Tato diplomová práce popisuje principy statistického strojového překladu a demonstruje, jak sestavit systém pro statistický strojový překlad Moses. V přípravné fázi jsou prozkoumány volně dostupné bilingvní česko-anglické korpusy. Empirická analýza časové náročnosti vícevláknových nástrojů pro zarovnání slov demonstruje, že MGIZA++ může dosáhnout až pětinásobného zrychlení, zatímco PGIZA++ až osminásobného zrychlení (v porovnání s GIZA++). Jsou otestovány tři způsoby morfologického pre-processingu českých trénovacích dat za použití jednoduchých nefaktorových modelů. Zatímco jednoduchá lemmatizace může snížit BLEU, sofistikovanější přístupy většinou BLEU zvyšují. Positivní efekty morfologického pre-processingu se vytrácejí s růstem velikosti korpusu. Vztah mezi dalšími charakteristikami korpusu (velikost, žánr, další data) a výsledným BLEU je empiricky měřen. Koncový systém je natrénován na korpusu CzEng 0.9 a vyhodnocen na testovacím vzorku z workshopu WMT 2010.