Einen Sprachassistenten zu bauen bedeutet mehr als nur Spracherkennung. Du brauchst Wake-Word-Detection, Intent-Erkennung, Dialog-Management und Text-to-Speech – alles muss nahtlos zusammenarbeiten.

Das Bootcamp deckt den kompletten Stack ab. Du beginnst mit Wake-Word-Detection – wie erkennst du ein Aktivierungswort in kontinuierlichem Audio, ohne ständig alles zu verarbeiten? Das ist ein eigenes Problem mit eigenen Herausforderungen, besonders bei niedrigem Stromverbrauch.

Dann kommt die eigentliche Spracherkennung. Hier nutzt du bestehende Modelle, lernst aber, sie für deinen Anwendungsfall zu optimieren. Wie trainierst du ein Modell, das domänenspezifische Begriffe versteht? Was machst du mit Akzenten oder Hintergrundgeräuschen?

Intent Recognition

Verstehen, was der Nutzer wirklich will – nicht nur was er sagt

Dialog Management

Mehrstufige Konversationen handhaben ohne den Kontext zu verlieren

Response Generation

Natürliche Antworten erzeugen, die zur Situation passen

Ein großer Teil ist NLP – vom Text verstehen, was gemeint ist, und passende Aktionen ausführen. Du arbeitest mit modernen Language Models, lernst aber auch, wann einfachere Regel-basierte Systeme besser sind.

Das Projekt ist ein funktionierender Assistent für einen spezifischen Anwendungsfall – vielleicht Hausautomation, vielleicht eine Geschäftsanwendung. Du implementierst alles von der Audio-Pipeline bis zur Backend-Integration.

Das Bootcamp ist intensiv. Sechs Wochen, fast Vollzeit, mit viel praktischer Arbeit. Du solltest programmieren können und Grundlagen in Machine Learning mitbringen.