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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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