340041 UE KI und Übersetzen (2025S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 10.02.2025 09:00 bis Fr 21.02.2025 17:00
- Anmeldung von Mo 10.03.2025 09:00 bis Fr 14.03.2025 17:00
- Abmeldung bis Fr 21.03.2025 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch, Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 11.03. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 18.03. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 25.03. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 01.04. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 08.04. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 29.04. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 13.05. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 20.05. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 27.05. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- N Dienstag 03.06. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 10.06. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
- Dienstag 17.06. 09:45 - 11:15 Medienlabor II ZfT Gymnasiumstraße 50 4.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Abgabe Post-editing - 30 %Abgabe KI-Prompts - 30 %Abschließende schriftliche Reflexion zu den LV-Inhalten (Portfolio) - 40 %Für sämtliche Teilleistungen sind alle Hilfsmittel erlaubt. Werden KI-Tools verwendet, ist dies entsprechend anzugeben.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Es können maximal zwei Einheiten unentschuldigt verpasst werden. Die Anwesenheit sowie die Abgabe aller Teilleistungen sind Mindestanforderungen für eine positive Beurteilung.Notenskala:
1 – sehr gut
2 – gut
3 – befriedigend
4 – genügend
5 – nicht genügendEmpfohlene Kompetenzen: Grundlegender Umgang mit dem Betriebssystem Windows.
Empfohlene Anwendungsprogramme: MS Office Word, MS Office Excel bzw. gleichwertige OpenOffice-Anwendungsprogramme, Datenkompressionsprogramme (zip).
Von Vorteil sind außerdem: Grundkenntnisse über die Funktionsweise von maschinellen Übersetzungssystemen und CAT-Tools
1 – sehr gut
2 – gut
3 – befriedigend
4 – genügend
5 – nicht genügendEmpfohlene Kompetenzen: Grundlegender Umgang mit dem Betriebssystem Windows.
Empfohlene Anwendungsprogramme: MS Office Word, MS Office Excel bzw. gleichwertige OpenOffice-Anwendungsprogramme, Datenkompressionsprogramme (zip).
Von Vorteil sind außerdem: Grundkenntnisse über die Funktionsweise von maschinellen Übersetzungssystemen und CAT-Tools
Prüfungsstoff
Der Stoff für alle drei Teilleistungen orientiert sich an den Inhalten der LV.
Literatur
• Chan, S. (Hrsg.). (2023). Routledge Encyclopedia of Translation Technology (2. Aufl.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003168348
• Guerberof Arenas, A. (2020). Pre-editing and post-editing. In E. Angelone, M. Ehrensberger-Dow, & G. Massey (Hrsg.), The Bloomsbury Companion to Language Industry Studies (S. 333–360). Bloomsbury.
• International Organization for Standardization. (2017). ISO 18587:2017 Translation services – Post-editing of machine translation output – Requirements. (in der ZTW-Bibliothek einsehbar)
• Kenny, D. (Hrsg.). (2022). Machine translation for everyone. Language Science Press. https://langsci-press.org/catalog/book/342
• Koponen, M., Mossop, B., Robert, I. S., & Scocchera, G. (Hrsg.). (2020). Translation Revision and Post-editing: Industry Practices and Cognitive Processes. Routledge. https://www.routledge.com/Translation-Revision-and-Post-editing-Industry-Practices-and-Cognitive/Koponen-Mossop-Robert-Scocchera/p/book/9781138549715
• Krüger, Ralph (2021). Die Transformer-Architektur für Systeme zur neuronalen maschinellen Übersetzung – eine popularisierende Darstellung. trans-kom,14 (2), 278–324. https://www.trans-kom.eu/bd14nr02/trans-kom_14_02_05_Krueger_NMUe.20211202.pdf
• Moniz, H., & Parra Escartín, C. (Hrsg.). (2023). Towards Responsible Machine Translation: Ethical and Legal Considerations in Machine Translation (Bd. 4). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3
• Moorkens, Joss; Way, Andy & Lankford, Séamus (2024). Automating Translation. London: Routledge. DOI: 10.4324/9781003381280.
• Nitzke, J., & Hansen-Schirra, S. (2021). A short guide to post-editing. Language Science Press. https://doi.org/10.5281/zenodo.5646896
• Rothwell, Andrew; Moorkens, Joss; Fernández-Parra, María; Drugan, Joanna & Austermuehl, Frank (2023). Translation Tools and Technologies. New York: Routledge. 1st ed. DOI: 10.4324/9781003160793.
• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (Fourth edition). Pearson.
• Schneider, Wolf: Deutsch-Stilkunde in 20 Lektionen (auf Moodle verfügbar) – besonders empfehle ich das Kapitel „Adjektive“.
• Translation Centre for the Bodies of the European Union. (2019). Writing for translation. Publications Office. https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/53790f77-4e0f-11ea-aece-01aa75ed71a1/language-en
• Translation Centre for the Bodies of the European Union. (2021). Writing for machine translation. Publications Office. https://data.europa.eu/doi/10.2817/191981
• Das Portal zur Europäischen Union: Ihr Portal zur EU, Aktuelles, Schwerpunktthemen | Europäische Union (europa.eu) – in 26 Sprachen!
https://european-union.europa.eu/index_de
• Guerberof Arenas, A. (2020). Pre-editing and post-editing. In E. Angelone, M. Ehrensberger-Dow, & G. Massey (Hrsg.), The Bloomsbury Companion to Language Industry Studies (S. 333–360). Bloomsbury.
• International Organization for Standardization. (2017). ISO 18587:2017 Translation services – Post-editing of machine translation output – Requirements. (in der ZTW-Bibliothek einsehbar)
• Kenny, D. (Hrsg.). (2022). Machine translation for everyone. Language Science Press. https://langsci-press.org/catalog/book/342
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• Krüger, Ralph (2021). Die Transformer-Architektur für Systeme zur neuronalen maschinellen Übersetzung – eine popularisierende Darstellung. trans-kom,14 (2), 278–324. https://www.trans-kom.eu/bd14nr02/trans-kom_14_02_05_Krueger_NMUe.20211202.pdf
• Moniz, H., & Parra Escartín, C. (Hrsg.). (2023). Towards Responsible Machine Translation: Ethical and Legal Considerations in Machine Translation (Bd. 4). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3
• Moorkens, Joss; Way, Andy & Lankford, Séamus (2024). Automating Translation. London: Routledge. DOI: 10.4324/9781003381280.
• Nitzke, J., & Hansen-Schirra, S. (2021). A short guide to post-editing. Language Science Press. https://doi.org/10.5281/zenodo.5646896
• Rothwell, Andrew; Moorkens, Joss; Fernández-Parra, María; Drugan, Joanna & Austermuehl, Frank (2023). Translation Tools and Technologies. New York: Routledge. 1st ed. DOI: 10.4324/9781003160793.
• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (Fourth edition). Pearson.
• Schneider, Wolf: Deutsch-Stilkunde in 20 Lektionen (auf Moodle verfügbar) – besonders empfehle ich das Kapitel „Adjektive“.
• Translation Centre for the Bodies of the European Union. (2019). Writing for translation. Publications Office. https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/53790f77-4e0f-11ea-aece-01aa75ed71a1/language-en
• Translation Centre for the Bodies of the European Union. (2021). Writing for machine translation. Publications Office. https://data.europa.eu/doi/10.2817/191981
• Das Portal zur Europäischen Union: Ihr Portal zur EU, Aktuelles, Schwerpunktthemen | Europäische Union (europa.eu) – in 26 Sprachen!
https://european-union.europa.eu/index_de
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 28.01.2025 10:26
Die Lehrveranstaltung hat zum Ziel, grundlegende Kenntnisse und praktische Fertigkeiten im Umgang mit der künstlichen Intelligenz (KI) in der schriftlichen Übersetzung zu vermitteln. Die Studierenden sollten nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung:
· die Merkmale aktueller neuronaler maschineller Übersetzungssysteme (NMÜ) kennen;
· Post-editing anhand konkreter Beispiele ausreichend eingeübt haben;
· gute maschinelle Übersetzung (MÜ) von schlechter MÜ unterscheiden können;
· Kriterien für eine solche Unterscheidung anwenden können;
· den Unterschied zwischen leichtem und vollständigem Post-editing kennen;
· effektiv post-editieren können;
· die Grundlagen kontrollierter Sprachen kennen und diese im Pre-editing anwenden können;
· die Grundlagen neuronaler Sprachmodelle und deren Anwendungen für Sprachdienstleistungen kennen und Praxiserfahrung im Schreiben von Instruktionen (Prompts) für diese Modelle gewonnen haben.Inhalte:
Übersicht über den aktuellen Stand in den Bereichen neuronale maschinelle Übersetzung und neuronale Sprachmodelle sowie deren Einsatz beim Übersetzen; praktisches Arbeiten mit aktuellen KI-Systemen. Praxisnahes Einüben redaktioneller Nachbearbeitung (Post-editing) anhand konkreter Beispiele, auch aus EU-Themenbereichen.Methoden:
Inhaltliche Inputs der LV-Leitung, eigenständiges Arbeiten an praktischen Aufgaben mit relevanten Softwareanwendungen, eigenständige Lektüre der relevanten Literatur, Diskussion der Inhalte in der LV.