Mit Hilfe dieses auf Relearning basierenden Universitätsexperten werden Sie die innovativsten Techniken der künstlichen Intelligenz beherrschen, um die maschinelle Übersetzung in mehrsprachigen Umgebungen zu optimieren“

Die Weiterentwicklung der Techniken der künstlichen Intelligenz bietet Experten, die mehrsprachige Umgebungen verwalten, nie dagewesene Möglichkeiten. Tiefe neuronale Netze ermöglichen beispielsweise das automatische Dolmetschen in vielen Sprachen und die Optimierung komplexer Aufgaben (einschließlich Echtzeit-Übersetzung und Personalisierung von Inhalten). Um von den Vorteilen profitieren zu können, müssen Übersetzer jedoch fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben, um digitale Tools wie TensorFlor, PyTorch oder Google Dialogflow präzise einzusetzen. Nur dann sind sie in der Lage, Schnittstellen wie Chatbots zu entwickeln, um die Qualität der mehrsprachigen Kommunikation in Echtzeit zu verbessern.

Um diese Aufgabe zu erleichtern, präsentiert TECH ein innovatives Programm zur Integration von Techniken der Künstlichen Intelligenz für Mehrsprachige Unterstützung. Der Studiengang befasst sich mit Themen, die vom Training von Machine-Learning-Modellen bis zum Einsatz spezifischer Anwendungen für das automatische Dolmetschen mit Spracherkennung reichen. Auf diese Weise werden die Studenten fortgeschrittene Kompetenzen entwickeln, um Übersetzungstools wie Speechmatics, Kaldi oder OTTER.ai gekonnt einzusetzen. Der Lehrplan befasst sich auch mit der Schaffung digitaler Schnittstellen wie virtueller Assistenten durch Deep-Learning-Systeme, die es den Studenten ermöglichen, sich an die sprachlichen Vorlieben der Benutzer anzupassen und ein genaueres Dolmetschen entsprechend dem Tonfall der Übersetzung durchzuführen.

Die Methodik dieses Universitätsabschlusses unterstreicht seinen innovativen Charakter. TECH bietet ein 100%iges akademisches Online-Umfeld, das auf die Bedürfnisse von vielbeschäftigten Übersetzern zugeschnitten ist, die einen Qualitätssprung in ihrer Karriere erleben möchten. Außerdem wird die revolutionäre Relearning-Methode eingesetzt, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen zu festigen und das Lernen zu erleichtern. Andererseits benötigen die Studenten nur ein elektronisches Gerät mit Internetzugang (z. B. ein Mobiltelefon, einen Computer oder ein Tablet), um auf den virtuellen Campus zuzugreifen und die dynamischsten akademischen Materialien auf dem Bildungsmarkt zu nutzen.

Sie werden Ihr Wissen anhand von realen Fällen und der Lösung komplexer Situationen in simulierten Lernumgebungen erweitern“

Dieser Universitätsexperte in Integration von Techniken der Künstlichen Intelligenz für Mehrsprachige Unterstützung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz für das Übersetzen und Dolmetschen vorgestellt werden
• 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 die effektivsten Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um die Konsistenz der Terminologie von übersetzten Inhalten zu gewährleisten? Dieses Universitätsprogramm bietet Ihnen die Möglichkeit dazu“

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 sich mit den neuesten Trends bei der Verbesserung des maschinellen Dolmetschens mit Spracherkennung und der Gewährleistung des Datenschutzes befassen"

Studieren Sie bequem von zu Hause aus und aktualisieren Sie Ihr Wissen online mit TECH, der größten digitalen Universität der Welt"

Der Kurs wurde von renommierten Spezialisten für künstliche Intelligenz im Bereich Übersetzen und Dolmetschen konzipiert und befasst sich mit der Implementierung moderner Algorithmen für Machine Learning. Auf diese Weise entwickeln die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten im Training und in der Anpassung von Modellen des maschinellen Lernens und der tiefen neuronalen Netze, um die Qualität des automatischen Dolmetschens in verschiedenen Sprachen und sprachlichen Kontexten zu optimieren. Das didaktische Material wird auch die Schlüssel zur Gestaltung von Schnittstellen wie Chatbots mit Hilfe von spezialisierten Tools wie TensorFlow, OpeanAI und PyTorch analysieren. Auf diese Weise können Fachleute verschiedene mehrsprachige virtuelle Assistenten erstellen, um die Effizienz von Übersetzungen zu verbessern.

Sie werden die ausgefeiltesten Strategien der natürlichen Sprachverarbeitung beherrschen, um die maschinelle Übersetzung in verschiedenen Sprachen zu verbessern“ 

 Modul 1. Künstliche Intelligenz und Echtzeit-Übersetzung 

1.1. Einführung in die Echtzeit-Übersetzung mit künstlicher Intelligenz

1.1.1. Definition und grundlegende Konzepte
1.1.2. Bedeutung und Anwendungen in verschiedenen Kontexten
1.1.3. Herausforderungen und Chancen
1.1.4. Tools wie Fluently oder Voice Tra

1.2. Grundlagen der künstlichen Intelligenz in der Übersetzung

1.2.1. Kurze Einführung in die künstliche Intelligenz
1.2.2. Spezifische Anwendungen in der Übersetzung
1.2.3.  Relevante Modelle und Algorithmen

1.3. KI-basierte Echtzeit-Übersetzungstools

1.3.1. Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Tools
1.3.2. Vergleich der Funktionalitäten und Merkmale
1.3.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele

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

1.4.1. Prinzipien und Funktionsweise von NMT-Modellen
1.4.2. Vorteile gegenüber traditionellen Ansätzen
1.4.3. Entwicklung und Evolution von NMT-Modellen

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

1.5.1. Grundlegende Konzepte des NLP für die Übersetzung
1.5.2. Vor- und Nachbearbeitungstechniken
1.5.3. Verbesserung der Kohärenz und Kohäsion des übersetzten Textes

1.6. Mehrsprachige und multimodale Übersetzungsmodelle

1.6.1.  Übersetzungsmodelle, die mehrere Sprachen unterstützen
1.6.2. Integration von Modalitäten wie Text, Sprache und Bilder
1.6.3. Herausforderungen und Überlegungen bei der mehrsprachigen und multimodalen Übersetzung

1.7. Qualitätsbewertung bei Echtzeit-Übersetzungen mit künstlicher Intelligenz

1.7.1. Metriken zur Bewertung der Übersetzungsqualität
1.7.2. Automatische und menschliche Bewertungsmethoden. iTranslate Voice
1.7.3. Strategien zur Verbesserung der Übersetzungsqualität

1.8. Integration von Echtzeit-Übersetzungstools in professionelle Umgebungen

1.8.1. Einsatz von Übersetzungstools bei der täglichen Arbeit
1.8.2. Integration mit Content-Management- und Lokalisierungssystemen
1.8.3. Anpassung von Tools an spezifische Benutzerbedürfnisse

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

1.9.1. Verzerrungen und Diskriminierung in der maschinellen Übersetzung
1.9.2. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten
1.9.3. Auswirkungen auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt

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

1.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen
1.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen
1.10.3. Auswirkungen auf die globale Kommunikation und die linguistische Zugänglichkeit

Modul 2. Integration von Spracherkennungstechnologien in maschinelles Dolmetschen

2.1. Einführung in die Integration von Spracherkennungstechnologien in das maschinelle Dolmetschen

2.1.1. Definition und grundlegende Konzepte
2.1.2. Kurze Geschichte und Entwicklung. Kaldi
2.1.3. Bedeutung und Nutzen auf dem Gebiet des Dolmetschens

2.2. Grundsätze der Spracherkennung für maschinelles Dolmetschen

2.2.1. Wie die Spracherkennung funktioniert
2.2.2. Verwendete Technologien und Algorithmen
2.2.3. Arten von Spracherkennungssystemen

2.3. Entwicklung und Verbesserungen von Spracherkennungstechnologien

2.3.1. Neueste technologische Entwicklungen. Speech Recognition
2.3.2. Verbesserungen bei Genauigkeit und Geschwindigkeit
2.3.3. Anpassung an verschiedene Akzente und Dialekte

2.4. Spracherkennungsplattformen und -tools für das maschinelle Dolmetschen

2.4.1. Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Plattformen und Tools
2.4.2. Vergleich der Funktionalitäten und Merkmale
2.4.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele. Speechmatics

2.5. Integration von Spracherkennungstechnologien in maschinelle Dolmetschersysteme

2.5.1. Entwurf und Implementierung von maschinellen Dolmetschersystemen mit Spracherkennung
2.5.2. Anpassung an verschiedene Dolmetschumgebungen und -situationen
2.5.3. Technische und infrastrukturelle Überlegungen

2.6. Optimierung der Benutzererfahrung beim maschinellen Dolmetschen mit Spracherkennung

2.6.1. Gestaltung von intuitiven und benutzerfreundlichen Benutzeroberflächen
2.6.2. Personalisierung und Einstellung der Präferenzen. OTTER.ai
2.6.3. Barrierefreiheit und mehrsprachige Unterstützung in maschinellen Dolmetschersystemen

2.7. Qualitätsbewertung beim maschinellen Dolmetschen mit Spracherkennung

2.7.1. Metriken zur Bewertung der Dolmetschqualität
2.7.2. Maschinelle vs. menschliche Bewertung
2.7.3. Strategien zur Verbesserung der Qualität des maschinellen Dolmetschens mit Spracherkennung

2.8. Ethische und soziale Herausforderungen bei der Verwendung von Spracherkennungstechnologien im maschinellen Dolmetschen

2.8.1. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten
2.8.2. Verzerrung und Diskriminierung bei der Spracherkennung
2.8.3. Auswirkungen auf den Beruf des Dolmetschers und auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt

2.9. Spezifische Anwendungen des maschinellen Dolmetschens mit Spracherkennung

2.9.1. Echtzeitdolmetschen im geschäftlichen und kommerziellen Umfeld
2.9.2. Fern- und Telefondolmetschen mit Spracherkennung
2.9.3. Dolmetschen bei internationalen Veranstaltungen und Konferenzen

2.10. Die Zukunft der Integration von Spracherkennungstechnologien in das maschinelle Dolmetschen  

2.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen. CMU Sphinx
2.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen
2.10.3. Auswirkungen auf die globale Kommunikation und die Beseitigung von Sprachbarrieren

Modul 3. Design von mehrsprachigen Schnittstellen und Chatbots mit Tools der künstlichen Intelligenz 

3.1. Grundlagen mehrsprachiger Schnittstellen

3.1.1. Designprinzipien für Mehrsprachigkeit: Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit mit künstlicher Intelligenz
3.1.2. Schlüsseltechnologien: Verwendung von TensorFlow und PyTorch für die Schnittstellenentwicklung
3.1.3. Fallstudien: Analyse erfolgreicher Schnittstellen mit künstlicher Intelligenz

3.2. Einführung in KI-Chatbots

3.2.1. Die Entwicklung von Chatbots: von einfachen zu KI-gesteuerten
3.2.2. Vergleich von Chatbots: Regeln vs. KI-basierte Modelle
3.2.3. Komponenten von KI-gesteuerten Chatbots: Verwendung von Natural Language Understanding (NLU)

3.3. Architekturen mehrsprachiger Chatbots mit künstlicher Intelligenz

3.3.1. Entwurf skalierbarer Architekturen mit IBM Watson
3.3.2. Integration von Chatbots in Plattformen mit Microsoft Bot Framework
3.3.3. Upgrades und Wartung mit KI-Tools

3.4. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Chatbots

3.4.1. Syntaktische und semantische Analyse mit Google BERT
3.4.2. Training von Sprachmodellen mit OpenAI GPT
3.4.3. Anwendung von NLP-Tools wie spaCy in Chatbots

3.5. Entwicklung von Chatbots mit KI-Frameworks

3.5.1. Implementierung mit Google Dialogflow
3.5.2. Erstellung und Training von Unterhaltungsflüssen mit IBM Watson
3.5.3. Erweiterte Anpassungen mit KI-APIs wie Microsoft LUIS

3.6. Konversations- und Kontextmanagement in Chatbots

3.6.1. Zustandsmodelle mit Rasa für Chatbots
3.6.2. Konversationsmanagement-Strategien mit Deep Learning
3.6.3. Auflösung von Mehrdeutigkeiten und Korrekturen in Echtzeit mit künstlicher Intelligenz

3.7. UX/UI-Design für mehrsprachige Chatbots mit künstlicher Intelligenz

3.7.1. Benutzerzentriertes Design mit KI-Datenanalyse
3.7.2. Kulturelle Anpassung mit automatischen Lokalisierungstools
3.7.3. Benutzerfreundlichkeitstests mit KI-basierten Simulationen

3.8. Integration von Chatbots in mehrere Kanäle mit künstlicher Intelligenz

3.8.1. Omnichannel-Entwicklung mit TensorFlow
3.8.2. Sichere und private Integrationsstrategien mit KI-Technologien
3.8.3. Sicherheitsüberlegungen mit kryptographischen KI-Algorithmen

3.9. Datenanalyse und Optimierung von Chatbots

3.9.1. Verwendung von Analyseplattformen wie Google Analytics für Chatbots
3.9.2. Leistungsoptimierung mit Machine-Learning-Algorithmen
3.9.3. Maschinelles Lernen zur kontinuierlichen Chatbot-Verfeinerung

3.10. Architekturen mehrsprachiger Chatbots mit künstlicher Intelligenz

3.10.1. Projektdefinition mit KI-Management-Tools
3.10.2. Technische Implementierung mit TensorFlow oder PyTorch
3.10.3. Bewertung und Feinabstimmung auf der Grundlage von Machine Learning und Benutzerfeedback

Ein hochflexibler Lehrplan, der auf dem freien Zugang zu den Inhalten basiert, die Sie von Ihrem bevorzugten elektronischen Gerät aus abrufen können. Sogar von Ihrem Smartphone aus!“