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Natural Language Understanding Grundkurs: Zuverlässige Text-Erkennung

In diesem NLU-Seminar baust Du Natural Language Understanding so, dass es im Betrieb nicht auseinanderfällt: robuste Intent-Erkennung, zuverlässige Entity Extraction und saubere Evaluation. Du lernst, wie Du Trainingsdaten und Labels so designst, dass Modelle auch mit Tippfehlern, Umgangssprache und neuen Formulierungen stabil bleiben. Statt Demo-Accuracy optimierst Du auf messbare Qualität mit Challenge-Sets, Regression-Tests und sinnvollen Thresholds inklusive Fallback-Strategien. Außerdem klärst Du, wie NLU heute in Chatbots, RAG-Systemen und Tool-basierten Agenten eingesetzt wird, etwa als Router für Retrieval oder zur sicheren Tool-Auswahl. Am Ende kannst Du eine NLU-Pipeline planen, testen, deployen und im Betrieb überwachen.
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