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Das Anwendungsspektrum von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) ist nahezu unbegrenzt. Mit dem KI-Trainer-Programm unterstützt das Kompetenzzentrum Usability kleine und mittlere Unternehmen beim EInstieg in die KI sowie beim Finden, Gestalten und Umsetzen von KI-Anwendungsideen.

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Die Angebote in der Übersicht

Grundlagen
Kategorien, Verfahren und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Süd
Human-Centered AI (HC-AI)
Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI gestalten: Human-Centered AI
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Süd
Entwicklung
Python-Grundlagen, Entwicklungstools und Deep-Learning-Grundlagen für Entwickler
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Süd
Daten
Methoden zur Vorbereitung von Daten für Machine Learning
  • KI-Trainer-Angebote
Spracheingabe
Natural Language Processing und Voice User Interfaces, Text Mining und Datenwissenschaft
  • KI-Trainer-Angebote
Human-Robot Interaction
Mensch-Roboter Interaktion und -Kollaboration
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Nord
Strategie
Prozessschritte zur Integration von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Süd
KI im HR-Bereich
Grundkurs in Künstlicher Intelligenz mit Vertiefung aus dem Human-Resources-Umfeld
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Nord
 
KI-Trainer - Pilotprojekte
Über Pilotprojekte im Schwerpunkt Methodik des KI-Trainer Programms haben Sie als Start-up, kleines oder mittleres Unternehmen die Möglichkeit, Unterstützung bei der Umsetzung von Usability- und User Experience (UUX)-Maßnahmen für Künstliche Intelligenz (KI) zu erhalten.
Proof-of-Concept-Lab
Das Proof-of-Concept (PoC) Lab soll den Aufwand für den Einstieg in die KI minimieren, indem es Unternehmen eine Möglichkeit bietet, schnell, kostengünstig und mit professioneller Unterstützung die Realisierbarkeit von Anwendungsideen zu evaluieren.
 
 
Ask an Expert
Wird Künstliche Intelligenz (KI) Arbeitsplätze im Unternehmen verändern oder ganz ersetzen? Was steckt hinter Machine Learning und Deep Learning und was ist der Unterschied dazwischen? Diesen und weiteren häufigen Fragen zur Künstlichen Intelligenz werden sich unsere ExpertInnen hier stellen – und auch Ihre Fragen beantworten.
 
Entwicklung, Human-Centered AI (HC-AI)
Das KI-Trainer-Programm im Oktober
27.09.22
Im Oktober gehen einige unserer kostenlosen KI-Weiterbildungsangebote in die letzte Runde. Sichern Sie sich jetzt noch einen Platz in der KI-Entwicklungsreihe oder im Kurs zu Grundlagen und Methoden der Menschzentrierten KI.
Human-Centered AI (HC-AI)
KI-Workshops an Digitaltag und Wissenschaftsfestival
21.06.22
Diese Woche findet bundesweit der dritte Digitaltag statt, die Woche darauf das zweite Stuttgarter Wissenschaftsfestival. An beiden Events gibt es kostenlose Workshopangebote aus dem KI-Trainer-Programm des Kompetenzzentrum Usability. Melden Sie sich jetzt noch an!

Veranstaltungen der KI-Trainer

September2022

Freitag30.09.2212:00-16:00
Start-up BW Summit, Messe Stuttgart
KI-Einsatz im Mittelstand: Mythen, Methoden, Möglichkeiten

Ein praxisorientierter Workshop für Startups, kleine und mittlere Unternehmen in Stuttgart
Im Rahmen des Start-up BW Summits 2022 am 30.09. in Stuttgart bieten die KI-Trainer des Mittelstand-Digital Netzwerks einen kostenfreien Workshop von 12 – 16 Uhr an, bei dem es um die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im eigenen Unternehmen gehen wird. Der Workshop richtet sich an Startups sowie kleine und mittlere Unternehmen. Vorwissen zum Thema KI ist nicht erforderlich.

Der Workshop lässt sich grob in zwei Blöcke aufteilen. Im ersten Block wird es um die Potenziale und Herausforderungen des KI-Einsatzes im Mittelstand gehen. Gemeinsam mit den KI-Trainern des Mittelstand-Digital Netzwerks werden Mythen rund um das Thema KI ausgeräumt und ein praxisnaher Zugang zum Thema vermittelt. Anhand ausgewählter Anwendungsbeispiele werden die Möglichkeiten und Anwendungen sowie Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von KI herausgearbeitet.

Darauf aufbauend wird es im zweiten Block des Workshops sehr praxisorientiert. Hier steht die Frage der KI-Readiness im Fokus, das heißt, welche Voraussetzungen brauche ich im eigenen Unternehmen für den zielführenden KI-Einsatz und was kann der KI-Einsatz für mein Geschäftsmodell bedeuten?

Nach dem Workshop besteht die Möglichkeit zur Vernetzung und zum weiteren, individuellen Austausch mit den KI-Trainern sowie zum Besuch der übrigen Angebote des Start-up BW Summits.

Anmeldungen zum Workshop sind ab sofort per Mail an mittelstand-digital@wik.org möglich. Der Workshop sowie der Zugang zum Start-up BW Summit ist kostenfrei. Nach der Anmeldung erhalten Sie rechtzeitig vor dem Workshop weitere Informationen zum genauen Tagungsort auf dem Messegelände Stuttgart.


Der KI-Workshop ist ein Angebot des KI-Trainer Programms des Förderschwerpunkts „Mittelstand-Digital“. Das Mittelstand-Digital Netzwerk bietet mit den Mittelstand-Digital Zentren, der Initiative ITSicherheit in der Wirtschaft und Digital Jetzt umfassende Unterstützung bei der Digitalisierung. Kleine und mittlere Unternehmen profitieren von konkreten Praxisbeispielen und passgenauen, anbieterneutralen Angeboten zur Qualifikation und IT-Sicherheit. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz ermöglicht die kostenfreie Nutzung und stellt finanzielle Zuschüsse bereit.

Weitere Informationen finden Sie unter www.mittelstand-digital.de.

Weitere Informationen

Oktober2022

Mittwoch05.10.2210:00-12:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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
Mittwoch05.10.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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
Freitag07.10.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning

Dieser Teil stellt die Brücke zwischen herkömmlicher Pythonprogrammierung und Deep Learning her. Im Vordergrund steht hier das Python-Modul Numpy, welches ein integraler Bestandteil aller mathematisch-wissenschaftlicher Python-Projekte ist und das dem Kern der meisten Python-Module im maschinellen Lernen entspricht. Im Anschluss wird aufbauend hierauf direkt ein solches Modul genauer vorgestellt: Pandas – das Modul für die Verarbeitung von tabellenbasierten Daten.

Die Kenntnis dieser beiden Module ebnet den Weg hin zu den im dritten Teil thematisierten Deep-Learning-Modulen.

Voraussetzungen:
Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 1: Python-Grundlagen für Deep Learning.

Zielgruppe:
Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten und bereits Python-Grundkenntnisse besitzen.

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

Weitere Informationen
Montag10.10.2210:00-12:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-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
Montag10.10.2214:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen 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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-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
Montag17.10.22-18.11.22
Online – E-Learning Plattform Moodle
Flipped-Classroom-Kurs zu Menschzentrierter KI

In diesem Flipped-Classroom-Kurs werden Selbstlernphasen mit regelmäßigen Austausch-Terminen kombiniert, um ihnen eine flexible Weiterbildung zum Thema der Menschzentrierten Künstlichen Intelligenz zu ermöglichen.

Inhalte:

  • Was ist Künstliche Intelligenz (KI), was gehört dazu, welche Verfahren gibt es?
  • Was bedeuten Usability, UX und Menschzentrierung und was haben sie mit KI zu tun?
  • Welche Methoden gibt es für die Analyse einer Ausgangssituation, den Entwurf und die Evaluation der Gebrauchstauglichkeit von KI-Anwendungsideen?

Derzeit wird das Programm noch vorbereitet. Der Start und die Öffnung des E-Learning-Kurses auf Moodle sind für den 17. Oktober geplant.

Die Anmeldung ist ab sofort möglich, weitere Informationen folgen bis Ende September.

Sie müssen sich auf Eventbrite nur für das erste Event ein Ticket bestellen, nicht für alle. Der Zugang zu den Austausch-Sessions, egal ob Sie diese wahrnehmen oder nicht, wird unabhängig von Eventbrite über die E-Learning-Plattform bereitgestellt.

Im Moodle-Kurs, zu dem sie nach der Registrierung eingeladen werden, erwarten Sie sechs Lektionen mit leicht verständlichen und anschaulich aufbereiteten Skripten sowie Übungen, um das gelernte Wissen anzuwenden. Nach aktuellem Plan wird es ab Start des Programms für jede dieser Lektionen immer Freitags ab 15 Uhr eine Austausch-Session geben, wo die Teilnehmenden Fragen stellen, Lösungen und Probleme bei den Übungen besprechen und weiterführende Themen mit KI-Trainer Manuel Kulzer persönlich diskutieren können.

Zur kostenlosen Anmeldung

Weitere Informationen
 

Nachrichten zu KI-Trainern

Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 3: Optimierung, Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 2: Transformation, Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 1: Aufbereitung, Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 3: Optimierung, …
Das KI-Trainer Programm im August
20.07.21
Im August findet erstmals der neue Online-Kurs zur Datenvorbereitung für Machine Learning statt. Mit dem Flipped-Classroom-Prinzip können Sie sich die Inhalte flexibel und im eigenen Tempo erarbeiten – unsere KI-Trainer unterstützen Sie bei Fragen und Unklarheiten.
Mittwoch15.12.2110:00-11:00
Online
Mittwoch08.12.2110:00-11:00
Online
Mittwoch01.12.2110:00-11:00
Online
Dienstag23.11.2110:00-11:00
Online
Dienstag16.11.2110:00-11:00
Online
Dienstag09.11.2110:00-11:00
Online
Dienstag24.08.2110:00-11:00
Online
Dienstag17.08.2110:00-11:00
Online
Dienstag10.08.2110:00-11:00
Online
KI-Pilotprojekt mit Lena Soukup
Gastbeitrag: Menschzentrierte Gestaltung in der Projektentwicklung - wie es im KI-Pilotprojekt mit Lena Soukup Coaching weitergeht
01.07.21
Im KI-Pilotprojekt mit Business Coach Lena Soukup wurden vergangenes Jahr verschiedene Methoden der menschzentrierten Gestaltung angewendet, um ein Konzept für einen digitalen, intelligenten self-leadership Assistenten als Herausforderer und Coach für Führungskräfte und High-Performer:innen zu entwickeln. Für die weitere Entwicklung sucht das Projektteam jetzt Teilnehmende für anstehende Nutzerstudien.
Human-Centered AI (HC-AI)
Das KI-Trainer Programm im Juli
15.06.21
Im Juli endet der zweite Durchlauf der Human-Centered-AI-Workshopreihe mit den Terminen zu Wizard-of-Oz-Prototyping und Evaluationsmethoden für die Mensch-KI-Interaktion. Außerdem sind wir zu Gast beim wöchentlichen KI-Talk von Mittelstand Digital. Hier finden Sie einen schnellen Überblick.
Donnerstag15.07.2116:00-16:30
Online
Donnerstag08.07.2115:00-17:00
Online
Donnerstag01.07.2115:00-17:00
Online
Region Süd
KI in der Forstwirtschaft – Proof of Concept mit der IDaMa GmbH
08.06.21
In der Proof-of-Concept-Lab Durchführung wurde in Zusammenarbeit mit der IDaMa GmbH geprüft, wie Machine-Learning-Verfahren die forstliche Standortskartierung unterstützen können.
 
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