Цифровые технологии и инструменты ИИ в переводе

Магистратура 2026/2027

ID 1051835

Статус: Курс обязательный (Прикладная лингвистика: обучение иностранному языку и перевод в цифровой среде)

Кто читает: Департамент иностранных языков

Где читается: Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Рехачева Татьяна Викторовна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина изучается в рамках модуля Major траектории “Машинный перевод и языковая локализация” на втором году обучения в магистратуре. Курс строится на основе базы знаний, полученной студентами в ходе изучения дисциплин “История и теория перевода”, “Практикум по переводу с английского на русский”, “Практикум по переводу с русского на английский”, “Перевод специализированных текстов”, “Перевод официально-деловой документации”. Курс готовит обучаемых к усвоению дисциплины “ Основы игровой локализации” и практической проектной деятельности.

Цель освоения дисциплины

Формирование у студентов практических навыков работы с цифровыми инструментами и технологиями искусственного интеллекта и способности работать, внедрять и оптимизировать гибридные переводческие экосистемы с использованием отечественных и международных ИИ-решений, обеспечивая баланс между качеством, безопасностью данных и экономической эффективностью.

Планируемые результаты обучения

Знать архитектуру современных переводческих экосистем, включая принципы взаимодействия CAT-систем (firstCAT, Trados), NMT-движков и больших языковых моделей через API и микросервисы.
Знать интеграцию переводческих инструментов с корпоративными информационными системами.
Понимать принципы работы нейросетевых моделей (Transformer, LLM), методы их настройки и адаптации под специфические предметные области.
Понимать правовые и этические нормы использования ИИ в профессиональной деятельности, включая вопросы авторского права на контент, сгенерированный ИИ.
Применять продвинутые методы промпт-инжиниринга и технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) для повышения точности и контекстуальной релевантности машинного перевода.
Применять навыки терминологического инжиниринга для создания семантических графов знаний и онтологий, интегрированных с базами данных.
Применять отечественные программные решения (YandexGPT, GigaChat, Платформа Переводов) в соответствии с стратегией импортозамещения и технологического суверенитета.
Оценивать качество перевода с использованием автоматизированных метрик.
Оценивать риски безопасности данных при работе с облачными и локальными ИИ-сервисами, способен выбирать между вариантами перевода в соответствии с требованиями заказчиков.
Оценивать экономическую эффективность внедрения цифровых инструментов, рассчитывает совокупную стоимость владения (TCO) и возврат инвестиций (ROI) для переводческих проектов.