Nehmen Sie an dieser 100%igen Online-Fortbildung teil und lernen Sie die wichtigsten Tools kennen, die automatisierte und mehrsprachige Lösungen durch Modelle der natürlichen Sprachverarbeitung generieren“ 

Schnittstellendesign und mehrsprachige Chatbots, die von fortschrittlichen Tools der künstlichen Intelligenz angetrieben werden, verändern die Art und Weise, wie Benutzer und Unternehmen interagieren, radikal. Diese automatisierten Lösungen verbessern nicht nur die Effizienz, sondern bieten auch ein personalisiertes und zugänglicheres Erlebnis in mehreren Sprachen. Führende Plattformen wie Dialogflow und Microsoft Bot Framework stehen an der Spitze und integrieren automatische Spracherkennung und Echtzeit-Übersetzungsfunktionen, die es Chatbots ermöglichen, sich sofort an die Sprache des Benutzers anzupassen.  

Dieser Universitätskurs beginnt mit einer soliden Einführung in die Grundlagen des mehrsprachigen Schnittstellendesigns und behandelt die wesentlichen Prinzipien der Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit mit einem Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz. Wichtige Technologien, wie TensorFlow und PyTorch, werden für die Entwicklung mehrsprachiger Schnittstellen diskutiert.  

Anschließend wird die Entwicklung von Chatbots vorgestellt, von ihren einfachsten Versionen bis hin zu den heutigen KI-gesteuerten Systemen. Es wird ein Vergleich zwischen traditionellen regelbasierten Chatbots und fortgeschrittenen KI-Modellen angestellt und gezeigt, wie Komponenten wie Natural Language Understanding (NLU) die Fähigkeit von Chatbots verbessert haben, mehrere Sprachen fließend zu interpretieren und zu beantworten. 

Geisteswissenschaftler werden sich mit der Anwendung von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) in Chatbots befassen, mit Technologien wie Google BERT und OpenAI GPT für das Training von Sprachmodellen. Außerdem wird vermittelt, wie KI-Frameworks für die Entwicklung benutzerdefinierter Chatbots mit Google Dialogflow und fortgeschrittenen APIs wie Microsoft LUIS implementiert werden können.  

TECH hat ein umfassendes 100%iges Online-Programm entwickelt, für dessen Teilnahme nur ein Gerät mit Internetanschluss erforderlich ist. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, sich an einen physischen Ort zu begeben oder sich an einen festen Zeitplan zu halten. Darüber hinaus setzt das Programm die innovative Relearning-Methode ein, die auf der Wiederholung grundlegender Konzepte basiert, um eine korrekte Assimilation der Inhalte zu gewährleisten. 

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten durch den Einsatz von Technologien wie Google BERT und OpenAI GPT und beginnen Sie mit der Anwendung von automatisierten Sprachmodellen in diesem Zeitalter der Innovation“

Dieser Universitätskurs in Design von Mehrsprachigen Schnittstellen und Chatbots mit Tools der Künstlichen Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Geisteswissenschaften im Bereich der künstlichen Intelligenz vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Vertiefen Sie Ihr Wissen über die Grundlagen der mehrsprachigen Schnittstellengestaltung mit der umfangreichen Bibliothek innovativer Multimedia-Ressourcen von TECH“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Lernen Sie die verschiedenen Entwicklungen von Chatbots kennen, von ihren einfachsten Versionen bis hin zu aktuellen KI-gesteuerten Systemen, und die Bedeutung ihrer Beziehung zur Sprache"

Schließen Sie sich den Studenten an, die mit der Relearning-Methode arbeiten, und stärken Sie Ihre Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die für die Erzeugung menschlicher Sprache entscheidend ist"

Die Inhalte dieses Studiengangs befassen sich mit der Gestaltung von benutzerzentrierten Schnittstellen, wobei der Schwerpunkt auf der Schaffung zugänglicher, intuitiver und funktionaler Erfahrungen liegt. Sie werden lernen, wie man fortschrittliche Werkzeuge der künstlichen Intelligenz und fortschrittliche Personalisierungstechniken unter Verwendung von KI-APIs wie Microsoft LUIS einsetzt, um mehrsprachige Chatbots zu entwickeln, die in der Lage sind, effektive Interaktionen in verschiedenen Sprachen und Kontexten zu unterhalten. Darüber hinaus werden Methoden zur Analyse von Interaktionsdaten und zur Optimierung der Leistung dieser Systeme erforscht, die das Benutzererlebnis auf verschiedenen Plattformen verbessern. All dies zielt auf die Entwicklung von technologischen Lösungen ab, die an die aktuellen Bedürfnisse des digitalen Umfelds angepasst sind.

Sie werden erfolgreich die Implementierung wertvoller Techniken für die Sprachautomatisierung mit TensorFlow oder PyTorch beherrschen, die eine bessere Spracherfahrung garantieren“

Modul 1. Design von mehrsprachigen Schnittstellen und Chatbots mit Tools der künstlichen Intelligenz

1.1. Grundlagen mehrsprachiger Schnittstellen 

1.1.1. Designprinzipien für Mehrsprachigkeit: Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit mit KI
1.1.2. Schlüsseltechnologien: Verwendung von TensorFlow und PyTorch für die Schnittstellenentwicklung 
1.1.3. Fallstudien: Analyse erfolgreicher Schnittstellen mit KI 

1.2. Einführung in KI-Chatbots 

1.2.1. Die Entwicklung von Chatbots: von einfachen zu KI-gesteuerten 
1.2.2. Vergleich von Chatbots: Regeln vs. KI-basierte Modelle 
1.2.3. Komponenten von KI-gesteuerten Chatbots: Verwendung von Natural Language Understanding (NLU) 

1.3. Architekturen mehrsprachiger Chatbots mit KI 

1.3.1. Entwurf skalierbarer Architekturen mit IBM Watson 
1.3.2. Integration von Chatbots in Plattformen mit Microsoft Bot Framework 
1.3.3. Upgrades und Wartung mit KI-Tools 

1.4. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Chatbots 

1.4.1. Syntaktische und semantische Analyse mit Google BERT 
1.4.2. Training von Sprachmodellen mit OpenAI GPT 
1.4.3. Anwendung von NLP-Tools wie spaCy in Chatbots 

1.5. Entwicklung von Chatbots mit KI-Frameworks 

1.5.1. Implementierung mit Google Dialogflow 
1.5.2. Erstellung und Training von Unterhaltungsflüssen mit IBM Watson 
1.5.3. Erweiterte Anpassungen mit KI-APIs wie Microsoft LUIS 

1.6. Konversations- und Kontextmanagement in Chatbots 

1.6.1. Zustandsmodelle mit Rasa für Chatbots 
1.6.2. Konversationsmanagement-Strategien mit Deep Learning 
1.6.3. Auflösung von Mehrdeutigkeiten und Korrekturen in Echtzeit mit KI 

1.7. UX/UI-Design für mehrsprachige Chatbots mit KI 

1.7.1. Benutzerzentriertes Design mit KI-Datenanalyse 
1.7.2. Kulturelle Anpassung mit automatischen Lokalisierungstools 
1.7.3. Benutzerfreundlichkeitstests mit KI-basierten Simulationen 

1.8. Integration von Chatbots in mehrere Kanäle mit KI 

1.8.1. Omnichannel-Entwicklung mit TensorFlow 
1.8.2. Sichere und private Integrationsstrategien mit KI-Technologien 
1.8.3. Sicherheitsüberlegungen mit kryptographischen KI-Algorithmen 

1.9. Datenanalyse und Optimierung von Chatbots 

1.9.1. Verwendung von Analyseplattformen wie Google Analytics für Chatbots 
1.9.2. Leistungsoptimierung mit Machine-Learning-Algorithmen 
1.9.3. Maschinelles Lernen zur kontinuierlichen Chatbot-Verfeinerung 

1.10. Implementierung eines mehrsprachigen Chatbots mit KI 

1.10.1. Projektdefinition mit KI-Management-Tools 
1.10.2. Technische Implementierung mit TensorFlow oder PyTorch 
1.10.3. Bewertung und Feinabstimmung auf der Grundlage von Machine Learning und Benutzerfeedback

Mit diesem Lehrplan heben Sie Ihr berufliches Profil auf eine neue Ebene und spezialisieren sich auf die Integration von Chatbots in verschiedenen Kanälen mit künstlicher Intelligenz“