Mit diesem zu 100% online verfügbaren Universitätsexperten erwerben Sie fortgeschrittene Fähigkeiten in der Anwendung von Werkzeugen und Technologien der künstlichen Intelligenz, die die Effizienz und Genauigkeit beim Übersetzen und Dolmetschen verbessern“ 

Die Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz in der maschinellen Übersetzung hat dank der Fortschritte bei den Modellen der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) neue Höhen erreicht. Mit der Verbesserung der Architektur dieser Modelle werden Techniken wie Transferlernen und kontextbezogene Aufmerksamkeit integriert, was zu einer höheren Übersetzungsqualität und einer breiteren Unterstützung für mehrere Sprachen und Bereiche führt.

So entstand dieser Universitätsexperte, in dem Fachleute die verschiedenen Ansätze des Übersetzens und Dolmetschens, von klassischen Modellen bis hin zu solchen, die auf künstlicher Intelligenz beruhen, sowie deren Relevanz für die Verarbeitung natürlicher Sprache kennenlernen. Sie werden auch die notwendigen Fähigkeiten erwerben, um fortgeschrittene Techniken zur Erleichterung der maschinellen Übersetzung und zur Verbesserung des Verständnisses von sprachlichen Nuancen anzuwenden.

Darüber hinaus werden sie Kompetenzen entwickeln, um die Qualität der erstellten Übersetzungen anhand spezifischer Metriken und Indikatoren zu bewerten, um die Genauigkeit und Effizienz der Ergebnisse zu gewährleisten. Dies steigert nicht nur die Produktivität, sondern ermöglicht es den Fachleuten auch, sich an ein dynamisches und sich ständig weiterentwickelndes Arbeitsumfeld anzupassen, in dem Unmittelbarkeit entscheidend ist.

Schließlich werden die Studenten in der Lage sein, Sprachressourcen und Datenbanken in diese Plattformen zu integrieren, wodurch sie die Konsistenz und Qualität ihrer Übersetzungen verbessern können. Dadurch werden sie nicht nur mit den aktuellen Technologien vertraut gemacht, sondern auch auf die künftigen Herausforderungen im Bereich der maschinellen Übersetzung vorbereitet.

Auf diese Weise hat TECH  ein umfassendes, vollständig online verfügbares Programm entwickelt, für das lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetanschluss erforderlich ist, um auf alle Lehrmaterialien zuzugreifen. Dadurch entfallen Probleme wie die Anreise zu einem physischen Ort und die Notwendigkeit, einem starren Zeitplan zu folgen. Darüber hinaus wird das Programm auf der innovativen Relearning-Methode basieren, die sich auf die kontinuierliche Wiederholung von Schlüsselkonzepten konzentriert, um eine optimale Aufnahme der Inhalte zu fördern.

Sie werden in der Lage sein, die Qualität von Übersetzungen in Echtzeit zu bewerten und linguistische Ressourcen zu integrieren, um Ihren Arbeitsablauf zu optimieren und die Produktivität und Konsistenz Ihrer Projekte zu erhöhen“ 

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 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 machen sich mit Sprachressourcen und Datenbanken vertraut und sind so in der Lage, die Herausforderungen der Übersetzungsbranche zu meistern, indem sie Tools nutzen, die ihnen ein effizienteres und effektiveres Arbeiten ermöglichen“ 

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 erwerben Kenntnisse über die Entwicklung der linguistischen Modelle, die dem Übersetzen und Dolmetschen zugrunde liegen, von klassischen Ansätzen bis hin zu Innovationen, die auf künstlicher Intelligenz basieren"

Sie werden in der Lage sein, die Qualität von Übersetzungen kritisch zu bewerten, indem Sie spezifische Metriken und Indikatoren verwenden, um sicherzustellen, dass die Übersetzungen den in einem professionellen Umfeld erforderlichen Standards entsprechen"

Dieser Universitätsexperte wird eine breite Palette von Inhalten abdecken, die Fachleute in der Nutzung fortschrittlicher Technologien für die Übersetzung und die Verarbeitung natürlicher Sprache fortbilden werden. So werden sie sich mit linguistischen Modellen befassen und sowohl klassische als auch moderne, auf künstlicher Intelligenz basierende Ansätze erforschen, die es ihnen ermöglichen, die theoretischen Grundlagen für die maschinelle Übersetzung zu verstehen. Darüber hinaus werden Echtzeit-Übersetzungswerkzeuge behandelt, wobei die Qualität der Übersetzungen anhand spezifischer Metriken bewertet wird. 

Sie werden sich mit KI-gestützten Übersetzungsplattformen befassen und so den professionellen Arbeitsablauf durch die Integration von linguistischen Ressourcen und Datenbanken optimieren“ 

Modul 1. Linguistische Modelle und KI-Anwendung

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

Modul 2. KI und Echtzeit-Übersetzung

2.1. Einführung in die Echtzeit-Übersetzung mit KI

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 KI

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 KI

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 KI-gestützte Übersetzung

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

Sie erhalten eine umfassende und aktuelle Sichtweise, die es Ihnen ermöglicht, innovative Lösungen zur Verbesserung der beruflichen Entwicklung und der Arbeitszufriedenheit zu entwickeln“