Struttura del corso

Introduzione a Cross-Lingual LLMs

  • Esplorare le capacità degli LLM nella traduzione linguistica
  • Sfide e soluzioni nella PNL multilingue
  • Casi di studio: Applicazioni LLM multilingue di successo

LLM per la traduzione linguistica

  • Tecniche di pre-elaborazione per dati multilingue
  • Formazione degli LLM per le attività di traduzione
  • Valutazione della qualità e delle prestazioni della traduzione

Creazione di contenuti multilingue con gli LLM

  • Progettazione di strategie di contenuto per un pubblico globale
  • LLM nella localizzazione dei contenuti e nell'adattamento culturale
  • Automatizzare la creazione di contenuti in più lingue

Best practice per le applicazioni multilingue

  • Mantenere l'accuratezza linguistica e la pertinenza culturale
  • Affrontare le considerazioni etiche nella traduzione automatica
  • Migliorare l'esperienza dell'utente nelle interfacce multilingue

Laboratorio pratico: progetto di traduzione interlinguistica

  • Creazione di un modello di traduzione multilingue con gli LLM
  • Test del modello con diverse combinazioni linguistiche
  • Perfezionamento del sistema per i contenuti specifici del settore

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Una conoscenza di base dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
  • Esperienza con Python programmazione e machine learning
  • Familiarità con la traduzione linguistica e linguistica

Pubblico

  • Professionisti della PNL e data scientist
  • Creatori di contenuti e traduttori
  • Aziende globali che cercano di migliorare la comunicazione internazionale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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