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Schulungsübersicht
Einführung in AI-gesteuerte NLG
- Überblick über die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG)
- Rolle von NLG in konversationellen KI-Systemen
- Hauptunterschiede zwischen NLU und NLG
Deep Learning Techniken für NLG
- Transformatoren und vortrainierte Sprachmodelle
- Training von Modellen für die Dialoggenerierung
- Umgang mit langfristigen Abhängigkeiten in Gesprächen
Chatbot-Frameworks und NLG
- Integration von NLG in Chatbot-Plattformen (z. B. Rasa, BotPress)
- Generierung von personalisierten Antworten für Chatbots
- Verbesserung der Nutzerbindung durch kontextbezogene KI
Fortgeschrittene NLG-Modelle für virtuelle Assistenten
- Verwendung von GPT-3, BERT und anderen hochmodernen Modellen
- Generierung von Multi-Turn-Dialogen mit AI
- Verbesserung des Redeflusses und der Natürlichkeit von Antworten virtueller Assistenten
Ethische und praktische Erwägungen
- Voreingenommenheit in KI-generierten Inhalten und wie man sie abmildern kann
- Sicherstellung von Transparenz und Vertrauenswürdigkeit in Chatbot-Interaktionen
- Datenschutz- und Sicherheitsüberlegungen für virtuelle Assistenten
Bewertung und Optimierung von NLG-Systemen
- Bewertung der NLG-Qualität: BLEU, ROUGE und menschliche Bewertung
- Abstimmung und Optimierung der NLG-Leistung für Echtzeitanwendungen
- Anpassung von NLG für domänenspezifische Anwendungsfälle
Zukünftige Trends in NLG und Conversational AI
- Neue Techniken des selbstüberwachten Lernens für NLG
- Nutzung multimodaler KI für interaktivere Unterhaltungen
- Fortschritte bei kontextbezogener KI für Unterhaltungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ausgeprägtes Verständnis von Natural Language Processing (NLP)-Konzepten
- Erfahrung mit maschinellem Lernen und KI-Modellen
- Vertrautheit mit Python Programmierung
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Chatbot-Designer
- Ingenieure für virtuelle Assistenten
21 Stunden