Schreiben Sie sich jetzt in diesen 100%igen Online-Universitätskurs ein, in dem Sie sich mit der Erstellung von Sprachmodellen beschäftigen werden, die mit Hilfe von fortschrittlichen Werkzeugen der künstlichen Intelligenz entwickelt wurden“

Auf künstlicher Intelligenz basierende linguistische Modelle verändern die Art und Weise, wie Geisteswissenschaftler Sprache und Textdaten analysieren und verstehen. In der Tat ermöglichen einige häufig verwendete Tools, unterstützt durch tiefe neuronale Netze, eine massive Textverarbeitung, die die Analyse großer Informationsmengen erleichtert, von soziologischen Studien bis hin zur politischen Forschung.

So entsteht dieser Universitätskurs, der sich mit Theorien wie der generativen Grammatik, der strukturellen Linguistik und der formalen Grammatik befasst und aufzeigt, wie diese konzeptionellen Grundlagen bei der Entwicklung von KI-Modellen weiterhin anwendbar sind. 
Es werden praktische Anwendungen dieser Modelle bei der Automatisierung der Sprachverarbeitung vorgestellt.

Probabilistische Modelle in der Linguistik und ihre Anwendung in der künstlichen Intelligenz, einschließlich Hidden-Markov-Modelle (HMM) und statistische Sprachmodelle, werden ebenfalls erörtert. Außerdem werden überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen behandelt und wie diese in Technologien wie der Spracherkennung und der automatischen Textverarbeitung eingesetzt werden.

Schließlich werden Deep-Learning-Modelle, die auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) angewendet werden, erforscht, wobei auf neuronale Faltungsnetze, rekurrente und LSTM-Netze sowie auf Aufmerksamkeitsmodelle und Transformatoren eingegangen wird. Diese Technologien sind grundlegend für fortgeschrittene Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Texterzeugung und Stimmungsanalyse. Darüber hinaus wird analysiert, wie diese Modelle die Entwicklung robuster Systeme ermöglichen, die Sprache fließend verstehen und erzeugen und so die Mensch-Maschine-Interaktion in immer komplexeren Umgebungen verbessern.

Dieser 100%ige Online-Studiengang bietet den Studenten die Flexibilität, ihn überall und zu jeder Zeit zu absolvieren. Sie benötigen lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um auf das gesamte Lehrmaterial zugreifen zu können. Darüber hinaus wird die revolutionäre Relearning-Methode eingesetzt, die effektives Lernen durch ständige Wiederholung fördert.

Sie werden mit Hilfe der revolutionären Relearning-Methode, bei der TECH eine Vorreiterrolle spielt, erfolgreich mit Deep-Learning-Modellen in der Linguistik und ihrer Anwendung in der künstlichen Intelligenz umgehen"

Dieser Universitätskurs in Linguistische Modelle und Anwendung der Künstlichen Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Bildungsprogramm 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

Sie vertiefen Ihre Kenntnisse der formalen Grammatik und der Regelsysteme und ergänzen diese Ausbildung mit der Handhabung fortgeschrittener KI-Programme, und das alles dank einer großen Bibliothek innovativer Multimedia-Ressourcen“

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften 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.

Werden Sie ein Experte mit einem einzigartigen Hintergrund, der die wichtigsten Theorien der strukturellen Linguistik, klassische Modelle der künstlichen Intelligenz und andere wichtige Kenntnisse beherrscht"

Sie werden sich mit verschiedenen probabilistischen Modellen in der Linguistik auseinandersetzen und dabei Anwendungen in der Spracherkennung und Textverarbeitung nutzen, um neue KI-basierte linguistische Modelle vorzuschlagen"

Dieses akademische Programm behandelt eine Vielzahl von KI-gesteuerten linguistischen Modellen, wobei der Schwerpunkt auf deren Anwendung in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) liegt. Außerdem werden probabilistische Modelle, regelbasierte Methoden und Lerntechniken analysiert, so dass Fachleute diese Werkzeuge für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung und Echtzeitdolmetschen nutzen können. Darüber hinaus wird der Schwerpunkt dieses Programms in Theorie und Praxis aufgeteilt, wobei relevante wissenschaftliche Inhalte und reale Fallstudien integriert werden.

Dieser umfassende und aktuelle Lehrplan stellt sicher, dass Sie sich Wissen aneignen, das sich auf die konditionierte und kontrollierte Texterzeugung sowie auf Anwendungen im maschinellen Schreiben konzentriert"

Modul 1. Linguistische Modelle und Anwendung der künstlichen Intelligenz

1.1. Klassische linguistische Modelle und ihre Bedeutung für die KI

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 KI

1.2. Probabilistische Modelle in der Linguistik und ihre Anwendung in der KI

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 KI

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 KI

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 KI

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 KI

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 KI

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

Dieses Programm richtet sich an Geisteswissenschaftler, die daran interessiert sind, die Auswirkungen des menschlichen Sprachverständnisses auf künftige Anwendungen der allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) zu verstehen“