Dank dieses 100%igen Online-Universitätsexperten werden Sie die innovativsten Techniken der künstlichen Intelligenz beherrschen, um maschinelle Übersetzungen zu erhalten, die sich durch ihre hohe Kohärenz und Genauigkeit auszeichnen“ 

Einem kürzlich erschienenen Bericht der Vereinten Nationen zufolge konnte durch den Einsatz neuer Werkzeuge der künstlichen Intelligenz der Zugang zu mehrsprachigen Inhalten in globalen Entwicklungsprojekten um 50% optimiert werden. Auf diese Weise wurde das Verständnis zwischen verschiedenen Kulturen durch innovative Methoden wie Deep Learning erleichtert. Daher ist es für Fachleute unerlässlich, sich über die modernsten Techniken des Deep Learning und des Algorithmus-Trainings auf dem Laufenden zu halten, um die Übersetzung in kritischen Bereichen wie Gesundheit, Bildung und Menschenrechte zu verbessern.

Um diese Aktualisierung zu erleichtern, hat TECH einen innovativen Universitätsexperten in Anwendung von Techniken der Künstlichen Intelligenz für Maschinelle Übersetzung geschaffen. Der Studiengang, der sich auf Experten in diesem Bereich stützt, befasst sich mit Themen, die von den verschiedenen probabilistischen Modellen der Linguistik über Systeme zur Erkennung von Emotionen bis hin zur Erzeugung autoregressiver Texte reichen. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten in der Entwicklung, dem Training und der Optimierung von Algorithmen wie Neuronalen Netzen erwerben. Darüber hinaus bieten die Lehrmaterialien eine eingehende Fortbildung in der Verwendung modernster Software (einschließlich Fluenty, Voice Tra oder iTranslate Voice), so dass die Studenten in der Lage sind, in speziellen Situationen, die eine unmittelbare und direkte Kommunikation erfordern, automatische Sprachübersetzungen durchzuführen.

Was die Methodik des Hochschulstudiums betrifft, so wird es zu 100% online unterrichtet, so dass die Fachkräfte der Übersetzungsbranche ihren Zeitplan und das Tempo des Studiums individuell planen können. Darüber hinaus wendet TECH die disruptive Relearning-Methode an, die aus der natürlichen und progressiven Wiederholung der wesentlichen Konzepte des Lehrplans besteht, um ein optimales Verständnis zu gewährleisten. In diesem Sinne benötigen die Studenten lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um auf den virtuellen Campus zuzugreifen, wo sie verschiedene Multimedia-Ressourcen in Form von interaktiven Zusammenfassungen, Fallstudien und Erklärvideos finden.

Sie werden durch reale Fallstudien in simulierten Lernumgebungen wertvolle Lektionen lernen“

Dieser Universitätsexperte in Anwendung von Techniken der Künstlichen Intelligenz für Maschinelle Übersetzung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz vorgestellt werden, mit Schwerpunkt auf Übersetzen und Dolmetschen
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Möchten Sie modernste Techniken der künstlichen Intelligenz einsetzen, um komplexe Sprachen wie Jargon oder Fachjargon automatisch in Ihre tägliche Praxis zu übersetzen? Erreichen Sie es mit dieser Fortbildung”

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

Sie werden eingehend mit der Verwendung fortschrittlicher computergestützter Übersetzungsplattformen wie Wordbee vertraut gemacht, die es Ihnen ermöglichen, Qualitätskontrollen durchzuführen, um häufige terminologische Unstimmigkeiten wie Rechtschreibfehler zu erkennen"

Mit der von TECH angewandten disruptiven Relearning-Methodik werden Sie die komplexesten Konzepte des Lehrplans auf natürliche und progressive Weise konsolidieren"

Dieses Programm wurde von Experten für künstliche Intelligenz in der maschinellen Übersetzung entwickelt. Der Lehrplan befasst sich mit Aspekten, die von der Implementierung von linguistischen Lernmodellen oder Stimmungsanalysesystemen bis hin zu verschiedenen Methoden der Spracherkennung reichen. Die Studenten entwickeln fortgeschrittene Fähigkeiten im Training und in der Anpassung von Deep-Learning-Techniken an verschiedene Sprachen und Kontexte. Darüber hinaus werden die modernsten Strategien der natürlichen Sprachverarbeitung analysiert, die es den Studenten ermöglichen, komplexe grammatikalische Strukturen in Echtzeit zu übersetzen und flüssige Texte zu erzeugen.

Sie werden mit den ausgefeiltesten Algorithmen zur Optimierung verschiedener maschineller Übersetzungssysteme auf der Grundlage künstlicher Intelligenz umgehen, die es Ihnen ermöglichen werden, Ihre Interpretationen an unterschiedliche sprachliche Kontexte anzupassen“

Modul 1. Linguistische Modelle und Anwendung der künstlichen Intelligenz 

1.1. Klassische linguistische Modelle und ihre Bedeutung für die künstliche Intelligenz

1.1.1. Generative und transformatorische Grammatik
1.1.2. Strukturelle linguistische Theorie
1.1.3. Theorie der formalen Grammatik
1.1.4. Anwendungen der klassischen Modelle in der künstlichen Intelligenz

1.2. Probabilistische Modelle in der Linguistik und ihre Anwendung in der künstlichen Intelligenz

1.2.1. Versteckte Markov-Modelle (HMM)
1.2.2. Statistische Sprachmodelle
1.2.3. Überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen
1.2.4. Anwendungen in der Spracherkennung und Textverarbeitung

1.3. Regelbasierte Modelle und ihre Implementierung in der KI. GPT

1.3.1. Formale Grammatiken und Regelsysteme
1.3.2. Wissensrepräsentation und Berechnungslogik
1.3.3. Expertensysteme und Inferenzmaschinen
1.3.4. Anwendungen in Dialogsystemen und virtuellen Assistenten

1.4. Deep-Learning-Modelle in der Linguistik und ihre Anwendung in der künstlichen Intelligenz

1.4.1. Faltungsneuronale Netze für die Textverarbeitung
1.4.2. Rekurrente Neuronale Netze und LSTM für die Sequenzmodellierung
1.4.3. Aufmerksamkeitsmodelle und Transformatoren. APERTIUM
1.4.4. Anwendungen in der maschinellen Übersetzung, Texterzeugung und Stimmungsanalyse

1.5. Verteilte Sprachrepräsentationen und ihre Auswirkungen in der künstlichen Intelligenz

1.5.1. Word Embeddings und Vektorraummodelle
1.5.2. Verteilte Repräsentationen von Sätzen und Dokumenten
1.5.3. Bag-of-Words-Modelle und kontinuierliche Sprachmodelle
1.5.4. Anwendungen für Informationsabruf, Clustering von Dokumenten und Empfehlungen von Inhalten

1.6. Modelle der maschinellen Übersetzung und ihre Entwicklung in der KI. Lilt

1.6.1. Statistische und regelbasierte Übersetzungsmodelle
1.6.2. Fortschritte in der neuronalen maschinellen Übersetzung
1.6.3. Hybride Ansätze und mehrsprachige Modelle
1.6.4. Anwendungen in Online-Übersetzungs- und Inhaltslokalisierungsdiensten

1.7. Modelle der Stimmungsanalyse und ihre Nützlichkeit in der künstlichen Intelligenz

1.7.1. Methoden zur Klassifizierung von Gefühlen
1.7.2. Erkennung von Emotionen in Texten
1.7.3. Analyse von Nutzermeinungen und Kommentaren
1.7.4. Anwendungen in sozialen Netzwerken, Analyse von Produktmeinungen und Kundenservice

1.8. Modelle zur Sprachgenerierung und ihre Anwendung in der KI. TransPerfect Globallink

1.8.1. Autoregressive Textgenerierungsmodelle
1.8.2. Konditionierte und kontrollierte Texterzeugung
1.8.3. GPT-basierte Modelle zur Erzeugung natürlicher Sprache
1.8.4. Anwendungen für automatisches Schreiben, Textzusammenfassung und intelligente Konversation

1.9. Spracherkennungsmodelle und ihre Integration in die künstliche Intelligenz

1.9.1. Methoden zur Extraktion von Audiomerkmalen
1.9.2. Auf neuronalen Netzwerken basierende Spracherkennungsmodelle
1.9.3. Verbesserungen der Genauigkeit und Robustheit der Spracherkennung
1.9.4. Anwendungen in virtuellen Assistenten, Transkriptionssystemen und sprachbasierter Gerätesteuerung

1.10. Herausforderungen und Zukunft von linguistischen Modellen in der künstlichen Intelligenz

1.10.1. Herausforderungen beim Verstehen natürlicher Sprache
1.10.2. Beschränkungen und Verzerrungen in aktuellen linguistischen Modellen
1.10.3. Forschung und zukünftige Trends bei linguistischen KI-Modellen
1.10.4. Auswirkungen auf zukünftige Anwendungen wie allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) und menschliches Sprachverständnis. SmartCAt

Modul 2. Künstliche Intelligenz und Echtzeit-Übersetzung

2.1. Einführung in die Echtzeit-Übersetzung mit künstlicher Intelligenz

2.1.1. Definition und grundlegende Konzepte
2.1.2. Bedeutung und Anwendungen in verschiedenen Kontexten
2.1.3. Herausforderungen und Chancen
2.1.4. Tools wie Fluently oder Voice Tra

2.2. Grundlagen der künstlichen Intelligenz in der Übersetzung

2.2.1. Kurze Einführung in die künstliche Intelligenz
2.2.2. Spezifische Anwendungen in der Übersetzung
2.2.3. Relevante Modelle und Algorithmen

2.3. KI-basierte Echtzeit-Übersetzungstools

2.3.1. Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Tools
2.3.2. Vergleich der Funktionalitäten und Merkmale
2.3.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele

2.4. Neuronale maschinelle Übersetzungsmodelle (NMT). SDL Language Cloud

2.4.1. Prinzipien und Funktionsweise von NMT-Modellen
2.4.2. Vorteile gegenüber traditionellen Ansätzen
2.4.3. Entwicklung und Evolution von NMT-Modellen

2.5. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in der Echtzeit-Übersetzung. SayHi TRanslate

2.5.1. Grundlegende Konzepte des NLP für die Übersetzung
2.5.2. Vor- und Nachbearbeitungstechniken
2.5.3. Verbesserung der Kohärenz und Kohäsion des übersetzten Textes

2.6. Mehrsprachige und multimodale Übersetzungsmodelle

2.6.1. Übersetzungsmodelle, die mehrere Sprachen unterstützen
2.6.2. Integration von Modalitäten wie Text, Sprache und Bilder
2.6.3. Herausforderungen und Überlegungen bei der mehrsprachigen und multimodalen Übersetzung

2.7. Qualitätsbewertung bei Echtzeit-Übersetzungen mit künstlicher Intelligenz

2.7.1. Metriken zur Bewertung der Übersetzungsqualität
2.7.2. Automatische und menschliche Bewertungsmethoden. iTranslate Voice
2.7.3. Strategien zur Verbesserung der Übersetzungsqualität

2.8. Integration von Echtzeit-Übersetzungstools in professionelle Umgebungen

2.8.1. Einsatz von Übersetzungstools bei der täglichen Arbeit
2.8.2. Integration mit Content-Management- und Lokalisierungssystemen
2.8.3. Anpassung von Tools an spezifische Benutzerbedürfnisse

2.9. Ethische und soziale Herausforderungen bei der Echtzeit-Übersetzung mit künstlicher Intelligenz

2.9.1. Verzerrungen und Diskriminierung in der maschinellen Übersetzung
2.9.2. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten
2.9.3. Auswirkungen auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt

2.10. Die Zukunft der KI-basierten Echtzeit-Übersetzung. Applingua

2.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen
2.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen
2.10.3. Auswirkungen auf die globale Kommunikation und die linguistische Zugänglichkeit

Modul 3. Tools und Plattformen für die Übersetzung mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

3.1. Einführung in Tools und Plattformen für KI-gestützte Übersetzung

3.1.1. Definition und grundlegende Konzepte
3.1.2. Kurze Geschichte und Entwicklung
3.1.3. Bedeutung und Nutzen für die professionelle Übersetzung

3.2. Die wichtigsten KI-gestützten Übersetzungstools

3.2.1. Beschreibung und Funktionalitäten der marktführenden Tools
3.2.2. Vergleich der Funktionen und Preise
3.2.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele

3.3. KI-gestützte Übersetzungsplattformen im professionellen Bereich. Wordfast

3.3.1. Beschreibung beliebter KI-gestützter Übersetzungsplattformen
3.3.2. Spezifische Funktionalitäten für Übersetzungsteams und Agenturen
3.3.3. Integration mit anderen Projektmanagementsystemen und -tools

3.4. In KI-gestützten Übersetzungstools implementierte maschinelle Übersetzungsmodelle

3.4.1. Statistische Übersetzungsmodelle
3.4.2. Neuronale Übersetzungsmodelle
3.4.3. Fortschritte in der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) und ihre Auswirkungen auf KI-gestützte Übersetzungstools

3.5. Integration von linguistischen Ressourcen und Datenbanken in KI-gestützten Übersetzungstools

3.5.1. Verwendung von Korpus und linguistischen Datenbanken zur Verbesserung der Genauigkeit der Übersetzung
3.5.2. Integration von Fachwörterbüchern und Glossaren
3.5.3. Bedeutung von Kontext und spezifischer Terminologie bei der KI-unterstützten Übersetzung

3.6. Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung in KI-gestützten Übersetzungstools

3.6.1. Design und Benutzerfreundlichkeit von Benutzeroberflächen
3.6.2. Personalisierung und Einstellung der Präferenzen
3.6.3. Barrierefreiheit und mehrsprachige Unterstützung auf den Plattformen für KI-gestützte Übersetzung

3.7. Qualitätsbewertung bei der KI-gestützten Übersetzung

3.7.1. Metriken zur Bewertung der Übersetzungsqualität
3.7.2. Maschinelle vs. menschliche Bewertung
3.7.3. Strategien zur Verbesserung der KI-gestützten Übersetzungsqualität

3.8. Integration von KI-gestützten Übersetzungstools in den Arbeitsablauf des Übersetzers

3.8.1. Einbindung von KI-gestützten Übersetzungstools in den Übersetzungsprozess
3.8.2. Optimierung des Arbeitsablaufs und Steigerung der Produktivität
3.8.3. Kollaboration und Teamarbeit in KI-gestützten Übersetzungsumgebungen

3.9. Ethische und soziale Herausforderungen bei der Verwendung von KI-gestützten Übersetzungstools

3.9.1. Verzerrungen und Diskriminierung in der maschinellen Übersetzung
3.9.2. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten
3.9.3. Auswirkungen auf den Übersetzerberuf und auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt

3.10. Die Zukunft von KI-gestützten Übersetzungstools und -plattformen. Wordbee

3.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen
3.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen
3.10.3. Auswirkungen auf die Ausbildung und berufliche Entwicklung im Bereich der Übersetzung

Dieses Hochschulprogramm umfasst eine Vielzahl multimedialer Ressourcen wie Erklärungsvideos, Fachlektüre oder interaktive Zusammenfassungen, die Ihnen eine absolut dynamische Lernerfahrung garantieren“