| Kursbeschreibung (description): |
Unternehmen treten oft mit Kunden über Chat oder E-Mail in Kontakt, und Kundensupportmitarbeiter repräsentieren dabei das Unternehmen. Schwierigkeiten können aufgrund von Missverständnissen oder Sprachbarrieren entstehen, die die effektive Kommunikation behindern. Große Sprachmodelle (LLMs) ermöglichen eine Stilüberprüfung und Übersetzung in Echtzeit, die dazu beitragen können, eine gleichbleibend hohe Qualität in der Kundenkommunikation sicherzustellen.
Im Workshop AI324 Mehrsprachiger Kunden-Support und verbesserte Customer Experience mit KI lernen die Teilnehmer, wie sie Python und LLMs (z. B. OpenAI, Aleph Alpha) zur Transformation der Kundenkommunikation verwenden und diese Tools in eine Chatanwendung integrieren können.
Wir empfehlen die zusätzliche Teilnahme an folgenden inhaltlich verwandten Modulen:
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| Zielgruppe (target group): |
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| Voraussetzungen (requirements): |
Um dem Lerntempo und den Inhalten des Trainings AI322 Digitaler Kundenberater mit KI gut folgen zu können, empfehlen wir vorab die Teilnahme an folgenden Kursen:
Alternativ sind Vorkenntnisse aus folgenden Bereichen nötig:
- Grundlagen der Python-Programmierung
- Prompt Engineering
- Large Language Models
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| Ziele (objectives): |
Kundenkommunikation verbessern, Sprachmodelle nutzen, Stilüberprüfung und Übersetzung, Python und LLMs anwenden, Chatanwendung Integration.
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| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
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| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
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| Inhalte (agenda): |
- Einführung in die Kundenkommunikation und die Rolle von Kundensupportmitarbeitern
- Herausforderungen in der multilingualen Kundenkommunikation und die Bedeutung von LLMs
- Einführung in Python und LLMs (OpenAI, Aleph Alpha) zur Verbesserung der Kundenkommunikation
- Praktische Anwendung: Stilüberprüfung und Übersetzung mit LLMs
- Integration von LLMs in eine Chatanwendung: Technische Aspekte und Best Practices
- Diskussion von Datenschutz- und ethischen Aspekten bei der Verwendung von LLMs
- Abschluss und Zusammenfassung der gelernten Inhalte, Abschlussdiskussion
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