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AI310: Von automatischer Transkription zu strukturierter Information mit KI

Training: Künstliche Intelligenz

Der Workshop vermittelt, wie KI zur automatisierten Transkription und Umwandlung gesprochener Sprache in strukturierte Informationen eingesetzt wird. Teilnehmende erhalten praktische Anleitungen zur Nutzung von API-Lösungen wie Whisper und lernen Anwendungsfälle wie Kundenfeedback-Analyse, Datenextraktion und Übersetzung kennen. Voraussetzung sind Grundkenntnisse in Python und Large Language Models.

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Agenda:

Einführung in die automatische Audio-Transkription und die zugrunde liegenden Konzepte

Verwendung von API-Lösungen zur Transkription von Audio-Dateien, z.B. Whisper von OpenAI

Verarbeitung der Transkripte und Exploration verschiedener Anwendungsfälle, wie etwa
- Klassifizierung von Kundenfeedback
- Datenextraktion aus transkribiertem Text
- Übersetzung von Text in andere Sprachen

Praktische Übungen zur Implementierung der erlernten Konzepte in eigenen Projekten

Diskussion über mögliche zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der automatischen Transkription

Ziele:

Audiobasierte Sprache in Text umwandeln, Transkripte verarbeiten, Anwendungsfälle erkunden, APIs nutzen können

Zielgruppe:

Entwickler
IT-Fachkräfte

Voraussetzungen:

AI200 Einführung in Python für Data Science und KI (alternativ Grundkenntnisse in Python)
AI255 Einführung in Large Language Models und ihre Integration

Beschreibung:

Der Workshop AI310 Von automatischer Transkription zu strukturierter Information mit KI bietet eine Einführung in die Konzepte der automatisierten Audio-Transkription und zeigt, wie Künstliche Intelligenz dazu verwendet werden kann, natürliche Sprache in strukturierte Informationen umzuwandeln.

Die Teilnehmer erhalten praktische Anleitungen zur Verwendung von API-Lösungen wie Whisper von OpenAI und lernen, wie sie diese Technologie für ihre eigenen Zwecke einsetzen können. Als mögliche Anwendungsfälle werden die automatisierte Bewertung von Kundenfeedback, Datenextraktion und Übersetzung behandelt. Der Kurs richtet sich an Professionals und Entwickler und setzt Grundkenntnisse in Python und Large Language Models voraus.