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Detailliertes Know How zu Usability und User Experience werden für viele kleine und mittlere Unternehmen zu entscheidenden Wettbewerbsfaktoren. Wir vom Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability unterstützen Unternehmen beim Kennenlernen, Ausprobieren und Etablieren aktueller Usability und User Experience Ansätze.

Einen Überblick erhalten Sie in unserer Broschüre:

 
Social Distancing + Social Awareness
Im Rahmen dieser Sammlung stellen wir Ideen, Ansätze und Tools zusammen, wie Social Distancing (Abstand zu anderen) mit Social Awareness (Wahrnehmung der Anderen) über digitale Medien umgesetzt werden kann.


Remote UUX-Methoden
In dieser Serie werden UUX Methoden und Tools vorgestellt, die auch ohne persönlichen, direkten Kontakt eingesetzt werden können.





Digitale Initiativen zu Corona
Digitalisierung war auch schon ein Hype-Schlagwort auch schon vor der Corona-Krise - mit der aktuellen Situation hat es wesentlich an Relevanz gewonnen. In dieser Rubrik stellen wir nicht-kommerzielle, digitale Initiativen vor, die versuchen, das Beste aus der aktuellen Situation zu machen.
 
 

Neue Nachrichten

UUX-Week 2020
UUX Week: E-Learning zur Entwicklung von Chatbots am 06.11.2020
25.09.20
Im Rahmen der UUX-Week 2020 bietet das Kompetenzzentrum Usability am 06.11.2020 einen virtuellen Workshop zur Erstellung von Chatbots an.
Pilotprojekt Hotel Lamm, Pilotprojekt Peakboard, Pilotprojekt Qymatix, Remote UUX-Methoden
Alles kann, nichts muss - Wie funktioniert UUX remote?
24.09.20
Eine schwierige Situation stellt die meisten Unternehmen aktuell auf die Probe. Home Office, Social Distancing, etc. bringen auch für das Kompetenzzentrum Usability neue Herausforderungen mit sich: Wie können Methoden der menschzentrierten Gestaltung in einem digitalen Rahmen durchgeführt werden? Welche Methoden eigenen sich?

Veranstaltungen

September2020

Dienstag22.09.2015:00-01.10.2016:30
Online
E-Learning Reihe zur Entwicklung von Sprachassistenzsystemen/Chatbots

Chatbots sind als Dienstleistung mittlerweile weit verbreitet und in digitale Angebote integriert. Der zunehmende Einsatz von Sprachassistenten in Haushalten bietet neue Möglichkeiten in der Kundeninteraktion und –beziehung, wird jedoch als Kanal selten genutzt. Das, obwohl, neue Erlebnisse mit einem entsprechenden Mehrwert Kunden in ihrem persönlichen Zuhause zur Verfügung gestellt werden können. Die Herausforderungen liegen hier zum einen in der Entscheidung für den richtigen Kanal zur Vermittlung von Inhalten wie beispielsweise ein Chatbot oder Sprachassistent, als auch die kundengerechte Gestaltung von Sprachinhalten.

Die Anwendungsfelder sind dabei vielfältig: Beispielsweise könnte ein Bestell- und Lieferservice für ein Abendessen mittels Sprachassistent umgesetzt werden. Um auch mittelständigen Unternehmen den Einsatz eines Sprachassistenzsystems näher zu bringen, soll unsere E-Learning Reihe den Teilnehmern die Konzeption und Umsetzung eines Sprachbots zu vermitteln. Hierfür werden als erstes das benötigte Wissen und Aufgaben in einem einfachen Rollenspiel exploriert und ein erster Interaktionsentwurf festgehalten. Im nächsten Schritt wird dieser in einem Experiment mit den Teilnehmern getestet und iterativ verbessert, bis das Konzept und Interaktionsmodell eine gewünschte Qualität erreicht. Danach kann der Sprachassistent implementiert und getestet werden. Dafür wird das Programm Google Dialogflow verwendet. Dieses ermöglicht den Nutzern ohne großes IT-Wissen die erfolgreiche Erstellung eines Sprachassistenzsystems.

Melden Sie sich jetzt für die E-Learning Reihe an:

Ticket zur E-Learning Reihe

Termine:

- 22.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 24.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 29.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 01.10.2020: 15:00-16:30 Uhr

Weitere Informationen
Dienstag29.09.2011:00-12:00
Vortrag zu Usability und User Experience für Künstliche Intelligenz - KI Info Slam

Im Rahmen des KI Info Slam erwarten Sie Impulsvorträge verschiedenen KI-Themen und -Projekten sowie Informationen zu unseren Angeboten. Dieses mal: Ein Einblick in die Herausforderungen der Gestaltung von KI-Anwendungen und die KI-Pilotprojekte des Kompetenzzentrum Usability. Im Anschluss erhalten Sie einen kompakten Überblick über unsere kostenlosen KI-Angebote für den Mittelstand und sind herzlich zurm Austausch über Ihre Fragen und Erfahrungen zum Thema KI eingeladen.

Geplantes Programm:

11:00 – 11:30 Uhr: Impulsvortrag von KI-Trainer Manuel Kulzer

11:30 – 11:40 Uhr: Vorstellung der KI-Angebote des Kompetenzzentrum Usability

11:40 – 12:00 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch

Weitere Informationen

Oktober2020

Montag05.10.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 2

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sein.

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

In dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Python-Programmierung als Basis für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden behandelt:

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

- Die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

Anhand von Jupyter-Notebooks werden die Inhalte interaktiv erarbeitet. Übungen im Laufe der Veranstaltung geben Teilnehmern die Möglichkeit, die Inhalte zu festigen.

 

Voraussetzungen:

Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, objektorientierten Sprache mitbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden können: Wie ist ein Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktionen/Variablen/Ablaufstrukturen/Klassen?

 

Zielgruppe:

Entwickler ohne Pythonkenntnisse, die in Zukunft Deep-Learning-Algorithmen implementieren möchten.

 

Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier.

Weitere Informationen
Montag05.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 1

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sein.

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

In dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Python-Programmierung als Basis für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden behandelt:

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

- Die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

Anhand von Jupyter-Notebooks werden die Inhalte interaktiv erarbeitet. Übungen im Laufe der Veranstaltung geben Teilnehmern die Möglichkeit, die Inhalte zu festigen.

 

Voraussetzungen:

Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, objektorientierten Sprache mitbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden können: Wie ist ein Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktionen/Variablen/Ablaufstrukturen/Klassen?

 

Zielgruppe:

Entwickler ohne Pythonkenntnisse, die in Zukunft Deep-Learning-Algorithmen implementieren möchten.

 

Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier.

Weitere Informationen
Dienstag06.10.2016:00-27.10.2017:30
Online
E-Learning Reihe - Einführung in Machine Learning und Data Science

Sie wollten schon immer einmal wissen, was hinter den Begriffen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science steckt? In unserer E-Learning-Reihe im Oktober möchten wir Ihnen das Thema näherbringen und Ihnen ermöglichen erste Erfahrungen in diesem schnelllebigen Feld zu sammeln. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an:

Ticket zur E-Learning Reihe


Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science sind aus der aktuellen technischen Entwicklung nicht mehr wegzudenken. Dabei bietet die Nutzung der eigenen Daten auch kleinen und mittleren Unternehmen neue Möglichkeiten, z. B. für die Optimierung der Produktion oder für ein besseres Verständnis über KundInnen. Im Jahr 2020 werden die Chancen dieser technologischen Entwicklung jedoch noch selten genutzt. Die Herausforderungen liegen hierbei in oft unzureichenden Kenntnissen über die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, sowie der der Einbettung von Data Science in die Prozesse des Unternehmens. 

Wir möchten aus diesem Grund mittelständigen Unternehmen den Einsatz von Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Data Science im Rahmen unserer E-Learning-Reihe näherbringen. Hierfür werden wichtige Klassen von Machine Learning Algorithmen und grundlegende Data Science Prozesse vorgestellt. Weiterhin sollen beispielhafte Aufgabenstellungen mit Hilfe von Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Data Science gelöst werden und die Ergebnisse anschließend visualisiert und interpretiert werden. Ergänzend möchten wir die Kenntnisse über Prozesse und Algorithmen vertiefen. Das gewonnene Wissen soll dann genutzt werden, um Anwendungsszenarien im eigenen Unternehmen zu explorieren und mit allen TeilnehmerInnen zu diskutieren. 

Im Anschluss an das E-Learning gibt es außerdem das Angebot einer Data Science Sprechstunde. Hier können die TeilnehmerInnen und Unternehmen die Themen und angestoßenen Entwicklungen diskutiert werden. 

 

Termine:

06.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Einführung in das Themengebiet Künstliche Intelligenz

- Einführung in grundlegende Prozesse aus dem Bereich Data Science

13.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Vorstellung verschiedener Algorithmen des Maschinellen Lernens

- Anwendung der Algorithmen mit ausgewählten Beispielen

- Interpretation und Darstellung der Ergebnisse

20.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Praxisübungen mit beispielhaften Anwendungsszenarien (zum Mitmachen)

- Vorstellung verschiedener Tools für Maschinelles Lernen und Best Practices

27.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Diskussion von Potentialen und Risiken des Maschinellen Lernens im eigenen Unternehmenskontext

- Reflektion über die gelernten Inhalte

- Fragerunde und Diskussion über weitere Schritte für die Zukunft

 

Ergänzende Informationen:

 

Für die Reihe werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

Weitere Informationen
Dienstag06.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python-Entwicklungstools für Deep Learning

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sein.

 

2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning

In diesem Teil werden wichtige Python-Entwicklungswerkzeuge, welche relevant für Deep Learning sind, näher betrachtet. Diese umfassen:

- Gängige Python-Entwicklungsumgebungen

- Numpy

- Visualisierungstools

Inhalte werden interaktiv über Jupyter-Notebooks vermittelt. Übungen geben den Teilnehmern die Möglichkeit, erlernte Kenntnisse direkt anzuwenden.

 

Voraussetzungen:

Python-Grundkenntnisse wie z.B. aus unserem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (siehe Link am Ende der Beschreibung für Details)

 

Zielgruppe:

Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

 

Anmerkung:

Deep-Learning-Frameworks selbst sind Bestandteil der Deep-Learning-Grundlagen-Teile.

 

Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier.

Weitere Informationen
Mittwoch07.10.2014:00-18:00
Virtueller Workshop über Zoom
KI Trainer: KI Einsatz im Personalmanagement

Das Workshop-Angebot eröffnet mit einer grundlegenden Einführung in die künstliche Intelligenz für Nicht-Informatiker, in welcher ein grundlegendes Verständnis für Lernweisen von Maschinen und eine Sensibilisierung für informierte Entscheidungsfindungen gelegt wird. Praktisch wird vertieft, indem über Transparenz & Beherrschbarkeit vom Machine Learning, über Daten und Datenqualität, das Deployment und den Einsatz von Modellen und die letztliche User Experience seminarisch gesprochen wird. Den Abschluss bildet ein Anwendungsgebiet der KI in der Eignungsdiagnostik und dem Human-Ressource-Management, mitsamt notwendigen ethischen und moralischen Diskussionen. Ein Ausblick auf mögliche Entwicklungen der künstlichen Intelligenz beschließt das Workshop-Angebot.

Ort: Virtuelles Meeting über Zoom. Die Zugangsdaten erhalten die angemeldeten Teilnehmer per E-Mai.

Kostenlose Anmeldung

Weitere Informationen
Freitag09.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Grundlagen Deep Learning Teil 1

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sein.

 

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser mehrteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Angefangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. Ein Einstieg in das größte Python-Framework für maschinelles Lernen "Tensorflow" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln. Die Inhalte umfassen unter anderem:

- Neuronaler Netzwerk-Aufbau

- Allgemeiner Lernprozess

- Gängige Optimierungsverfahren

- Gängige Leistungsmetriken

- Convolutional Neural Networks

- Tensorflow-Grundlagen

Die Inhalte über Jupyter-Notebooks vermittelt und anhand von Übungen gefestigt.

 

Voraussetzungen:

- Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Entwicklungstools für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unserer Schwerpunkt-1-Workshops, die es einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

 

Zielgruppe:

Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

 

Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie hier.

Weitere Informationen
 

Hintergrund

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability ist Teil der Förderinitiative Mittelstand 4.0, die im Rahmen des Förderschwerpunkts Mittelstand-Digital – Strategien zur digitalen Transformation der Unternehmensprozesse vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wird. Insgesamt sechzehn Partner aus Wissenschaft und Praxis, verteilt über ganz Deutschland, bringen in diesem Kompetenzzentrum ihr Knowhow zu Usability und User Experience ein. 

Mittelstand-Digital informiert kleine und mittlere Unternehmen über die Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung. Regionale Kompetenzzentren helfen vor Ort dem kleinen Einzelhändler genauso wie dem größeren Produktionsbetrieb mit Expertenwissen, Demonstrationszentren, Netzwerken zum Erfahrungsaustausch und praktischen Beispielen. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie ermöglicht die kostenlose Nutzung aller Angebote von Mittelstand-Digital. Weitere Informationen zu Mittelstand-Digital finden Sie unter www.mittelstand-digital.de

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