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Schulungsübersicht
Einführung in Conversational AI
- Geschichte und Entwicklung von Sprachassistenten
- Kernkomponenten: ASR, NLU, Dialogue Management, TTS
- Überblick über wichtige Plattformen: Alexa, Google Assistant, Rasa
Design von Voice-Interfaces
- Prinzipien der conversational UX
- Intent-Modeling und Entity Extraction
- Voice-Design-Tools und Flussdiagramme
Entwicklung mit Dialogflow und Alexa
- Dialogflow-Agents, Intents und Webhook-Ausführung
- Alexa Skills: Intents, Slots, Voice-Modelle und Endpunkt-Integration
- Multi-Turn-Konversationen und Session-Management
Aufbau von Sprachassistenten mit Rasa
- Rasa-Architektur: NLU, Core und Actions
- Trainingsdaten und Domain-Konfiguration
- Custom Actions, Forms und kontextuelle Dialoge
Integration von Sprachassistenten
- APIs und Webhook-Back-End-Dienste
- Anbindung an CRMs, Datenbanken und externe Apps
- Sprachassistenten in Web-Apps, IoT und mobilen Geräten
Testing, Bereitstellung und Optimierung
- Simulatoren und Testfälle für Voice-Interaktionen
- Überwachung der Nutzung und Debugging von Konversationen
- Bereitstellung auf Google Assistant, Alexa-Geräten oder privaten Plattformen
Sicherheit, Compliance und Skalierbarkeit
- Benutzerauthentifizierung und Autorisierung für Assistenten
- Datenschutz, DSGVO und Audit-Trails
- Versionskontrolle und CI/CD-Pipelines für Voice-Apps
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von RESTful APIs und JSON
- Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (z.B. Python oder JavaScript)
- Vertrautheit mit Konzepten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
Zielgruppe
- Softwareentwickler
- UX-Designer, die an sprachbasierten Interfaces arbeiten
- Konversationelle KI-Teams, die virtuelle Assistenten entwickeln
21 Stunden