Schulungsübersicht

Einführung in Large Language Models (LLMs)

  • Überblick über AI in der Kundenbetreuung
  • Grundlagen von LLMs
  • Entwicklung von Chatbots: von einfachen Skripten zu KI-gesteuerter Unterstützung

Architektur von LLMs

  • Verstehen der Bausteine von LLMs
  • Neuronale Netzwerke und tiefes Lernen in LLMs
  • Training von LLMs: Daten, Algorithmen und Rechenressourcen

Implementierung von LLMs in Chatbots

  • Integrationsstrategien für LLMs in bestehende Systeme
  • Entwurf von Konversationsabläufen und Benutzerinteraktionen
  • Sicherstellung von kontextuellem Verständnis und Kohärenz

Verbesserung der Reaktionsfähigkeit von Chatbots

  • Techniken für die Echtzeit-Antwortgenerierung
  • Umgang mit gleichzeitigen Unterhaltungen
  • Personalisierung und vorausschauende Unterstützung

Benutzererfahrung und Schnittstellendesign

  • Gestaltung von benutzerfreundlichen Chatbot-Schnittstellen
  • Visuelle und textliche Hinweise für ein besseres Engagement
  • Feedback-Schleifen und kontinuierliche Verbesserung

Ethische Erwägungen und Compliance

  • Datenschutz und Datensicherheit mit LLMs
  • Ethischer Einsatz von KI im Kundensupport
  • Einhaltung von Industriestandards und Vorschriften

Prüfung und Einsatz

  • Qualitätssicherung und Testmethoden
  • Bereitstellungsstrategien für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit
  • Überwachung und Wartung von Chatbot-Systemen

Fallstudien und Anwendungen in der realen Welt

  • Analyse von erfolgreichen Implementierungen von LLM-Chatbots
  • Lessons Learned und Best Practices
  • Zukünftige Trends und Innovationen in der KI-gesteuerten Kundenbetreuung

Projekt und Bewertung

  • Entwerfen und Erstellen eines LLM-basierten Chatbots
  • Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
  • Abschließende Bewertung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte
  • Erfahrung mit Python Programmierung wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich.
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens ist von Vorteil.

Zielgruppe

  • Fachleute für Kundenbetreuung
  • IT-Fachleute
  • Business Analysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Stunden

LangChain Fundamentals

14 Stunden

Introduction to Google Gemini AI

14 Stunden

Google Gemini AI for Content Creation

14 Stunden

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Stunden

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Stunden

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Stunden

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Stunden

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Stunden

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Stunden

LLMs for Business Intelligence

14 Stunden

LLMs for Content Generation

14 Stunden

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Stunden

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Stunden

LLMs for Personalized Education

14 Stunden

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