Universität Wien

340088 VO Sprachtechnologien, Informations- und Interfacedesign (2022W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 34 - Translationswissenschaft

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 1000 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 12.10. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 19.10. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 09.11. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 16.11. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 30.11. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 07.12. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 14.12. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 11.01. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 18.01. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50
  • Mittwoch 25.01. 15:00 - 16:30 Audimax Zentrum für Translationswissenschaft, Gymnasiumstraße 50

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Entwicklung von Sprachtechnologien wird in einem geschichtlichen Kontext besprochen und die Entwicklung diverser Ansätze kritisch betrachtet. Es werden aktuelle Fortschritte der Sprachdialogsysteme und die Anwendung der künstlichen Intelligenz in diesem Bereich untersucht. Grundlegende Ansätze der Computerlinguistik sowie die Entwicklungslinien und Funktionsprinzipien der wichtigsten translatorisch relevanten Sprachtechnologien, wie etwa diverse Methoden der maschinellen Übersetzung (komplementär zur VO Maschinelle Translation), technische Hilfsmittel beim Übersetzen und Dolmetschen und Technologien zur Verbesserung und Ergänzung von MÜ werden
vorgestellt. Die Studierenden sind in der Lage die technische Hintergründe dieser Technologien zu verstehen um diese anhand dieses Wissens effizient und begründet einsetzen zu können. Die Studierenden kennen unterschiedliche Medien als Technologien zum Speichern, Übertragen und Verarbeiten von Informationen sowie den Vorgang der Digitalisierung. Siehaben grundlegendes Wissen im Bereich des Interfacedesigns, Screendesigns und des interkulturellen Designs. Die Studierenden haben einen Einblick in den wissenschaftlichen digitalen Wissensaustausch, Langzeitspeicherung von Daten sowie digitale Methoden der Informationsgewinnung in den Geisteswissenschaften. Sie sind sich über die Funktionsweise und Implikationen der gängigsten aktuellen digitalen sozialen Medien, Netzwerke und dem aktuell entstehenden Konzept des Digital Humanism bewusst.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mündliche Abschlussprüfung.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Positive Absolvierung bei > 60%.
Über 90%: 1
80-89%: 2
70-79%: 3
60-69%: 4

Prüfungsstoff

Es wird aus folgenden Fachbereichen geprüft:
Konzepte der NLP – Parsing, Distributional Semantics, Word Embedding, Deep Learning und ggf. weitere Sprachtechnologien,
Technischer Hintergrund von MÜ, CAT Tools Training und Einsatz von Übersetzungstechnologien, Informationskompetenz, Internet, WWW, Social Media und Netzwerke, Digital Humanism, Geschichte und Funktion des Computers, Medienkompetenz, Digital Humanities – Metadaten, Annotation, Gestaltpsychologie, Schrift und Typographie Design und interkulturelle Aspekte im Design.

Literatur

Brockmeier, D. (2010) Bild, Sprache, Schrift - Zum Sprachverständnis in der zeitgenössischen deutschsprachigen Bildtheorie. Grin Verlag 2010

Cartensen, K.-U- (2017). Sprachtechnologie, Version 2.2 2017 http://kai-uwe-carstensen.de/Publikationen/Sprachtechnologie.pdf

Hausser, R. (2000) Grundlagen der Computerlinguistik - Mensch-Maschine-Kommunikation in natürlicher Sprache (mit 772 – Übungen). Springer.

Andreas Kaplan, A. & Haenlein, M. (2010) Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons 53, 59-68

Schlageter, W. (2013) Wissen im Sinne der Wissenschaften: Exaktes Wissen, Empirisches Wissen, Grenzen des Wissens. Frankfurter Literaturverlag GmbH

Bantz, D. & Lee, E. A. (2018) Plato and the Nerd: The Creative Partnership of Humans and Technology. CHOICE: Current Reviews for Academic Libraries 55.10; 1219. Web.

Lee, E. A. (2020) The Coevolution: The Entwined Futures of Humans and Machines. Google Books

Ceruzzi, P. E. (2012) Computing: A Concise History (MIT Press Essential Knowledge) MIT Press.

Free Software Foundation (1996) What is free software? https://www.gnu.org/philosophy/free-sw.en.html

Stallman, R. (2013) Freie Software ist jetzt sogar noch wichtiger. https://www.gnu.org/philosophy/free-software-even-more-important.de.html

National Institute of Standards and Technology (2011) The NIST Definition of Cloud Computing.

DIN 5008 (2020) Schreib- und Gestaltungsregeln für die Textverarbeitung ISBN 978-3-410-21367-3

Turtschi, R. (1996) Praktische Typographie Niggli, ISBN 978-3-721-20292-2

Berners-Lee, T. (1990) Information Management: A Proposal. CERN
Dubost, K. My Web site is standard! And yours? http://www.w3.org/QA/2002/04/Web-Quality

Hofstede, G., Hofstede, G. J. & Minkov M. (2010) Cultures and Organizations: Software of the Mind. Intercultural Cooperation and Its Importance for Survival. Revised and Expanded Third Edition, New York, NY, McGraw-Hill.

Wloka, B., Winiwarter, W. & Budin, G. (2013) DASISH: An Initiative for a European Data Humanities Infrastructure. ACM International Conference Proceeding Series. 10.1145/2539150.2539237.

Koehn, P. (2009) Statistical Machine Translation. Cambridge: Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9780511815829

Koehn, P. (2020) Neural Machine Translation. Cambridge: Cambridge University Press.

Mitkov, R. & Hutchins, J. (2005). Machine Translation: General Overview. In: The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Oxford University Press.

Hutchins, W. H. (1995) Machine Translation: A Brief History.

Bowker, L. (2014) Computer-aided translation: translator training. In: Routledge encyclopedia of translation technology (pp. 126-142). Routledge.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:28