Пройдя эту 100% онлайн-программу Специализированной магистратуры, вы научитесь самым передовым технологиям в области искусственного интеллекта, освоите новейшие инструменты и методы, позволяющие повысить эффективность и точность письменного и устного перевода" 

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно преобразует сферу письменного и устного перевода, значительно повышая точность и эффективность этих процессов. Такие инструменты, как Google Translate и DeepL, используют продвинутые нейронные сети для обеспечения перевода в режиме реального времени и улавливания сложных языковых нюансов. В то же время развивающиеся технологии облегчают мгновенное общение между носителями разных языков с помощью приложений для устного перевода в режиме реального времени. 

Так появилась программа этой Специализированной магистратуры, в рамках которой будут изучаться основы лингвистических моделей, начиная с традиционных подходов и заканчивая самыми передовыми в области искусственного интеллекта. В этом смысле будут рассмотрены вопросы распознавания речи и анализа настроения, что позволит специалистам получить необходимые инструменты для внедрения этих технологий в практические контексты и решения возникающих в этой области задач. 

Также будут рассмотрены нейромашинный перевод (NMT) и обработка естественного языка (NLP) с использованием специализированных инструментов и платформ, обеспечивающих мгновенный перевод. Кроме того, программа будет включать критическую оценку качества переводов в реальном времени и размышления об этических и социальных аспектах, связанных с их осуществлением. 

Наконец, будут рассмотрены вопросы разработки и оптимизации платформ распознавания речи, а также создания чат-ботов с помощью ИИ, применения методов обработки естественного языка для улучшения многоязычного взаимодействия и пользовательского опыта. Помимо этого, в программе будут рассмотрены этические и социальные проблемы, возникающие в этих областях, что обеспечит эффективную и этичную работу специалистов. 

Таким образом, TECH создал комплексную университетскую полностью онлайн-программу, позволяющую студентам получать доступ к учебным материалам с помощью электронного устройства с подключением к Интернету. Это избавляет от необходимости приезжать в физический центр обучения и придерживаться фиксированного графика. В дополнение, в обучении применена революционная методология Relearning, основанная на повторении ключевых понятий для лучшего понимания содержания. 

Вы будете внедрять инновационные решения, такие как системы машинного перевода и распознавания речи в режиме реального времени, что станет конкурентным преимуществом на постоянно меняющемся рынке труда” 

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в письменном и устном переводе содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

• Разбор кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта, ориентированных на письменный и устный перевод 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Вы погрузитесь во всестороннее изучение лингвистических моделей, от традиционных до современных подходов, благодаря обширной библиотеке инновационных мультимедийных ресурсов" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

Вы изучите принципы нейромашинного перевода (NMT) и обработки естественного языка (NLP), включая использование специализированных инструментов и платформ. Чего вы ждете, чтобы поступить?

Вы подробно изучите интеграцию моделей машинного перевода и лингвистических ресурсов, а также пользовательский опыт работы с этими инструментами. Со всеми гарантиями качества от TECH!

Эта программа была разработана для того, чтобы дать специалистам глубокое понимание лингвистических моделей и их интеграции в технологии ИИ, а также практическое обучение работе с инструментами перевода в реальном времени, платформами перевода с помощью ИИ и технологиями распознавания речи для машинного устного перевода. Кроме того, программа уделит внимание дизайну интерфейсов и многоязычным чат-ботам, представив всесторонний обзор того, как ИИ совершает революцию в индустрии. Она также будет решать связанные с этим этические и социальные проблемы, обеспечивая приобретение студентами передовых технических навыков. 

Основной целью этой Специализированной магистратуры станет комплексная подготовка, сочетающая классическую лингвистическую теорию с самыми современными приложениями искусственного интеллекта в области письменного и устного перевода" 

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта 
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл 
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта 
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач 
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения
• Исследовать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем 
• Понимать классические и современные лингвистические модели и их применение в инструментах искусственного интеллекта для письменного и устного перевода 
• Приобрести навыки использования и оптимизации инструментов ИИ при переводе в режиме реального времени, обеспечивая точность и беглость в многоязычных контекстах 
• Обучиться использованию основных платформ и инструментов для перевода с помощью искусственного интеллекта, эффективно интегрировать их в профессиональный рабочий процесс 
• Узнать, как интегрировать технологии распознавания речи в системы автоматического устного перевода, повышая их доступность и эффективность 
• Разрабатывать и программировать многоязычные чат-боты с использованием ИИ, улучшающие взаимодействие с пользователями на разных языках 
• Развить критерии и методы оценки качества письменных и устных переводов, выполненных с помощью средств ИИ
• Интегрировать инструменты и платформы ИИ в рабочий процесс письменных и устных переводчиков, оптимизируя производительность и согласованность действий 
• Обучиться выявлению и решению этических и социальных проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта в письменном и устном переводе 
• Изучать и внедрять инновации в области письменного и устного перевода с помощью ИИ, прогнозируя возникающие тенденции 
• Вооружиться необходимыми навыками для руководства проектами и командами по внедрению решений на основе ИИ в области письменного и устного перевода 

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определяя основные вехи и события
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте
• Изучать принципы и применение генетических алгоритмов, анализируя их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных вычислений
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных вычислениях

Модуль 15. Искусственный интеллект: стратегии и применения

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта

Модуль 16. Лингвистическое моделирование и применение ИИ

• Приобрести прочные знания о различных лингвистических моделях, от классических до основанных на искусственном интеллекте, и их актуальности в письменном и устном переводе
• Развить навыки применения вероятностных моделей, моделей, основанных на правилах, и моделей глубокого обучения в задачах обработки естественного языка (NLP)

Модуль 17. ИИ и перевод в режиме реального времени

• Узнать, как использовать инструменты перевода в реальном времени на основе ИИ, повышая эффективность и точность многоязычного общения
• Развить навыки оценки качества переводов в режиме реального времени, используя специальные метрики и показатели

Модуль 18. Инструменты и платформы для перевода с помощью ИИ

• Познакомиться с основными инструментами и платформами для перевода с помощью искусственного интеллекта (TAIA) и узнать, как интегрировать их в профессиональный рабочий процесс
• Узнать, как интегрировать лингвистические ресурсы и базы данных в инструменты TAIA, оптимизируя производительность и последовательность перевода

Модуль 19. Интеграция технологий распознавания речи в машинный перевод

• Развить навыки интеграции технологий распознавания речи в автоматические системы устного перевода, повышая доступность и качество устного перевода
• Узнать, как улучшить пользовательский опыт в системах машинного перевода за счет оптимизации технологий распознавания речи

Модуль 20. Дизайн интерфейсов и многоязычные чат-боты с использованием инструментов ИИ

• Приобрести навыки проектирования и разработки многоязычных чат-ботов с использованием искусственного интеллекта, применяя методы обработки естественного языка (NLP)
• Узнать, как анализировать данные и оптимизировать работу многоязычных чат-ботов, улучшая их способность взаимодействовать в различных контекстах и на различных платформах

Вы сможете руководить и внедрять инновации в высокотехнологичной и постоянно развивающейся глобальной среде, используя лучшие учебные материалы, находясь на передовой технологий и образования"