks such as machine translation and real-time interpretation. 

The content of the Postgraduate certificate in Linguistic Modeling and Artificial Intelligence Application will cover a wide range of topics that integrate linguistic theory with the practice of modern technology” 

Module 1. Linguistic Models and AI 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 Fashion 
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  

You will address the critical evaluation of emerging technologies in the field of translation and interpreting, preparing you to meet the challenges and opportunities presented by today's multilingual environment”