Mit diesem 100%igen Online-Masterstudiengang lernen Sie die fortschrittlichsten Technologien im Bereich der KI kennen und beherrschen modernste Tools und Techniken, um die Effizienz und Genauigkeit beim Übersetzen und Dolmetschen zu verbessern“ 

Künstliche Intelligenz (KI) verändert den Bereich des Übersetzens und Dolmetschens in rasantem Tempo und sorgt für erhebliche Fortschritte bei der Genauigkeit und Effizienz dieser Prozesse. Tools wie Google Translate und DeepL nutzen fortschrittliche neuronale Netzwerke, um Übersetzungen in Echtzeit zu liefern und komplexe sprachliche Nuancen zu erfassen. Gleichzeitig erleichtern neue Technologien die sofortige Kommunikation zwischen Sprechern verschiedener Sprachen durch Echtzeit-Dolmetschanwendungen. 

So entstand dieser private Masterstudiengang, der sich mit den Grundlagen linguistischer Modelle befasst und dabei von traditionellen Ansätzen bis hin zu den fortschrittlichsten der KI geht. In diesem Sinne werden Spracherkennung und Stimmungsanalyse behandelt, um Fachleute mit den notwendigen Werkzeugen auszustatten, damit sie diese Technologien in der Praxis einsetzen und sich den neuen Herausforderungen auf diesem Gebiet stellen können. 

Darüber hinaus werden die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) unter Verwendung spezieller Tools und Plattformen, die eine sofortige Übersetzung ermöglichen, erforscht. Es wird auch eine kritische Bewertung der Qualität von Echtzeit-Übersetzungen und eine Reflexion über die ethischen und sozialen Aspekte im Zusammenhang mit ihrer Umsetzung geben. 

Schließlich wird die Entwicklung und Optimierung von Spracherkennungsplattformen behandelt sowie die Erstellung von Chatbots mit Hilfe von KI, die Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache anwenden, um die mehrsprachige Interaktion und das Benutzererlebnis zu verbessern. Darüber hinaus werden die ethischen und sozialen Herausforderungen, die sich in diesen Bereichen ergeben, erörtert, um sicherzustellen, dass die Experten sie effektiv und ethisch korrekt handhaben. 

Auf diese Weise hat TECH ein umfassendes, vollständig online verfügbares Hochschulprogramm geschaffen, das es den Studenten ermöglicht, über ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss auf die Lehrmaterialien zuzugreifen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, zu einem physischen Zentrum zu reisen und sich an einen festen Zeitplan zu halten. Darüber hinaus beinhaltet es die revolutionäre Relearning-Methode, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um ein besseres Verständnis der Inhalte zu erreichen. 

Sie werden innovative Lösungen implementieren, wie z. B. maschinelle Echtzeit-Übersetzung und Spracherkennungssysteme, ein Wettbewerbsvorteil in einem sich ständig weiterentwickelnden Arbeitsmarkt“ 

Dieser Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz im Übersetzen und Dolmetschen 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 wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
• Praktische Übungen, anhand derer der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens verwendet 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 

Dank einer umfangreichen Bibliothek mit innovativen Multimedia-Ressourcen werden Sie in eine umfassende Erkundung linguistischer Modelle eintauchen, die von traditionellen bis hin zu modernen Ansätzen reichen“ 

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 die Prinzipien der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kennenlernen, einschließlich der Verwendung spezieller Tools und Plattformen. Worauf warten Sie noch, um sich einzuschreiben?"

Sie werden die Integration von maschinellen Übersetzungsmodellen und linguistischen Ressourcen sowie die Benutzererfahrung an der Schnittstelle dieser Tools untersuchen. Mit allen Garantien der Qualität der TECH!"

Dieser private Masterstudiengang zeichnet sich durch seinen umfassenden Ansatz aus, der sowohl traditionelle linguistische Grundlagen als auch die Anwendung fortschrittlicher KI-Technologien abdeckt. Auf diese Weise erwerben Fachleute Fähigkeiten, um sich den zeitgenössischen Herausforderungen des Übersetzens und Dolmetschens zu stellen und lernen, KI-Tools und Plattformen zu nutzen, die diese Prozesse optimieren. Der Studiengang umfasst auch die Beherrschung neuer Technologien wie automatisches Dolmetschen und die Entwicklung mehrsprachiger Chatbots, wodurch die Absolventen an der Spitze der Technologie stehen und darauf vorbereitet werden, in einem digitalisierten und globalisierten Umfeld eine Führungsrolle zu übernehmen. 

Dieses Programm bietet Ihnen eine einzigartige Fortbildung, die klassische Kenntnisse der Linguistik mit den neuesten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz kombiniert, unterstützt durch die revolutionäre Relearning-Methode“ 

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

1.1. Geschichte der künstlichen Intelligenz

1.1.1. Ab wann spricht man von künstlicher Intelligenz? 
1.1.2. Referenzen im Kino
1.1.3. Bedeutung der künstlichen Intelligenz
1.1.4. Technologien, die künstliche Intelligenz ermöglichen und unterstützen

1.2. Künstliche Intelligenz in Spielen

1.2.1. Spieltheorie
1.2.2. Minimax und Alpha-Beta-Beschneidung
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Neuronale Netzwerke

1.3.1. Biologische Grundlagen
1.3.2. Berechnungsmodell
1.3.3. Überwachte und nicht überwachte neuronale Netzwerke
1.3.4. Einfaches Perzeptron
1.3.5. Mehrschichtiges Perzeptron

1.4. Genetische Algorithmen

1.4.1. Geschichte
1.4.2. Biologische Grundlage
1.4.3. Problem-Kodierung
1.4.4. Erzeugung der Ausgangspopulation
1.4.5. Hauptalgorithmus und genetische Operatoren
1.4.6. Bewertung von Personen: Fitness

1.5. Thesauri, Vokabularien, Taxonomien

1.5.1. Wortschatz
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologien
1.5.5. Darstellung von Wissen: Semantisches Web

1.6. Semantisches Web

1.6.1. Spezifizierungen: RDF, RDFS und OWL
1.6.2. Schlussfolgerung/Begründung
1.6.3. Linked Data

1.7. Expertensysteme und DSS

1.7.1. Expertensysteme
1.7.2. Systeme zur Entscheidungshilfe

1.8. Chatbots und virtuelle Assistenten 

1.8.1. Arten von Assistenten: Sprach- und textbasierte Assistenten 
1.8.2. Grundlegende Bestandteile für die Entwicklung eines Assistenten: Intents, Entitäten und Dialogablauf
1.8.3. Integrationen: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Tools für die Entwicklung von Assistenten: Dialog Flow, Watson Assistant 

1.9. KI-Implementierungsstrategie
1.10. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz 

1.10.1. Wir wissen, wie man mit Algorithmen Emotionen erkennt 
1.10.2. Schaffung einer Persönlichkeit: Sprache, Ausdrücke und Inhalt 
1.10.3. Tendenzen der künstlichen Intelligenz 
1.10.4. Reflexionen

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

2.1. Die Statistik 

2.1.1. Die Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen 
2.1.2. Population, Stichprobe, Individuum 
2.1.3. Variablen: Definition, Messskalen 

2.2. Arten von statistischen Daten 

2.2.1. Je nach Typ 

2.2.1.1. Quantitative: kontinuierliche Daten und diskrete Daten 
2.2.1.2. Qualitative: Binomialdaten, nominale Daten und ordinale Daten

2.2.2. Je nach Form  

2.2.2.1. Numerisch
2.2.2.2. Text  
2.2.2.3. Logisch 

2.2.3. Je nach Quelle 

2.2.3.1. Primär
2.2.3.2. Sekundär 

2.3. Lebenszyklus der Daten 

2.3.1. Etappen des Zyklus 
2.3.2. Meilensteine des Zyklus 
2.3.3. FAIR-Prinzipien 

2.4. Die ersten Phasen des Zyklus 

2.4.1. Definition von Zielen 
2.4.2. Ermittlung des Ressourcenbedarfs 
2.4.3. Gantt-Diagramm 
2.4.4. Struktur der Daten 

2.5. Datenerhebung 

2.5.1. Methodik der Erhebung 
2.5.2. Erhebungsinstrumente 
2.5.3. Kanäle für die Erhebung 

2.6. Datenbereinigung 

2.6.1. Phasen der Datenbereinigung 
2.6.2. Qualität der Daten 
2.6.3. Datenmanipulation (mit R) 

2.7. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse 

2.7.1. Statistische Maßnahmen 
2.7.2. Beziehungsindizes 
2.7.3. Data Mining 

2.8. Datenlager (Datawarehouse) 

2.8.1. Elemente, aus denen sie bestehen 
2.8.2. Design 
2.8.3. Zu berücksichtigende Aspekte 

2.9. Verfügbarkeit von Daten 

2.9.1. Zugang 
2.9.2. Nützlichkeit 
2.9.3. Sicherheit 

2.10. Regulatorische Aspekte

2.10.1. Datenschutzgesetz
2.10.2. Bewährte Verfahren
2.10.3. Andere regulatorische Aspekte

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

3.1. Datenwissenschaft

3.1.1. Datenwissenschaft
3.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Datenwissenschaftler

3.2. Daten, Informationen und Wissen

3.2.1. Daten, Informationen und Wissen 
3.2.2. Datentypen
3.2.3. Datenquellen

3.3. Von Daten zu Informationen 

3.3.1. Analyse der Daten
3.3.2. Arten der Analyse
3.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset

3.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung

3.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument
3.4.2. Visualisierungsmethoden 
3.4.3. Visualisierung eines Datensatzes

3.5. Qualität der Daten

3.5.1. Datenqualität
3.5.2. Datenbereinigung 
3.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung

3.6. Dataset

3.6.1. Dataset-Anreicherung
3.6.2. Der Fluch der Dimensionalität
3.6.3. Ändern unseres Datensatzes

3.7. Ungleichgewicht 

3.7.1. Ungleichgewicht der Klassen
3.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten
3.7.3. Dataset-Abgleich

3.8. Unüberwachte Modelle 

3.8.1. Unüberwachtes Modell
3.8.2. Methoden
3.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen

3.9. Überwachte Modelle

3.9.1. Überwachtes Modell
3.9.2. Methoden
3.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen

3.10. Tools und bewährte Verfahren

3.10.1. Bewährte Praktiken für einen Datenwissenschaftler
3.10.2. Das beste Modell 
3.10.3. Nützliche Tools

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

4.1. Statistische Inferenz

4.1.1. Deskriptive Statistik vs. statistische . Inferenz
4.1.2. Parametrische Verfahren
4.1.3. Nichtparametrische Verfahren

4.2. Explorative Analyse

4.2.1. Deskriptive Analyse 
4.2.2. Visualisierung
4.2.3. Vorbereitung der Daten

4.3. Vorbereitung der Daten

4.3.1. Datenintegration und -bereinigung 
4.3.2. Normalisierung der Daten
4.3.3. Attribute umwandeln 

4.4. Verlorene Werte

4.4.1. Umgang mit verlorenen Werten
4.4.2. Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden
4.4.3. Imputation verlorener Werte durch maschinelles Lernen

4.5. Datenrauschen 

4.5.1. Lärmklassen und Attribute
4.5.2. Rauschfilterung 
4.5.3. Rauscheffekt

4.6. Der Fluch der Dimensionalität

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Multidimensionale Datenreduktion

4.7. Kontinuierliche zu diskreten Attributen

4.7.1. Kontinuierliche versus diskrete Daten
4.7.2. Prozess der Diskretisierung

4.8. Daten 

4.8.1. Datenauswahl 
4.8.2. Perspektiven und Auswahlkriterien
4.8.3. Methoden der Auswahl 

4.9. Auswahl der Instanzen

4.9.1. Methoden für die Instanzauswahl
4.9.2. Auswahl der Prototypen
4.9.3. Erweiterte Methoden für die Instanzauswahl
4.10. Vorverarbeitung von Daten in Big Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

5.1. Einführung in Algorithmus-Design-Strategien

5.1.1. Rekursion
5.1.2. Aufteilen und erobern
5.1.3. Andere Strategien

5.2. Effizienz und Analyse von Algorithmen

5.2.1. Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz
5.2.2. Messung der Eingabegröße
5.2.3. Messung der Ausführungszeit
5.2.4. Schlimmster, bester und durchschnittlicher Fall
5.2.5. Asymptotische Notation
5.2.6. Kriterien für die mathematische Analyse von nichtrekursiven Algorithmen
5.2.7. Mathematische Analyse von rekursiven Algorithmen
5.2.8. Empirische Analyse von Algorithmen

5.3. Sortieralgorithmen

5.3.1. Konzept der Sortierung
5.3.2. Blase sortieren
5.3.3. Sortieren nach Auswahl
5.3.4. Reihenfolge der Insertion
5.3.5. Sortierung zusammenführen (Merge_Sort)
5.3.6. Schnelle Sortierung (Quick_Sort)

5.4. Algorithmen mit Bäumen

5.4.1. Konzept des Baumes
5.4.2. Binäre Bäume
5.4.3. Baumpfade
5.4.4. Ausdrücke darstellen
5.4.5. Geordnete binäre Bäume
5.4.6. Ausgeglichene binäre Bäume

5.5. Algorithmen mit Heaps

5.5.1. Heaps
5.5.2. Der Heapsort-Algorithmus
5.5.3. Prioritätswarteschlangen

5.6. Graph-Algorithmen

5.6.1. Vertretung
5.6.2. Lauf in Breite
5.6.3. Lauf in Tiefe
5.6.4. Topologische Anordnung

5.7. Greedy-Algorithmen

5.7.1. Die Greedy-Strategie
5.7.2. Elemente der Greedy-Strategie
5.7.3. Währungsumtausch
5.7.4. Das Problem des Reisenden
5.7.5. Problem mit dem Rucksack

5.8. Minimale Pfadsuche

5.8.1. Das Problem des minimalen Pfades
5.8.2. Negative Bögen und Zyklen
5.8.3. Dijkstra-Algorithmus

5.9. Greedy-Algorithmen auf Graphen

5.9.1. Der minimal aufspannende Baum
5.9.2. Algorithmus von Prim
5.9.3. Algorithmus von Kruskal
5.9.4. Komplexitätsanalyse

5.10. Backtracking

5.10.1. Das Backtracking
5.10.2. Alternative Techniken

Modul 6. Intelligente Systeme

6.1. Agententheorie

6.1.1. Geschichte des Konzepts
6.1.2. Definition von Agent
6.1.3. Agenten in der künstlichen Intelligenz
6.1.4. Agenten in der Softwareentwicklung

6.2. Agent-Architekturen

6.2.1. Der Denkprozess eines Agenten
6.2.2. Reaktive Agenten
6.2.3. Deduktive Agenten
6.2.4. Hybride Agenten
6.2.5. Vergleich

6.3. Informationen und Wissen

6.3.1. Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen
6.3.2. Bewertung der Datenqualität
6.3.3. Methoden der Datenerfassung
6.3.4. Methoden der Informationsbeschaffung
6.3.5. Methoden zum Wissenserwerb

6.4. Wissensrepräsentation

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensrepräsentation
6.4.2. Definition der Wissensrepräsentation durch ihre Rollen
6.4.3. Merkmale einer Wissensrepräsentation

6.5. Ontologien

6.5.1. Einführung in Metadaten
6.5.2. Philosophisches Konzept der Ontologie
6.5.3. Computergestütztes Konzept der Ontologie
6.5.4. Bereichsontologien und Ontologien auf höherer Ebene
6.5.5. Wie erstellt man eine Ontologie?

6.6. Ontologiesprachen und Software für die Erstellung von Ontologien 

6.6.1. RDF-Tripel, Turtle und N
6.6.2. RDF-Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Einführung in die verschiedenen Tools für die Erstellung von Ontologien
6.6.6. Installation und Verwendung von Protégé

6.7. Das semantische Web

6.7.1. Der aktuelle Stand und die Zukunft des semantischen Webs
6.7.2. Anwendungen des semantischen Webs

6.8. Andere Modelle der Wissensdarstellung

6.8.1. Wortschatz
6.8.2. Globale Sicht
6.8.3. Taxonomie
6.8.4. Thesauri
6.8.5. Folksonomien
6.8.6. Vergleich
6.8.7. Mind Map

6.9. Bewertung und Integration von Wissensrepräsentationen

6.9.1. Logik nullter Ordnung
6.9.2. Logik erster Ordnung
6.9.3. Beschreibende Logik
6.9.4. Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Logik
6.9.5. Prolog: Programmierung auf Basis der Logik erster Ordnung

6.10. Semantische Reasoner, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme

6.10.1. Konzept des Reasoners
6.10.2. Anwendungen eines Reasoners
6.10.3. Wissensbasierte Systeme
6.10.4. MYCIN, Geschichte der Expertensysteme
6.10.5. Elemente und Architektur von Expertensystemen
6.10.6. Erstellung von Expertensystemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

7.1. Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens

7.1.1. Schlüsselkonzepte von Prozessen der Wissensentdeckung
7.1.2. Historische Perspektive der Wissensentdeckungsprozesse
7.1.3. Phasen des Wissensentdeckungsprozesses
7.1.4. Techniken, die bei der Wissensentdeckung eingesetzt werden
7.1.5. Merkmale guter Modelle für maschinelles Lernen
7.1.6. Arten von Informationen zum maschinellen Lernen
7.1.7. Grundlegende Lernkonzepte
7.1.8. Grundlegende Konzepte des unüberwachten Lernens

7.2. Datenexploration und Vorverarbeitung

7.2.1. Datenverarbeitung
7.2.2. Datenverarbeitung im Datenanalysefluss
7.2.3. Datentypen
7.2.4. Datenumwandlung
7.2.5. Anzeige und Untersuchung von kontinuierlichen Variablen
7.2.6. Anzeige und Erkundung kategorialer Variablen
7.2.7. Korrelationsmaßnahmen
7.2.8. Die häufigsten grafischen Darstellungen
7.2.9. Einführung in die multivariate Analyse und Dimensionsreduktion

7.3. Entscheidungsbaum

7.3.1. ID-Algorithmus
7.3.2. Algorithmus C
7.3.3. Übertraining und Beschneidung
7.3.4. Analyse der Ergebnisse

7.4. Bewertung von Klassifikatoren

7.4.1. Konfusionsmatrizen
7.4.2. Numerische Bewertungsmatrizen
7.4.3. Kappa-Statistik
7.4.4. Die ROC-Kurve

7.5. Klassifizierungsregeln

7.5.1. Maßnahmen zur Bewertung von Regeln
7.5.2. Einführung in die grafische Darstellung
7.5.3. Sequentieller Überlagerungsalgorithmus

7.6. Neuronale Netze

7.6.1. Grundlegende Konzepte
7.6.2. Einfache neuronale Netze
7.6.3. Backpropagation-Algorithmus
7.6.4. Einführung in rekurrente neuronale Netze

7.7. Bayessche Methoden

7.7.1. Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit
7.7.2. Bayes-Theorem
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Einführung in Bayessche Netzwerke

7.8. Regressions- und kontinuierliche Antwortmodelle

7.8.1. Einfache lineare Regression
7.8.2. Multiple lineare Regression
7.8.3. Logistische Regression
7.8.4. Regressionsbäume
7.8.5. Einführung in Support Vector Machines (SVM)
7.8.6. Maße für die Anpassungsgüte

7.9. Clustering

7.9.1. Grundlegende Konzepte
7.9.2. Hierarchisches Clustering
7.9.3. Probabilistische Methoden
7.9.4. EM-Algorithmus
7.9.5. B-Cubed-Methode
7.9.6. Implizite Methoden

7.10. Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

7.10.1. Grundlegende Konzepte
7.10.2. Erstellung eines Korpus
7.10.3. Deskriptive Analyse
7.10.4. Einführung in die Stimmungsanalyse

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

8.1. Tiefes Lernen

8.1.1. Arten von tiefem Lernen
8.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen
8.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen

8.2. Operationen

8.2.1. Addition
8.2.2. Produkt
8.2.3. Transfer

8.3. Ebenen

8.3.1. Eingangsebene
8.3.2. Ausgeblendete Ebene
8.3.3. Ausgangsebene

8.4. Schichtenverbund und Operationen

8.4.1. Design-Architekturen
8.4.2. Verbindung zwischen Ebenen
8.4.3. Vorwärtsausbreitung

8.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes

8.5.1. Entwurf des Netzes
8.5.2. Festlegen der Gewichte
8.5.3. Training des Netzes

8.6. Trainer und Optimierer

8.6.1. Auswahl des Optimierers
8.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion
8.6.3. Festlegung einer Metrik

8.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes

8.7.1. Aktivierungsfunktionen
8.7.2. Rückwärtsausbreitung
8.7.3. Einstellung der Parameter

8.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen

8.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons
8.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen
8.8.3. Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden

8.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras

8.9.1. Definition der Netzstruktur
8.9.2. Modell-Kompilierung
8.9.3. Modell-Training

8.10. Fine Tuning der Hyperparameter von neuronalen Netzen

8.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion
8.10.2. Einstellung der Learning Rate
8.10.3. Einstellung der Gewichte

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

9.1. Gradienten-Probleme

9.1.1. Techniken der Gradientenoptimierung
9.1.2. Stochastische Gradienten
9.1.3. Techniken zur Initialisierung der Gewichte

9.2. Wiederverwendung von vortrainierten Schichten

9.2.1. Transfer Learning Training
9.2.2. Merkmalsextraktion
9.2.3. Tiefes Lernen

9.3. Optimierer

9.3.1. Stochastische Gradientenabstiegs-Optimierer
9.3.2. Adam- und RMSprop-Optimierer
9.3.3. Moment-Optimierer

9.4. Planen der Lernrate

9.4.1. Automatische Steuerung der Lernrate
9.4.2. Lernzyklen
9.4.3. Bedingungen für die Glättung

9.5. Überanpassung

9.5.1. Kreuzvalidierung
9.5.2. Regulierung
9.5.3. Bewertungsmetriken

9.6. Praktische Leitlinien

9.6.1. Entwurf des Modells
9.6.2. Auswahl der Metriken und Bewertungsparameter
9.6.3. Testen von Hypothesen

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Transfer Learning Training
9.7.2. Merkmalsextraktion
9.7.3. Tiefes Lernen

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Bildtransformationen
9.8.2. Generierung synthetischer Daten
9.8.3. Textumwandlung

9.9. Praktische Anwendung von Transfer Learning

9.9.1. Transfer Learning Training
9.9.2. Merkmalsextraktion
9.9.3. Tiefes Lernen

9.10. Regulierung

9.10.1. L und L
9.10.2. Maximale Entropie-Regularisierung
9.10.3. Dropout

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Verwendung der TensorFlow-Bibliothek
10.1.2. Training von Modellen mit TensorFlow
10.1.3. Operationen mit Graphen in TensorFlow

10.2. TensorFlow und NumPy

10.2.1. NumPy-Berechnungsumgebung für TensorFlow
10.2.2. Verwendung von NumPy-Arrays mit TensorFlow
10.2.3. NumPy-Operationen für TensorFlow-Graphen

10.3. Anpassung von Modellen und Trainingsalgorithmen

10.3.1. Erstellen von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow
10.3.2. Verwaltung von Trainingsparametern
10.3.3. Verwendung von Optimierungstechniken für das Training

10.4. TensorFlow-Funktionen und -Graphen

10.4.1. Funktionen mit TensorFlow
10.4.2. Verwendung von Graphen für das Modelltraining
10.4.3. Optimieren von Graphen mit TensorFlow-Operationen

10.5. Laden und Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow

10.5.1. Laden von Datensätzen mit TensorFlow
10.5.2. Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow
10.5.3. Verwendung von TensorFlow-Tools zur Datenmanipulation

10.6. Die tfdata-API

10.6.1. Verwendung der tfdata-API für die Datenverarbeitung
10.6.2. Konstruktion von Datenströmen mit tfdata
10.6.3. Verwendung der tfdata-API für das Modelltraining

10.7. Das TFRecord-Format

10.7.1. Verwendung der TFRecord-API für die Datenserialisierung
10.7.2. Laden von TFRecord-Dateien mit TensorFlow
10.7.3. Verwendung von TFRecord-Dateien für das Modelltraining

10.8. Keras Vorverarbeitungsschichten

10.8.1. Verwendung der Keras-API für die Vorverarbeitung
10.8.2. Aufbau von Keras-Vorverarbeitungs-Pipelines
10.8.3. Verwendung der Keras Vorverarbeitungs-API für das Modelltraining

10.9. Das TensorFlow Datasets-Projekt

10.9.1. Verwendung von TensorFlow Datasets zum Laden von Daten
10.9.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow Datasets
10.9.3. Verwendung von TensorFlow Datasets für das Modelltraining

10.10. Konstruktion einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow

10.10.1. Praktische Anwendung
10.10.2. Konstruktion einer Deep Learning Anwendung mit TensorFlow
10.10.3. Trainieren eines Modells mit TensorFlow
10.10.4. Verwendung der Anwendung für die Vorhersage von Ergebnissen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

11.1. Die Visual-Cortex-Architektur

11.1.1. Funktionen des visuellen Kortex
11.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens
11.1.3. Modelle der Bildverarbeitung

11.2. Faltungsschichten

11.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung
11.2.2. Faltung D
11.2.3. Aktivierungsfunktionen

11.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras

11.3.1. Pooling und Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Arten des Pooling

11.4. CNN-Architektur

11.4.1. VGG-Architektur
11.4.2. AlexNet-Architektur
11.4.3. ResNet-Architektur

11.5. Implementierung eines ResNet- CNN mit Keras

11.5.1. Initialisierung der Gewichte
11.5.2. Definition der Eingabeschicht
11.5.3. Definition der Ausgabe

11.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen

11.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle
11.6.2. Verwendung von vortrainierten Modellen
11.6.3. Vorteile von vortrainierten Modellen

11.7. Vortrainierte Modelle für das Transferlernen

11.7.1. Transferlernen
11.7.2. Prozess des Transferlernens
11.7.3. Vorteile des Transferlernens

11.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision

11.8.1. Klassifizierung von Bildern
11.8.2. Objekte in Bildern lokalisieren
11.8.3. Objekterkennung

11.9. Objekterkennung und Objektverfolgung

11.9.1. Methoden zur Objekterkennung
11.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung
11.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken

11.10. Semantische Segmentierung

11.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung
11.10.1. Kantenerkennung
11.10.1. Regelbasierte Segmentierungsmethoden

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

12.1. Textgenerierung mit RNN

12.1.1. Training eines RNN für die Texterzeugung
12.1.2. Generierung natürlicher Sprache mit RNN
12.1.3. Anwendungen zur Texterzeugung mit RNN

12.2. Erstellung von Trainingsdatensätzen

12.2.1. Vorbereitung der Daten für das RNN-Training
12.2.2. Speicherung des Trainingsdatensatzes
12.2.3. Bereinigung und Transformation der Daten
12.2.4. Sentiment-Analyse

12.3. Ranking von Meinungen mit RNN

12.3.1. Erkennung von Themen in Kommentaren
12.3.2. Stimmungsanalyse mit Deep-Learning-Algorithmen

12.4. Encoder-Decoder-Netz für neuronale maschinelle Übersetzung

12.4.1. Training eines RNN für maschinelle Übersetzung
12.4.2. Verwendung eines Encoder-Decoder-Netzes für die maschinelle Übersetzung
12.4.3. Verbesserung der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung mit RNNs

12.5. Aufmerksamkeitsmechanismen

12.5.1. Implementierung von Aufmerksamkeitsmechanismen in RNN
12.5.2. Verwendung von Betreuungsmechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
12.5.3. Vorteile von Betreuungsmechanismen in neuronalen Netzen

12.6. Transformer-Modelle

12.6.1. Verwendung von Transformer-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache
12.6.2. Anwendung von Transformer-Modellen für die Sicht
12.6.3. Vorteile von Transformer-Modellen

12.7. Transformers für die Sicht

12.7.1. Verwendung von Transformer für die Sicht
12.7.2. Vorverarbeitung von Bilddaten
12.7.3. Training eines Transformer-Modells für die Sicht

12.8. Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.8.1. Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.2. Anwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.3. Vorteile der Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.9. Andere Transformer-Bibliotheken. Vergleich

12.9.1. Vergleich zwischen den verschiedenen Transformer-Bibliotheken
12.9.2. Verwendung der anderen Transformer-Bibliotheken
12.9.3. Vorteile der anderen Transformer-Bibliotheken

12.10. Entwicklung einer NLP-Anwendung mit RNN und Aufmerksamkeit. Praktische Anwendung

12.10.1. Entwicklung einer Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNN und Aufmerksamkeit
12.10.2. Verwendung von RNN, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformers-Modellen in der Anwendung
12.10.3. Bewertung der praktischen Umsetzung

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

13.1. Effiziente Datendarstellungen

13.1.1. Reduzierung der Dimensionalität
13.1.2. Tiefes Lernen
13.1.3. Kompakte Repräsentationen

13.2. Realisierung von PCA mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer

13.2.1. Trainingsprozess
13.2.2. Python-Implementierung
13.2.3. Verwendung von Testdaten

13.3. Gestapelte automatische Kodierer

13.3.1. Tiefe neuronale Netze
13.3.2. Konstruktion von Kodierungsarchitekturen
13.3.3. Verwendung der Regularisierung

13.4. Faltungs-Autokodierer

13.4.1. Entwurf eines Faltungsmodells
13.4.2. Training von Faltungsmodellen
13.4.3. Auswertung der Ergebnisse

13.5. Automatische Entrauschung des Encoders

13.5.1. Anwendung von Filtern
13.5.2. Entwurf von Kodierungsmodellen
13.5.3. Anwendung von Regularisierungstechniken

13.6. Automatische Verteilkodierer

13.6.1. Steigerung der Kodierungseffizienz
13.6.2. Minimierung der Anzahl von Parametern
13.6.3. Verwendung von Regularisierungstechniken

13.7. Automatische Variationskodierer

13.7.1. Verwendung der Variationsoptimierung
13.7.2. Unüberwachtes tiefes Lernen
13.7.3. Tiefe latente Repräsentationen

13.8. Modische MNIST-Bilderzeugung

13.8.1. Mustererkennung
13.8.2. Bilderzeugung
13.8.3. Training Tiefer Neuronaler Netze

13.9. Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodelle

13.9.1. Bildbasierte Inhaltsgenerierung
13.9.2. Modellierung von Datenverteilungen
13.9.3. Verwendung von Adversarial Networks

13.10. Implementierung der Modelle

13.10.1. Praktische Anwendung
13.10.2. Implementierung der Modelle
13.10.3. Verwendung von realen Daten
13.10.4. Auswertung der Ergebnisse

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing 

14.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.1.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.2. Algorithmen zur sozialen Anpassung

14.2.1. Bioinspiriertes Computing auf der Grundlage von Ameisenkolonien
14.2.2. Varianten von Ameisenkolonie-Algorithmen
14.2.3. Cloud-basiertes Computing auf Partikelebene

14.3. Genetische Algorithmen

14.3.1. Allgemeine Struktur
14.3.2. Implementierungen der wichtigsten Operatoren

14.4. Explorations-Ausbeutungsraum-Strategien für genetische Algorithmen

14.4.1. CHC-Algorithmus
14.4.2. Multimodale Probleme

14.5. Evolutionäre Berechnungsmodelle (I)

14.5.1. Evolutionäre Strategien
14.5.2. Evolutionäre Programmierung
14.5.3. Algorithmen auf der Grundlage der differentiellen Evolution

14.6. Evolutionäre Berechnungsmodelle (II)

14.6.1. Evolutionäre Modelle auf der Grundlage der Schätzung von Verteilungen (EDA)
14.6.2. Genetische Programmierung

14.7. Evolutionäre Programmierung angewandt auf Lernprobleme

14.7.1. Regelbasiertes Lernen
14.7.2. Evolutionäre Methoden bei Instanzauswahlproblemen

14.8. Multi-Objektive Probleme

14.8.1. Konzept der Dominanz
14.8.2. Anwendung evolutionärer Algorithmen auf multikriterielle Probleme

14.9. Neuronale Netze (I)

14.9.1. Einführung in neuronale Netzwerke
14.9.2. Praktisches Beispiel mit neuronalen Netzwerken

14.10. Neuronale Netze

14.10.1. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der medizinischen Forschung
14.10.2. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der Wirtschaft
14.10.3. Anwendungsfälle für neuronale Netze in der industriellen Bildverarbeitung

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

15.1. Finanzdienstleistungen

15.1.1. Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf Finanzdienstleistungen. Chancen und Herausforderungen
15.1.2. Anwendungsbeispiele 
15.1.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz
15.1.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

15.2. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen 

15.2.1. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. Chancen und Herausforderungen 
15.2.2. Anwendungsbeispiele

15.3. Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

15.3.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz
15.3.2. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

15.4. Retail 

15.4.1. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz im Retail. Chancen und Herausforderungen 
15.4.2. Anwendungsbeispiele 
15.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz 
15.4.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

15.5. Industrie 

15.5.1. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz in der Industrie. Chancen und Herausforderungen
15.5.2. Anwendungsbeispiele

15.6. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Industrie  

15.6.1. Anwendungsbeispiele
15.6.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz
15.6.3. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

15.7. Öffentliche Verwaltung 

15.7.1. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz in der Öffentlichen Verwaltung. Chancen und Herausforderungen
15.7.2. Anwendungsbeispiele 
15.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz 
15.7.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

15.8. Bildung 

15.8.1. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz in der Bildung. Chancen und Herausforderungen
15.8.2. Anwendungsbeispiele 
15.8.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz 
15.8.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

15.9. Forst- und Landwirtschaft 

15.9.1. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft. Chancen und Herausforderungen 
15.9.2. Anwendungsbeispiele
15.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz
15.9.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

15.10. Personalwesen 

15.10.1. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz im Personalwesen. Chancen und Herausforderungen
15.10.2. Anwendungsbeispiele 
15.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz
15.10.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von künstlicher Intelligenz

Modul 16. Linguistische Modelle und KI-Anwendungen 

16.1. Klassische linguistische Modelle und ihre Bedeutung für die KI 

16.1.1. Generative und transformatorische Grammatik 
16.1.2. Strukturelle linguistische Theorie 
16.1.3. Theorie der formalen Grammatik 
16.1.4. Anwendungen der klassischen Modelle in der KI 

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

16.2.1. Versteckte Markov-Modelle (HMM) 
16.2.2. Statistische Sprachmodelle 
16.2.3. Überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen 
16.2.4. Anwendungen in der Spracherkennung und Textverarbeitung 

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

16.3.1. Formale Grammatiken und Regelsysteme 
16.3.2. Wissensrepräsentation und Berechnungslogik 
16.3.3. Expertensysteme und Inferenzmaschinen 
16.3.4. Anwendungen in Dialogsystemen und virtuellen Assistenten 

16.4. Deep-Learning-Modelle in der Linguistik und ihre Anwendung in der KI 

16.4.1. Faltungsneuronale Netze für die Textverarbeitung 
16.4.2. Rekurrente Neuronale Netze und LSTM für die Sequenzmodellierung 
16.4.3. Aufmerksamkeitsmodelle und Transformatoren. APERTIUM 
16.4.4. Anwendungen in der maschinellen Übersetzung, Texterzeugung und Stimmungsanalyse 

16.5. Verteilte Sprachrepräsentationen und ihre Auswirkungen in der KI 

16.5.1. Word Embeddings und Vektorraummodelle 
16.5.2. Verteilte Repräsentationen von Sätzen und Dokumenten 
16.5.3. Bag-of-Words-Modelle und kontinuierliche Sprachmodelle 
16.5.4. Anwendungen für Informationsabruf, Clustering von Dokumenten und Empfehlungen von Inhalten 

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

16.6.1. Statistische und regelbasierte Übersetzungsmodelle 
16.6.2. Fortschritte in der neuronalen maschinellen Übersetzung 
16.6.3. Hybride Ansätze und mehrsprachige Modelle 
16.6.4. Anwendungen in Online-Übersetzungs- und Inhaltslokalisierungsdiensten 

16.7. Modelle der Stimmungsanalyse und ihre Nützlichkeit in der KI 

16.7.1. Methoden zur Klassifizierung von Gefühlen 
16.7.2. Erkennung von Emotionen in Texten 
16.7.3. Analyse von Nutzermeinungen und Kommentaren 
16.7.4. Anwendungen in sozialen Netzwerken, Analyse von Produktmeinungen und Kundenservice 

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

16.8.1. Autoregressive Textgenerierungsmodelle 
16.8.2. Konditionierte und kontrollierte Texterzeugung 
16.8.3. GPT-basierte Modelle zur Erzeugung natürlicher Sprache 
16.8.4. Anwendungen für automatisches Schreiben, Textzusammenfassung und intelligente Konversation 

16.9. Spracherkennungsmodelle und ihre Integration in die KI 

16.9.1. Methoden zur Extraktion von Audiomerkmalen 
16.9.2. Auf neuronalen Netzwerken basierende Spracherkennungsmodelle 
16.9.3. Verbesserungen der Genauigkeit und Robustheit der Spracherkennung 
16.9.4. Anwendungen in virtuellen Assistenten, Transkriptionssystemen und sprachbasierter Gerätesteuerung 

16.10. Herausforderungen und Zukunft von linguistischen Modellen in der KI 

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

Modul 17. KI und Echtzeit-Übersetzung 

17.1. Einführung in die Echtzeit-Übersetzung mit KI 

17.1.1. Definition und grundlegende Konzepte 
17.1.2. Bedeutung und Anwendungen in verschiedenen Kontexten 
17.1.3. Herausforderungen und Chancen 
17.1.4. Tools wie Fluently oder Voice Tra 

17.2. Grundlagen der künstlichen Intelligenz in der Übersetzung 

17.2.1. Kurze Einführung in die künstliche Intelligenz 
17.2.2. Spezifische Anwendungen in der Übersetzung 
17.2.3. Relevante Modelle und Algorithmen 

17.3. KI-basierte Echtzeit-Übersetzungstools 

17.3.1. Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Tools 
17.3.2. Vergleich der Funktionalitäten und Merkmale 
17.3.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele 

17.4. Neuronale maschinelle Übersetzungsmodelle (NMT). SDL language Cloud 

17.4.1. Prinzipien und Funktionsweise von NMT-Modellen 
17.4.2. Vorteile gegenüber traditionellen Ansätzen 
17.4.3. Entwicklung und Evolution von NMT-Modellen 

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

17.5.1. Grundlegende Konzepte des NLP für die Übersetzung 
17.5.2. Vor- und Nachbearbeitungstechniken 
17.5.3. Verbesserung der Kohärenz und Kohäsion des übersetzten Textes 

17.6. Mehrsprachige und multimodale Übersetzungsmodelle 

17.6.1. Übersetzungsmodelle, die mehrere Sprachen unterstützen 
17.6.2. Integration von Modalitäten wie Text, Sprache und Bilder 
17.6.3. Herausforderungen und Überlegungen bei der mehrsprachigen und multimodalen Übersetzung 

17.7. Qualitätsbewertung bei Echtzeit-Übersetzungen mit KI 

17.7.1. Metriken zur Bewertung der Übersetzungsqualität 
17.7.2. Automatische und menschliche Bewertungsmethoden. iTranslate Voice 
17.7.3. Strategien zur Verbesserung der Übersetzungsqualität 

17.8. Integration von Echtzeit-Übersetzungstools in professionelle Umgebungen 

17.8.1. Einsatz von Übersetzungstools bei der täglichen Arbeit 
17.8.2. Integration mit Content-Management- und Lokalisierungssystemen 
17.8.3. Anpassung von Tools an spezifische Benutzerbedürfnisse 

17.9. Ethische und soziale Herausforderungen bei der Echtzeit-Übersetzung mit KI 

17.9.1. Verzerrungen und Diskriminierung in der maschinellen Übersetzung 
17.9.2. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten 
17.9.3. Auswirkungen auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt 

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

17.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen 
17.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen 
17.10.3. Auswirkungen auf die globale Kommunikation und die linguistische Zugänglichkeit 

Modul 18. Tools und Plattformen für KI-gestützte Übersetzung 

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

18.1.1. Definition und grundlegende Konzepte 
18.1.2. Kurze Geschichte und Entwicklung 
18.1.3. Bedeutung und Nutzen für die professionelle Übersetzung 

18.2. Die wichtigsten KI-gestützten Übersetzungstools 

18.2.1. Beschreibung und Funktionalitäten der marktführenden Tools 
18.2.2. Vergleich der Funktionen und Preise 
18.2.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele 

18.3. KI-gestützte Übersetzungsplattformen im professionellen Bereich. Wordfast 

18.3.1. Beschreibung beliebter KI-gestützter Übersetzungsplattformen 
18.3.2. Spezifische Funktionalitäten für Übersetzungsteams und Agenturen 
18.3.3. Integration mit anderen Projektmanagementsystemen und -tools 

18.4. In KI-gestützten Übersetzungstools implementierte maschinelle Übersetzungsmodelle 

18.4.1. Statistische Übersetzungsmodelle 
18.4.2. Neuronale Übersetzungsmodelle 
18.4.3. Fortschritte in der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) und ihre Auswirkungen auf KI-gestützte Übersetzungstools 

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

18.5.1. Verwendung von Korpus und linguistischen Datenbanken zur Verbesserung der Genauigkeit der Übersetzung 
18.5.2. Integration von Fachwörterbüchern und Glossaren 
18.5.3. Bedeutung von Kontext und spezifischer Terminologie bei der KI-unterstützten Übersetzung 

18.6. Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung in KI-gestützten Übersetzungstools 

18.6.1. Design und Benutzerfreundlichkeit von Benutzeroberflächen 
18.6.2. Personalisierung und Einstellung der Präferenzen 
18.6.3. Barrierefreiheit und mehrsprachige Unterstützung auf den Plattformen für KI-gestützte Übersetzung 

18.7. Qualitätsbewertung bei der KI-gestützten Übersetzung 

18.7.1. Metriken zur Bewertung der Übersetzungsqualität 
18.7.2. Maschinelle vs. menschliche Bewertung 
18.7.3. Strategien zur Verbesserung der KI-gestützten Übersetzungsqualität 

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

18.8.1. Einbindung von KI-gestützten Übersetzungstools in den Übersetzungsprozess 
18.8.2. Optimierung des Arbeitsablaufs und Steigerung der Produktivität 
18.8.3. Kollaboration und Teamarbeit in KI-gestützten Übersetzungsumgebungen 

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

18.9.1. Verzerrungen und Diskriminierung in der maschinellen Übersetzung 
18.9.2. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten 
18.9.3. Auswirkungen auf den Übersetzerberuf und auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt 

18.10. Die Zukunft von KI-gestützten Übersetzungstools und -plattformen 

18.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen 
18.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen 
18.10.3. Auswirkungen auf die Ausbildung und berufliche Entwicklung im Bereich der Übersetzung 

Modul 19. Integration von Spracherkennungstechnologien in maschinelles Dolmetschen 

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

19.1.1. Definition und grundlegende Konzepte 
19.1.2. Kurze Geschichte und Entwicklung. Kaldi 
19.1.3. Bedeutung und Nutzen auf dem Gebiet des Dolmetschens 

19.2. Grundsätze der Spracherkennung für maschinelles Dolmetschen 

19.2.1. Wie die Spracherkennung funktioniert 
19.2.2. Verwendete Technologien und Algorithmen 
19.2.3. Arten von Spracherkennungssystemen 

19.3. Entwicklung und Verbesserungen von Spracherkennungstechnologien 

19.3.1. Neueste technologische Entwicklungen. Speech Recognition 
19.3.2. Verbesserungen bei Genauigkeit und Geschwindigkeit 
19.3.3. Anpassung an verschiedene Akzente und Dialekte 

19.4. Spracherkennungsplattformen und -tools für das maschinelle Dolmetschen 

19.4.1. Beschreibung der wichtigsten verfügbaren Plattformen und Tools 
19.4.2. Vergleich der Funktionalitäten und Merkmale 
19.4.3. Anwendungsfälle und praktische Beispiele. Speechmatics 

19.5. Integration von Spracherkennungstechnologien in maschinelle Dolmetschersysteme 

19.5.1. Entwurf und Implementierung von maschinellen Dolmetschersystemen mit Spracherkennung 
19.5.2. Anpassung an verschiedene Dolmetschumgebungen und -situationen 
19.5.3. Technische und infrastrukturelle Überlegungen 

19.6. Optimierung der Benutzererfahrung beim maschinellen Dolmetschen mit Spracherkennung 

19.6.1. Gestaltung von intuitiven und benutzerfreundlichen Benutzeroberflächen 
19.6.2. Personalisierung und Einstellung der Präferenzen. OTTER.ai 
19.6.3. Barrierefreiheit und mehrsprachige Unterstützung in maschinellen Dolmetschersystemen 

19.7. Qualitätsbewertung beim maschinellen Dolmetschen mit Spracherkennung 

19.7.1. Metriken zur Bewertung der Dolmetschqualität 
19.7.2. Maschinelle vs. menschliche Bewertung 
19.7.3. Strategien zur Verbesserung der Qualität des maschinellen Dolmetschens mit Spracherkennung 

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

19.8.1. Datenschutz und -sicherheit von Benutzerdaten 
19.8.2. Verzerrung und Diskriminierung bei der Spracherkennung 
19.8.3. Auswirkungen auf den Beruf des Dolmetschers und auf die sprachliche und kulturelle Vielfalt 

19.9. Spezifische Anwendungen des maschinellen Dolmetschens mit Spracherkennung 

19.9.1. Echtzeitdolmetschen im geschäftlichen und kommerziellen Umfeld 
19.9.2. Fern- und Telefondolmetschen mit Spracherkennung 
19.9.3. Dolmetschen bei internationalen Veranstaltungen und Konferenzen 

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

19.10.1. Aufkommende Trends und technologische Entwicklungen. CMU Sphinx 
19.10.2. Zukunftsperspektiven und mögliche innovative Anwendungen 
19.10.3. Auswirkungen auf die globale Kommunikation und die Beseitigung von Sprachbarrieren

Modul 20. Design von mehrsprachigen Schnittstellen und Chatbots mit KI-Tools 

20.1. Grundlagen mehrsprachiger Schnittstellen 

20.1.1. Designprinzipien für Mehrsprachigkeit: Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit mit KI 
20.1.2. Schlüsseltechnologien: Verwendung von TensorFlow und PyTorch für die Schnittstellenentwicklung 
20.1.3. Fallstudien: Analyse erfolgreicher Schnittstellen mit KI 

20.2. Einführung in KI-Chatbots 

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

20.3. Architekturen mehrsprachiger Chatbots mit KI 

20.3.1. Entwurf skalierbarer Architekturen mit IBM Watson 
20.3.2. Integration von Chatbots in Plattformen mit Microsoft Bot Framework 
20.3.3. Upgrades und Wartung mit KI-Tools 

20.4. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Chatbots 

20.4.1. Syntaktische und semantische Analyse mit Google BERT 
20.4.2. Training von Sprachmodellen mit OpenAI GPT 
20.4.3. Anwendung von NLP-Tools wie spaCy in Chatbots 

20.5. Entwicklung von Chatbots mit KI-Frameworks 

20.5.1. Implementierung mit Google Dialogflow 
20.5.2. Erstellung und Training von Unterhaltungsflüssen mit IBM Watson 
20.5.3. Erweiterte Anpassungen mit KI-APIs wie Microsoft LUIS 

20.6. Konversations- und Kontextmanagement in Chatbots 

20.6.1. Zustandsmodelle mit Rasa für Chatbots 
20.6.2. Konversationsmanagement-Strategien mit Deep Learning 
20.6.3. Auflösung von Mehrdeutigkeiten und Korrekturen in Echtzeit mit KI 

20.7. UX/UI-Design für mehrsprachige Chatbots mit KI 

20.7.1. Benutzerzentriertes Design mit KI-Datenanalyse 
20.7.2. Kulturelle Anpassung mit automatischen Lokalisierungstools 
20.7.3. Benutzerfreundlichkeitstests mit KI-basierten Simulationen 

20.8. Integration von Chatbots in mehrere Kanäle mit KI 

20.8.1. Omnichannel-Entwicklung mit TensorFlow 
20.8.2. Sichere und private Integrationsstrategien mit KI-Technologien 
20.8.3. Sicherheitsüberlegungen mit kryptographischen KI-Algorithmen 

20.9. Datenanalyse und Optimierung von Chatbots 

20.9.1. Verwendung von Analyseplattformen wie Google Analytics für Chatbots 
20.9.2. Leistungsoptimierung mit Algorithmen des maschinellen Lernens 
20.9.3. Maschinelles Lernen zur kontinuierlichen Chatbot-Verfeinerung 

20.10. Implementierung eines mehrsprachigen Chatbots mit KI 

20.10.1. Projektdefinition mit KI-Management-Tools 
20.10.2. Technische Implementierung mit TensorFlow oder PyTorch 
20.10.3. Bewertung und Feinabstimmung auf der Grundlage von Machine Learning und Benutzerfeedback

Sie werden sich mit den Fähigkeiten ausstatten, die Sie benötigen, um die aktuellen Herausforderungen im Bereich Übersetzen und Dolmetschen zu meistern, und lernen, wie Sie KI-Tools und -Plattformen nutzen können, um diese Prozesse zu optimieren“