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KI-Assistenten programmieren - Grundlagen, Tools und Anwendungen

Seminar - GFU Cyrus AG

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.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 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




Zielgruppe:
  • Softwareentwickler mit Python-Grundkenntnissen
  • Produktmanager für digitale Lösungen
  • KI-Interessierte ohne tiefe Vorkenntnisse in Machine Learning



Seminarkennung:
S5722
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