KI-Assistenten programmieren - Grundlagen, Tools und Anwendungen
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placeKöln 9 Aug 2027 until 13 Aug 2027 |
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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Die Teilnehmer erwerben umfassende praktische Fähigkeiten zur Entwicklung von KI-Assistenten. Sie lernen NLP-Pipelines zu implementieren, Dialoge zu managen und externe Wissensquellen zu integrieren. Besonderer Fokus liegt auf robusten Architekturen und praxistauglichen Deployment-Strategien. Nach dem Seminar können Teilnehmer eigenständig funktionale Prototypen entwickeln und diese schrittweise erweitern.Inhalt
-
1. Einführung in KI-Assistenten
- Was sind KI-Assistenten? : Definition und Abgrenzung zu traditioneller Software
- Anwendungsbereiche : Customer Support, interne Prozessautomatisierung, persönliche Assistenz
- Technologische Grundlagen : NLP, Machine Learning, Dialogman…
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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Die Teilnehmer erwerben umfassende praktische Fähigkeiten zur Entwicklung von KI-Assistenten. Sie lernen NLP-Pipelines zu implementieren, Dialoge zu managen und externe Wissensquellen zu integrieren. Besonderer Fokus liegt auf robusten Architekturen und praxistauglichen Deployment-Strategien. Nach dem Seminar können Teilnehmer eigenständig funktionale Prototypen entwickeln und diese schrittweise erweitern.Inhalt
- 1. Einführung in KI-Assistenten
- Was sind KI-Assistenten? : Definition und Abgrenzung zu traditioneller Software
- Anwendungsbereiche : Customer Support, interne Prozessautomatisierung, persönliche Assistenz
- Technologische Grundlagen : NLP, Machine Learning, Dialogmanagement
- 2. Entwicklungsumgebung einrichten
- Python-Ökosystem : Einrichtung von Jupyter Notebooks und VS Code
- KI-Frameworks : Überblick von TensorFlow, PyTorch, Hugging Face
- Cloud vs. Local : Vor- und Nachteile verschiedener Entwicklungsumgebungen
- 3. Natural Language Processing (NLP) Grundlagen
- Textvorverarbeitung : Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung
- Intent Erkennung : Nutzerabsichten klassifizieren
- Entity Extraction : Wichtige Informationen aus Texten extrahieren
- 4. Dialogmanagement Systeme
- Zustandsbasierte Dialoge : Endliche Automaten für einfache Assistenten
- Machine Learning Ansätze : Transformer-Modelle für natürlichere Konversation
- Context Handling : Gesprächskontext über mehrere Turns erhalten
- 5. Integration von Wissen
- FAQ-Systeme : Einfache Wissensbasen implementieren
- Retrieval-Augmented Generation : Externes Wissen in Antworten einbinden
- API-Anbindungen : Dynamische Datenquellen nutzen
- 6. Benutzerinteraktion optimieren
- Multimodale Interfaces : Text, Sprache, Bilder kombinieren
- Persönlichkeitsdesign : Tonfall und Stil des Assistenten gestalten
- Feedback-Mechanismen : Lernende Systeme durch Nutzerrückmeldung
- 7. Deployment und Skalierung
- Web-Integration : Flask/Django Backends für Web-Assistenten
- Messaging Plattformen : Anbindung an Slack, Teams, WhatsApp
- Monitoring und Logging : Nutzungsanalysen und Fehlertracking
- 8. Praxisübung: FAQ-Bot entwickeln
- Aufgabe : Teilnehmer implementieren einen funktionsfähigen FAQ-Assistenten
- Bonus : Integration in eine Webseite oder
Messaging-Plattform
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