KI-gesteuerte natürliche Sprachgenerierung für Chatbots und virtuelle Assistenten Schulung

Einführung in die KI-gesteuerte NLG

• Überblick über die natürliche Sprachgenerierung (NLG)
• Die Rolle der NLG in konversationellen KI-Systemen
• Die wichtigsten Unterschiede zwischen NLU und NLG

Deep-Learning-Techniken für die NLG

• Transformer-Modelle sowie vortrainierte Sprachmodelle
• Trainieren von Modellen zur Dialoggenerierung
• Umgang mit langfristigen Abhängigkeiten in Gesprächen

Chatbot-Frameworks und NLG

• Integration der NLG in Chatbot-Plattformen wie Rasa oder BotPress
• Erstellung individueller Antworten für Chatbots
• Steigerung der Nutzerbindung durch kontextbezogene KI

Fortgeschrittene NLG-Modelle für virtuelle Assistenten

• Einsatz von GPT-3, BERT sowie anderen innovativen Modellen
• Generierung mehrstufiger Dialoge mithilfe von KI
• Verbesserung der Flüssigkeit und Natürlichkeit der Antworten virtueller Assistenten

Ethik und praktische Aspekte

• Vorurteile in von KI generiertem Inhalt – wie lassen sie sich reduzieren?
• Gewährleistung von Transparenz und Vertrauenswürdigkeit bei Interaktionen mit Chatbots
• Datenschutz- und Sicherheitsaspekte im Zusammenhang mit virtuellen Assistenten

Bewertung und Optimierung von NLG-Systemen

• Qualitätsbewertung von NLG: BLEU, ROUGE sowie menschliche Bewertungen
• Anpassung und Optimierung der NLG-Leistungsfähigkeit für Echtzeitanwendungen
• Anpassung von NLG an spezifische Anwendungsbereiche

Zukünftige Trends in der NLG und konversationellen KI

• Neue Ansätze des selbstüberwachten Lernens für die NLG
• Nutzung multimodaler KI zur Erstellung interaktiverer Gespräche
• Fortschritte im Bereich kontextbezogener konversationeller Systeme

Zusammenfassung und weitere Schritte