Zielsetzung des Kurses
Der Kurs Conversational AI behandelt Konzeption, Entwicklung und Evaluation von dialogorientierten Systemen in der Schnittmenge von Informatik, Sprachverarbeitung und User Experience. Im Mittelpunkt stehen Sprachmodelle, Dialogmanagement, Schnittstellen zu Messaging- und Sprachplattformen sowie methodische Qualitätssicherung. Ziel ist die Befähigung zur sachgerechten Umsetzung text- und sprachbasierter Assistenten unter Berücksichtigung technischer, linguistischer und regulatorischer Rahmenbedingungen. Die Inhalte adressieren den vollständigen Entwicklungszyklus von der Anforderungsanalyse bis zum Monitoring im Betrieb.
Inhalte
Einführung in Conversational AI mit Grundlagen zu natürlicher Sprachverarbeitung, Intent- und Entity-Erkennung, Dialogzuständen sowie Abgrenzung von Chatbots, Voicebots und virtuellen Assistenten
Design von Dialogen durch Anforderungsaufnahme, Use-Case-Definition, Konversationsfluss-Modellierung, Prompthygiene, Fehlertoleranz und Eskalationspfade inklusive Berücksichtigung von Tonalität und Barrierefreiheit
Technische Umsetzung mittels NLU-/LLM-Backends, API-Design, Webhook-Logik, Integrationen in Kanäle wie Webchat, WhatsApp oder Sprachplattformen sowie Datenpersistenz und Berechtigungskonzepte
Qualitätssicherung und Messung durch Testmethoden für NLU-Modelle, Prompt- und Regressionstests, Datensatzversionierung, Kennzahlen wie Intent-Abdeckung, Erkennungsgenauigkeit, Abbruchquote und Konversionspfade
Betrieb, Sicherheit und Compliance mit Logging, Monitoring, Datenschutzanforderungen, Prompt- und Output-Governance, Richtlinien zur Inhaltsmoderation sowie Umgang mit Halluzinationen und Bias
Kontinuierliche Verbesserung durch Auswertung realer Dialogtranskripte, Fehlerklassifikation, Trainingsdatenpflege, A/B-Varianten und Release-Management
Lernziele
- Analysieren von Anwendungsfällen für Chatbots und Voicebots inklusive Definition von Intents, Entities und Nutzerzielen
- Erstellen von Dialogfluss-Diagrammen mit Zustandslogik, Fallback-Regeln und Übergaben an menschliche Bearbeitung
- Implementieren eines Prototyps mit NLU-/LLM-Backend, Kanalintegration und einfacher API-Anbindung
- Durchführen von Testreihen für NLU-Modelle und Prompts inklusive Messung von Erkennungsgenauigkeit und Abbruchquote
- Bewerten von Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen im Betrieb dialogbasierter Systeme
- Integrieren von Monitoring-, Logging- und Verbesserungsprozessen zur Pflege von Trainingsdaten und Konversationsflüssen
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Conversational-Designer, mit Schwerpunkt auf Dialogfluss-Entwürfen, Tonalität und Fehlertoleranz. Typische Tätigkeitsfelder umfassen NLU-/LLM-Engineer, fokussiert auf Modellkonfiguration, Schnittstellen und Integration in Zielkanäle. Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Product Owner Conversational AI, einschließlich Anforderungsmanagement, KPI-Definition und Betrieb. Einsatzfelder bestehen zudem im Bereich Customer-Service-Technologie, etwa bei der Pflege von Wissensbasen und Übergaben an Contact-Center-Systeme.
Zusammenfassung
Der Kurs Conversational AI behandelt die Planung, Entwicklung und Qualitätssicherung dialogbasierter Systeme auf Text- und Sprachbasis. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden technische, linguistische und betriebliche Aspekte von der Anforderungsanalyse bis zum Monitoring adressiert, mit Bezug zu Tätigkeiten in Design, Technik und Produktverantwortung. Der berufliche Bezug ergibt sich aus Anwendungsfeldern wie Conversational-Design, NLU-Engineering und Service-Technologie.