コース概要

クロスリンガルLLMの概要

  • 言語翻訳におけるLLMの機能の探索。
  • クロスリンガルNLPの課題と解決策。
  • 事例研究:成功したクロスリンガルLLMアプリケーション。

LLMを使用した言語翻訳

  • 多言語データの前処理技術。
  • 翻訳タスクに向けたLLMのトレーニング。
  • 翻訳品質と性能の評価。

LLMを使用した多言語コンテンツ作成

  • グローバルオーディエンス向けのコンテンツ戦略設計。
  • コンテンツの地域化と文化的適応におけるLLMの使用。
  • 言語間でのコンテンツ作成の自動化。

クロスリンガルアプリケーションのベストプラクティス

  • 言語的正確性と文化的関連性の維持。
  • 自動翻訳における倫理的な考慮事項への対応。
  • 多言語インターフェースでのユーザーエクスペリエンス向上。

ハンズオンラボ:クロスリンガル翻訳プロジェクト

  • LLMを使用した多言語翻訳モデルの構築。
  • 異なる言語ペアでのモデルのテスト。
  • 業界固有のコンテンツ向けにシステムを洗練化。

まとめと次回のステップ

要求

  • 自然言語処理(NLP)に関する基本的な理解。
  • Pythonプログラミングと機械学習の経験。
  • 言語翻訳と言語学に関する知識。

対象者

  • NLP実務者およびデータ科学者
  • コンテンツ作成者および翻訳者
  • 国際コミュニケーションの向上を目指すグローバル企業
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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