Zielsetzung des Kurses
Der Kurs Conversational AI vermittelt eine Einführung in Methoden und Verfahren zur Entwicklung sprachbasierter Dialogsysteme. Behandelt wird die Modellierung von Mensch-Computer-Interaktionen im Schnittfeld von Künstlicher Intelligenz, Computerlinguistik und Software Engineering. Ziel ist die Befähigung zur Planung, Konzeption und Umsetzung nutzerorientierter Konversationsanwendungen unter Berücksichtigung technischer, ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen. Einbezogen werden aktuelle Ansätze zu Large Language Models, Dialogverwaltung und Integration in bestehende Systemlandschaften.
Inhalte
Grundlagen der Sprachverarbeitung und Dialogführung: Komponenten von Conversational Agents, Intent- und Entity-Erkennung, NLU/NLG-Pipelines, Prompting-Konzepte sowie Dialogzustände und Kontextverwaltung
Architekturen und Modelle: regelbasierte Systeme, statistische Verfahren, transformerbasierte Large Language Models, Retrieval-Augmented Generation, Wissensquellenanbindung und Sicherheitsmechanismen
Design und Konzeption von Dialogen: Use-Case-Analyse, Gesprächsfluss-Entwurf, Fehlerfälle und Eskalationspfade, Multimodalität (Text, Sprache), Tonalitätsrichtlinien und Qualitätskriterien
Implementierung und Integration: Bot-Frameworks, Schnittstellen (APIs, Webhooks), Anbindung an CRM/Helpdesk, Logging, Monitoring, Telemetrie sowie Test- und Deployment-Verfahren
Governance und Rahmenbedingungen: Datenschutz und Datensparsamkeit, Prompt- und Output-Governance, Bias- und Risikobewertungen, Dokumentation, Versionsführung und Freigabeprozesse
Evaluation und Betrieb: Metriken wie Intent-Abdeckung, Erkennungsgenauigkeit, Konversationslänge, Abbruchquoten, A/B-Tests, Feedbackschleifen und kontinuierliche Verbesserung
Lernziele
- Analysieren von Anwendungsfällen für Konversationsschnittstellen inklusive Definition von Intents, Entities und Dialogzielen
- Erstellen von Dialogflüssen mit Zustandsverwaltung, Fehlermanagement und Eskalationswegen
- Anwenden von NLU- und NLG-Verfahren sowie Prompting-Methoden für prototypische Assistenten
- Implementieren von Conversational Agents mithilfe von Frameworks und API-Integrationen in bestehende Systeme
- Integrieren von Datenschutz-, Sicherheits- und Governance-Anforderungen in Design, Training und Betrieb
- Bewerten von Systemleistung anhand definierter Kennzahlen und Durchführen von Tests zur Qualitätsabsicherung
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Conversational AI Developer mit Fokus auf Dialogmodellierung, Implementierung und Systemintegration.
Typische Tätigkeitsfelder umfassen AI Product Management für Sprach- und Chat-Assistenten mit Anforderungsdefinition, Roadmap-Pflege und Bewertung von Modelloptionen.
Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Conversation Designer mit Schwerpunkt Gesprächsfluss, Tonalität, Fehlerfälle und Evaluation.
Ebenfalls anschlussfähig sind Rollen im Bereich Data Analyst für Conversational Systeme mit Monitoring, Metrikdefinition und Reporting.
Zusammenfassung
Der Kurs Conversational AI behandelt die Konzeption, Umsetzung und Bewertung von Dialogsystemen auf Basis von Sprachverarbeitung und KI-Modellen. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden technische Architekturen, Gestaltung von Gesprächsflüssen, Integrationsfragen sowie Governance-Aspekte vermittelt. Die Inhalte stehen in Bezug zu Tätigkeiten in Entwicklung, Produktmanagement, Conversation Design und Analytik.