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Schulungsübersicht

Einführung in KI-gestützte NLG

  • Überblick über Natural Language Generation (NLG)
  • Die Rolle von NLG in konversationalen KI-Systemen
  • Wesentliche Unterschiede zwischen NLU und NLG

Deep-Learning-Techniken für NLG

  • Transformer und vortrainierte Sprachmodelle
  • Schulung von Modellen für die Dialoggenerierung
  • Umgang mit langfristigen Abhängigkeiten in Konversationen

Chatbot-Frameworks und NLG

  • Integration von NLG mit Chatbot-Plattformen (z.B. Rasa, BotPress)
  • Generierung personalisierter Antworten für Chatbots
  • Verbesserung der Nutzerbindung durch kontextuelle KI

Fortgeschrittene NLG-Modelle für virtuelle Assistenten

  • Einsatz von GPT-3, BERT und anderen modernen Modellen
  • Generierung von Multi-Turn-Dialogen mit KI
  • Verbesserung der Flüssigkeit und Natürlichkeit in Antworten virtueller Assistenten

Ethische und praktische Aspekte

  • Verzerrungen (Bias) in KI-generierten Inhalten und deren Minderung
  • Sicherstellung von Transparenz und Vertrauenswürdigkeit bei Chatbot-Interaktionen
  • Datenschutz- und Sicherheitsaspekte für virtuelle Assistenten

Bewertung und Optimierung von NLG-Systemen

  • Bewertung der NLG-Qualität: BLEU, ROUGE und menschliche Bewertung
  • Feinabstimmung und Optimierung der NLG-Leistung für Echtzeitanwendungen
  • Anpassung von NLG an domänenspezifische Anwendungsfälle

Zukunftstrends bei NLG und konversationaler KI

  • Neue Techniken im selbstüberwachten Lernen für NLG
  • Nutzung multimodaler KI für interaktivere Konversationen
  • Fortschritte in kontextbewusster konversationaler KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Solides Verständnis von Natural Language Processing (NLP)-Konzepten
  • Erfahrung mit Machine-Learning- und KI-Modellen
  • Vertrautheit mit der Programmiersprache Python

Zielgruppe

  • KI-Entwickler
  • Chatbot-Designer
  • Entwickler virtueller Assistenten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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