Willkommen zum CLICS-Machine Translation MOOC Dieser MOOC erklärt die Grundlagen der maschinellen Übersetzung. Maschinelle Übersetzung ist die Aufgabe, von einer natürlichen Sprache in eine andere natürliche Sprache zu übersetzen. Daher können diese Algorithmen Menschen helfen, in verschiedenen Sprachen zu kommunizieren. Solche Algorithmen werden in gängigen Anwendungen eingesetzt, von Google Translate bis hin zu Apps auf Ihrem Mobilgerät. Nach dem Besuch dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, die Hauptschwierigkeiten bei der Übersetzung natürlicher Sprachen und die Prinzipien der verschiedenen Ansätze der maschinellen Übersetzung zu verstehen. Ein Hauptaugenmerk des Kurses liegt auf dem aktuellen Stand der Technik der neuronalen maschinellen Übersetzung, die Deep Learning-Methoden zur Modellierung des Übersetzungsprozesses verwendet. Sie werden in der Lage sein zu entscheiden, welche Konzepte für Ihre Anwendung der maschinellen Übersetzung am besten geeignet sind. Dieser Kurs wird von Prof. Dr. Alexander Waibel (http://isl.anthropomatik.kit.edu/english/21_74.php) und Assistant Professor Dr. Jan Niehus (https://www.maastrichtuniversity.nl/jan.niehues) geleitet.
(179 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Vokabeln
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Sprachdolmetschen, Übersetzung und Studien
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
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Bewertungen von Lernenden
179 Bewertungen
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Geprüft am 22. Dez. 2020
This course is not easy to follow. The additional readings are typically scientific papers on the topic, which is not helpful. How about a beginner's course on the topic?
Geprüft am 7. Sep. 2024
Not a course for translators, but for software programmers. Anyway, it was very informative.
Geprüft am 3. März 2023
Very descriptive. Learnt a lot from them. Thanks for the opportunities
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