Natural Language Understanding Grundkurs: Zuverlässige Text-Erkennung
Data Science & KI-Datenanalyse

Natural Language Understanding Grundkurs: Zuverlässige Text-Erkennung

Baue robuste Intent- und Entity-Modelle, die in echten Texten stabil bleiben, auch wenn Nutzer unpräzise schreiben.

2 Tage
Grundlagen

Die wichtigsten Themen

Intents sauber schneiden

Entities robust extrahieren

Thresholds und Abstention setzen

Challenge-Sets bauen

Regression-Tests etablieren

NLU als RAG-Router nutzen

Überblick
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.
Wer hier richtig ist
  • Machine-Learning Engineers und Data Scientists, die NLU-Komponenten produktiv betreiben
  • Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die Chatbots, Search oder Agent-Workflows bauen
  • Product Owner und Tech Leads, die NLU-Anforderungen und Qualität messbar machen
  • Data- und Analytics-Verantwortliche, die Annotation und Datenstrategie steuern
  • Für alle, die Intent- und Entity-Modelle belastbar in Anwendungen integrieren wollen
Das lernst du
  • Du kannst Intents, Entities und Slots fachlich sauber definieren und dokumentieren.
  • Du setzt eine NLU-Pipeline mit sinnvollen Baselines, Thresholds und Fallback-Strategien auf.
  • Du evaluierst NLU realistisch mit geeigneten Metriken, Challenge-Sets und Regression-Tests.
  • Du planst Betrieb, Monitoring, Drift-Erkennung und kontinuierliche Verbesserung.
Die Themen NLU-Grundlagen, die Entscheidungen tragen Intent, Entity, Slot, Kontext: saubere Begriffe statt Ratespiele · Pipeline-Denken: Tokenisierung, Embeddings, Klassifikation...
  • NLU-Grundlagen, die Entscheidungen tragen
    • Intent, Entity, Slot, Kontext: saubere Begriffe statt Ratespiele
    • Pipeline-Denken: Tokenisierung, Embeddings, Klassifikation
    • Fehlerbilder in der Praxis: Ambiguität, OOV, Drift
  • Daten, die Modelle besser machen
    • Annotation Guidelines und Label-Design
    • Sampling, Balancing, Hard Negatives
    • Datenschutz, PII-Handling, Logging-Strategien
  • Intent Classification in der Realität
    • Baselines vs. Transformer: wann was sinnvoll ist
    • Thresholds, Abstention und Fallback-Intents
    • Hierarchische Intents und Multi-Intent-Fälle
  • Entity Recognition und Slot Filling
    • Regex, Gazetteers, CRF, Transformer-NER
    • Normalization: Datumswerte, Beträge, Produktcodes
    • Konfliktlösung: Overlaps, Prioritäten, Post-Processing
  • Evaluation, die nicht lügt
    • Intent-Metriken: Accuracy, Macro-F1, Confusion Matrix
    • Entity-Metriken: Span-F1, Partial Match, Exact Match
    • Testsets: Challenge-Sets und Regression-Tests
  • RAG, Tools und Agenten: wo NLU hineinpasst
    • NLU als Router: Query Understanding für Retrieval
    • Tool-Selection mit Intent- und Slot-Signalen
    • Guardrails: Policy-Intents und sichere Übergaben
  • Deployment und Betrieb
    • Monitoring: Drift, Outliers, neue Themen
    • Active Learning und Human-in-the-Loop
    • Versionierung von Daten, Labels und Modellen
So arbeiten wir
  • Kurze Inputs mit klaren Entscheidungsregeln
  • Geführte Übungen an typischen NLU-Fällen (Intent, Entity, Normalisierung)
  • Gruppenarbeit für Label-Design, Guidelines und Testset-Planung
  • Review von Ergebnissen mit Best Practices für Deployment und Betrieb
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Machine Learning und Klassifikation (Begriffe wie Train/Test, Overfitting).
  • Erfahrung mit Datenanalyse oder Modellnutzung ist hilfreich, aber keine Pflicht.
Dein Fahrplan
Begriffe und Pipeline-Bausteine, typische Fehlerbilder, sinnvolle Intent- und Entity-Definitionen, Kontext und Abgrenzungen.
Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00–16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest – praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand – keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung – so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns – wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu Natural Language Understanding Grundkurs: Zuverlässige Text-Erkennung

Brauche ich Programmierkenntnisse, um vom Kurs zu profitieren?
Du profitierst auch ohne tägliche Programmierpraxis, wenn Du ML-Grundbegriffe kennst. Übungen sind so aufgebaut, dass Du Entscheidungen, Metriken und Datenarbeit nachvollziehen und anwenden kannst.
Geht es eher um Chatbots oder auch um Suche und RAG?
Beides. Du lernst NLU als Router und Strukturierer für Chatbots, Suche und RAG-Setups, inklusive Tool-Selection und Guardrails über Policy-Intents.
Welche Tools oder Frameworks werden verwendet?
Der Kurs bleibt bewusst tool-agnostisch und vermittelt Entscheidungslogik, Daten- und Evaluationsmethoden. Beispiele orientieren sich an gängigen NLU-Stacks, ohne Dich auf ein einzelnes Framework festzulegen.
Wie wird Qualität im Betrieb abgesichert?
Du lernst, wie Du Challenge-Sets und Regression-Tests aufsetzt, Drift über Monitoring erkennst und mit Active Learning sowie klarer Versionierung von Daten, Labels und Modellen kontinuierlich verbesserst.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt – ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt – und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

NOCH FRAGEN?

Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.

Michaela Berger

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