Wie kann man Prototypen für KI-Anwendungen schnell und kostengünstig erstellen und testen? Ein Ansatz dafür, das Wizard of Oz Prototyping, wird in diesem Workshop vorgestellt, praktisch angewandt und diskutiert.

Zur Anmeldung

Die Wizard-of-Oz-Technik ist eine Methode, um die Interaktion zwischen einem Menschen und einem sich in der Entwicklung befindlichen System zu evaluieren. Dabei wird potentiellen Nutzern in einem experimentellen Setting suggeriert, mit dem zu testenden System zu interagieren. Da das System in dieser Entwicklungsphase technisch allerdings nur teilweise oder noch gar nicht umgesetzt ist, werden dessen Reaktionen in Wahrheit jedoch von einem Menschen – dem sogenannten „Wizard“ – simuliert. 

Im Workshop wird anhand eines beispielhaften Versuchsaufbaus aufgezeigt, wie ein Wizard of Oz-Prototyp zur Untersuchung von Mensch-Maschine-Interaktionen eingesetzt werden kann. Ziel ist die Vermittlung der theoretischen und praktischen Grundlagen der Methode, sodass die Workshopteilnehmer diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können.

Veranstaltungsort:

Hochschule der Medien
Nobelstr. 8
70569 Stuttgart

UUX-Lab
2. OG, Raum i231

Ein Usability-Testessen bringt Enwickler und Nutzer an einen Tisch. In informeller Atmosphäre werden Protoypen, Webseiten oder Apps dabei auf ihre Gebrauchstauglichkeit und ihre User Experience getestet. In sechs Runden treffen interessierte Testpersonen auf Unternehmen, die sich wertvolles Feedback für ihre Produkte erhoffen. Weitere Informationen zum Konzept finden sich unter usability-testessen.org – einer Plattform auf der Usability-Enthusiasten in zahlreichen deutschen Städten Testing-Events organisieren können.

Diese Testing-Veranstaltungen leisten einen großen Beitrag zur Sensibilisierung von Gründerinnen und Gründern für nutzerzentrierte Entwicklung. Das Kompetenzzentrum Usability ist daher gern Gastgeber des ersten Testings im Jahr 2020 und wird die teilnehmenden kleinen und mittleren Unternehmen methodisch bei den Tests unterstützen.

Eine Anmeldung über diesen Link ist erforderlich.

Sie sind GründerIn oder MitarbeiterIn in einem Startup, kleinen oder mittleren Unternehmen und möchten sich in lockerer Atmosphäre mit anderen Interessierten über verschiedene Fragestellungen im Themenfeld Usability und User Experience (kurz: UUX) austauschen? Dann laden wir Sie herzlich zur Veranstaltungsreihe “UUXchange” des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability an der Hochschule der Medien in Stuttgart ein!

Beim vierten und letzten Workshop am 29. Januar 2020 beschäftigen wir uns mit aktuellen Fragestellungen zum Thema Innovation. Unter dem Titel „User-Research + Positive UX = Innovation!“ wird Patrick Stern, Team User Experience des Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO), den Abend mit einem Impulsvortrag einführen. Anschließend werden die Teilnehmenden mithilfe von Design Thinking Methoden selbst aktiv und erleben, wie Innovationen durch ein entsprechendes Mind-Set vorangetrieben werden können.

Abschluss ist ein lockeres Get-together bei Pizza, Bier und alkoholfreien Getränken.

Der UUXchange wird im Rahmen eines Workshop-Formats organisiert, bei dem der Austausch zwischen den Teilnehmern im Vordergrund steht.

Abschluss ist ein lockeres Get-together bei Pizza, Bier und alkoholfreien Getränken.

Das Event richtet sich an Startups, Gründer*innen, Angestellte sowie UUX-Experten aus kleinen und mittelständischen Unternehmen. Kommt in einen Austausch aus verschiedenen Perspektiven. Die Teilnahme ist kostenlos.

Weitere Informationen und die Möglichkeit der Anmeldung finden Sie hier.

Navigieren Sie zu passenden Digitalisierungslösungen und umschiffen Sie souverän Klippen.

Zu diesem Event

Sie interessieren sich für die aktuellen Trends, wie Agilität, Blockchain, Künstliche Intelligenz, Augmented und Virtual Reality? Sie haben Fragen zur Vorgehensweise bei der Umsetzung von Digitalisierungsprojekten und würden gerne mehr über mögliche Herausforderungen erfahren? Sie wollen gerne andere Unternehmer und IT-Dienstleister treffen und sich austauschen? Bei der Veranstaltung DigitalNavigator erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen, damit Sie Ihr Unternehmen weiterhin erfolgreich navigieren können.

Was und wer erwartet sie?

Eröffnet wird die Veranstaltung von:

• Christian Hirte, Parlamentarischer Staatssekretär beim Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
• Prof. Dr.-Ing. Jörg Steinbach, Minister für Wirtschaft, Arbeit und Energie des Landes Brandenburg
• Robert Wüst, Präsident der Handwerkskammer Potsdam
• Prof. Dr. Dr. Mario Tobias, Hauptgeschäftsführer der IHK Potsdam

Anschließend werden spannende Impulsvorträge dafür sorgen, dass Sie das Thema Digitalisierung aus anderen Blickwinkeln betrachten.

Impulsvorträge und Workshops zum Mitmachen:

Am Nachmittag können Sie sich auf interaktive Formate, spannende Workshops und Lösungen zum Ausprobieren an unseren Erlebnisstationen freuen.

Lassen Sie sich von den Fachexperten aus den Mittelstand 4.0 Kompetenzzentren der Förderinitiative des BMWi „Mittelstand digital“ und dem Digitalwerk für neue Themen begeistern. Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability wird vertreten sein mit:

• Erlebnisstation: Nutzerzentrierte Entwicklung und agile Arbeit
• Workshop: Veränderungskommunikation im Kontext des agilen Wandels

Mehr zu den Workshops und Erlebnisstationen erfahren Sie hier.

Mittelständische Unternehmen haben an diesem Tag auch die Möglichkeit sich bei einem Matchmaking direkt mit Gleichgesinnten und IT-Dienstleistern auszutauschen.

Eine Übersicht des Veranstaltungsprogrammes finden Sie hier.

Hinweis: Die Veranstaltung ist für Sie kostenfrei. Eine Anmeldung über diesen Link ist notwendig. Für die verbleibenden Plätze der Workshops und für das Matchmaking können Sie sich auch noch am Veranstaltungstag vor Ort anmelden.

Wir freuen uns auf Sie!

Im Workshop wird vorgestellt, wie die Ansätze des Szenario Design und des Service Blueprint für eine konkrete, menschzentrierte Ausarbeitung einer KI-Anwendungsidee eingesetzt werden können.

Im Gegensatz zu lösungsorientierten Ansätzen wie Rapid Prototyping oder Design-Sprints können durch Szenario Design Probleme definiert und Lösungsansätze für diese Probleme entworfen und diskutiert werden, ohne sich zu früh auf einen einzelnen davon festzulegen oder zu weit ins Detail zu gehen.

Der Service Blueprint wiederum eignet sich, um die so ausgearbeiteten KI-Anwendungsideen strukturiert darzustellen und wichtige Komponenten wie z.B. die Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI, die benötigten Ressourcen, Eingabemethoden, KI-Verfahren usw. zu beschreiben.

Nach kurzen Input-Phasen zu den beiden Ansätzen haben die Teilnehmer die Möglichkeit, die Methoden für eine eigene Idee oder ein beispielhaftes KI-Produkt selbst auszuprobieren und die Erfahrungen im Anschluss zu diskutieren.

Zur kostenlosen Anmeldung

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: NORDAKADEMIE Graduate School, Van-der-Smissen Str. 9, 22767 Hamburg (6. Etage)

Kostenlose Anmeldung

Im Workshop wird vorgestellt, wie die Ansätze des Szenario Design und des Service Blueprint für eine konkrete, menschzentrierte Ausarbeitung einer KI-Anwendungsidee eingesetzt werden können.

Im Gegensatz zu lösungsorientierten Ansätzen wie Rapid Prototyping oder Design-Sprints können durch Szenario Design Probleme definiert und Lösungsansätze für diese Probleme entworfen und diskutiert werden, ohne sich zu früh auf einen einzelnen davon festzulegen oder zu weit ins Detail zu gehen.

Der Service Blueprint wiederum eignet sich, um die so ausgearbeiteten KI-Anwendungsideen strukturiert darzustellen und wichtige Komponenten wie z.B. die Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI, die benötigten Ressourcen, Eingabemethoden, KI-Verfahren usw. zu beschreiben.

Nach kurzen Input-Phasen zu den beiden Ansätzen haben die Teilnehmer die Möglichkeit, die Methoden für eine eigene Idee oder ein beispielhaftes KI-Produkt selbst auszuprobieren und die Erfahrungen im Anschluss zu diskutieren.

Zur kostenlosen Anmeldung

Bei der ersten KI-Trainer Informationsveranstaltung am Standort Stuttgart können Sie alle Angebote des Kompetenzzentrum Usability im Rahmen des KI-Trainer Programms kennenlernen und mit den KI-Trainern persönlich ins Gespräch kommen. Darüber hinaus werden auch die Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren Stuttgart, Augsburg und Saarbrücken ihre Themen und KI-Trainer vorstellen. Nach den Vorträgen laden wir Sie zur offenen Diskussion und Vernetzung ein.

Zur kostenlosen Anmeldung

Vorläufige Agenda:
17:00 – Begrüßung und Einführung ins Thema Künstliche Intelligenz
17:10 – Vorstellung der KI-Trainer Angebote des Kompetenzzentrum Usability
18:00 – Pause
18:10 – Vorstellung der KI-Themen des Kompetenzzentrum Augsburg
18:30 – Vorstellung der KI-Themen des Kompetenzzentrum Saarbrücken
18:50 – Vorstellung der KI-Themen des Kompetenzzentrum Stuttgart
19:10 – Fragerunde, Austausch und Vernetzung
19:30 – Ende

Innovation, Mitarbeiterbindung, Kundenerreichung, Nachhaltigkeit - derzeit stehen Unternehmen vor vielen Herausforderungen der Digitalisierung. Lösungsansätze sind dabei zumeist technologiegetrieben, stellen also Fragestellungen rund um die technische Machbarkeit und Umsetzung in den Vordergrund. Ein grundlegender Faktor wird dabei häufig außer Acht gelassen: der Mensch.

Mithilfe des Human Centered Designs soll eine neue Denkweise aufgezeigt werden, die Vorgehensweisen direkt am Menschen ausrichtet. So können Mitarbeitende besser in Lösungsansätze integriert werden, ein fruchtbarer Boden für Innovationen geschaffen und Produkte am Nutzenden ausgerichtet werden. Dabei spielen auch Methoden der Nutzerfreundlichkeit (Usability) und des positiven Erlebens (positive User Experience) eine grundlegende Rolle. Durch die Etablierung und Integration menschzentrierter Ansätze in unternehmensinterne Prozesse entsteht so ein nachhaltiger Erfolgsfaktor für die Digitalisierung.

Im Workshop werden individuelle Fragestellungen, die Integration konkreter Vorgehensweisen sowie eine langfristige Etablierung vermittelt und diskutiert. Dabei richtet sich das Angebot an Vertretende von Führungspositionen bzw. Entscheider von Unternehmen, welche eine menschzentrierte Produktentwicklung anstreben oder Produkte und Prozesse nach menschzentrierten Aspekten beschaffen und gestalten wollen.

Kostenlose Anmeldung auf der Seite der IHK Stuttgart

Für Unternehmen, die erwägen Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden vorgestellt und anhand von praktischen Beispielen vorgestellt und experimentiert.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

Update März 2020: Die Internationale Handwerksmesse wurde abgesagt.

Im Rahmen der Internationalen Handwerksmesse 2020 wird das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability kleine und mittlere Unternehmen für UUX-Methoden und agile Arbeit sensibilisieren. Mit einem Informationsstand und Vorträgen zu digitalen Helfern im Handwerk, der Einführung agiler Arbeitsmethoden sowie positiver UX im Rahmen der Digitalisierung werden den Gästen die Unterstützungsangebote des Zentrums vorgestellt und praktische Leitfäden zur Selbsthilfe angeboten.

Wir bedanken uns bei unseren Partnern vom Kompetenzzentrum Digitales Handwerk für die Möglichkeit die Angebote unseres Kompetenzzentrums auf Ihrem Gemeinschaftsstand vorstellen zu können.

Success Story Pxio für Auftritte im Rahmen der Öffentlichkeitsarbeit des M4K Usability

Pxio als "Enabler für remote work", insbesondere auch in Zeiten von "social distancing"

Die Twent2X tritt als Digitalisierungsveranstaltung in die Fußstapfen der Cebit, richtet sich aber explizit an die Bedürfnisse des Mittelstands. Als neue Betriebsplattform für IT-Lösungen soll sie kleinen und mittleren Unternehmen die Palette an Angeboten zur erfolgreichen Digitalisierung ihrer Geschäftsprozesse aufzeigen.

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability wird gemeinsam mit dem Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum IT-Wirtschaft seine Untestützungsleistungen präsentieren.

Wir haben ein begrenztes Kontingent an e-Ticket Codes für einen kostenlosen Eintritt. 

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.

In unserem zweiwöchigen Blended-Learning können bis zu 10 Teilnehmer gemeinsam mit uns eine grundlegende Struktur für einen Chatbot oder Sprachassistenten zu einem eigenen Anwendungsfall erarbeiten. Benutzt wird dafür das Programm Google Dialogflow. Nach einer kurzen Einführung in das Programm, sollen die Teilnehmer mit der Umsetzung ihres Anwendungsfalles beginnen. Unterstützt und beraten werden sie dabei durch unsere Experten. Ziel der Schulung ist es, dass die Teilnehmer ein Grundgerüst für eine automatisierte Sprachverarbeitung besitzen, auf der sie mit Hilfe der erlernten Werkzeuge weiter aufbauen können. Bei aktiver Mitarbeit liegt Ihnen innerhalb von 2 Wochen ein erster Prototyp des eigenen Sprachassistenten vor.

Die Anmeldung erfolgt hier: E-Learning Reihe - Erstellung eines Chatbots/Sprachassistenzsystems

Nicht notwendig, aber empfehlenswert ist die Teilnahme an einem zweitägigen Workshop zur Entwicklung von Sprachassistenzsystemen am 10. und 11. März 2020 an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg. Dabei werden unter anderem die Grundlagen des Programms Google Dialogflow vermittelt.

Zeitliche Übersicht der virtuellen Treffen des Kurses:

18.03.2020: 16:00 – 17:30 Uhr

•  Virtuelles Kick-Off (Gegenseitige Vorstellung, Vorstellung des Kurskonzeptes, Vorstellung der eigenen Fragestellungen)
•  Hausaufgabe: Erstellen einer Persona

19.03.2020: 16:00 – 17:30 Uhr

•  Präsentieren der Persona + Sammlung von Ideen: Wie können die Bedürfnisse der Persona befriedigt werden?
•  Virtuelle Gruppenarbeit: Konsolidierung Kundenanfragen
•  Hausaufgabe: Finden Sie Kundenanfragen zur Übertragung auf Ihren Sprachassistenten

24.03.2020: 16:00 – 17:30

•  Präsentation der Kundenanfragen
•  Gruppenarbeit intents: Welche intents können für die Fragestellungen verwendet werden?
•  Hausaufgabe: Erstellen Sie intents zu Ihrer Frage und trainieren Sie diese

31.03.2020: 16:00 – 17:30 Uhr

•  Vorstellen des Sprachassistenten
•  Gegenseitiges Testen der Sprachassistenten
•  Abschluss des Kurses

Die Ziele dieses Kurse:

•  Erprobung und Vertiefung virtuellen und kollaborativen Arbeitens
•  Entwicklung eines prototypischen Chatbots / Sprachassistenten

Voraussetzungen:

•  Ein Headset für Onlinemeetings
•  Grundkenntnisse in Google Dialoglfow
•  Interesse am Thema E-Learning
•  Spaß beim Ausprobieren neuer Methoden
•  Ein eigenes Projekt / Beispiel für einen Chatbot / Sprachassistenten
•  Maximal 10 Teilnehmer

Zum Zweiten Mal findet in Karlsruhe ein Global Service Jam unter dem Namen Carls Service Jam in Anspielung an die Stadt Karlsruhe am 20.-22.3.2020 statt. Das Event ist ein Hackathon für Designer und Service Ingenieure und dient der Vermittlung von Netzwerken und Design-Wissen.

Angelehnt an den Global Service Jam, veranstaltet das Kompetenzzentrum Usability gemeinsam mit der CAS UXD den Carls Service Jam. Jeder ist eingeladen teilzunehmen. Designer, UX Professionals, Usability Engineers und jeder der interessiert ist darf teilnehmen. Gleichzeitig haben auch Studenten die Möglichkeit mitzumachen und sich mit den Professionals auszutauschen. Ziel ist es Methodenwissen zu stärken, das Netzwerk zu vergrößern und natürlich spannende Prototypen für digitale Services zu bauen. Gehostet wird das Event von der CAS UXD auf dem CAS Campus in Karlsruhe. Mehr Informationen könnten unter dem folgenden Blogpost gefunden werden und alle Informationen zur Anmeldung finden sich unter: https://www.carlsjam.de/

Die Bilder geben einen schönen Einblick in das letztjährige Event und macht Lust auf gemeinsames Designen. Die Anmeldung ist noch offen bis zum 18.3.2020.

Für Unternehmen, die erwägen Künstliche  Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden in der Theorie-Veranstaltung vorgestellt. Die Praxis-Veranstaltung baut auf der Theorie-Veranstaltung auf und zeigt anhand eines fiktiven Unternehmens eine mögliche KI-Integration.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

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

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:

- 01.04.2020 - 16:00 bis 17:30 Uhr

- 02.04.2020 - 16:00 bis 17:30 Uhr

- 08.04.2020 - 16:00 bis 17:30 Uhr

- 15.04.2020 - 16:00 bis 17:30 Uhr

Ergänzende Informationen:

Für den Workshop werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

Die Anmeldung erfolgt hier.

Die Tagung wurde auf Donnerstag, den 25. Juni 2020 verschoben. Weiterführende Informationen zur Tagung finden Sie hier.

Der Einsatz von KI-Methoden birgt ein enormes Potential im industriellen Umfeld. Für den Einsatz von künstlicher Intelligenz wird jedoch die richtige Datengrundlage benötigt. Die Digitalisierung im Produktionsumfeld ist daher eine wichtige Voraussetzung auf dem Weg zur „KI-readiness“. Der Weg dorthin bringt Herausforderungen und offene Fragestellungen mit sich, von denen wir am 15.04.2020 einige herausgreifen und diskutieren möchten.

Die große Bedeutung von KI ist in aller Munde. Dennoch ist es für einige Unternehmen eine besondere Herausforderung, die Potentiale von KI in der eigenen Produktion für sich zu nutzen. Häufig sind es ganz praktische Fragestellungen, die eine Hürde darstellen: Wie sieht die notwendige Infrastruktur aus? Welche Daten werden benötigt? Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein? Und wie können diese Voraussetzungen geschaffen werden?

Wir möchten in unserem Virtuellen Stammtisch daher an einem konkreten Beispiel Einblicke geben, wie die Schritte zur digitalisierten Produktion aussehen können. Dazu berichtet Peter Wappler von seinen Arbeiten, bei denen er die Digitalisierung im Spritzguss von Hahn-Schickard bereits umgesetzt hat, um die gewonnenen Daten mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz auszuwerten und zu nutzen. Der Erfahrungsaustausch soll KMU dabei helfen, selbst Ansatzpunkte zu erkennen und konkreten Handlungsbedarf in der eigenen Produktion zu identifizieren.

Peter Wappler ist wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Hahn-Schickard in Stuttgart und entwickelt im Rahmen seiner Promotion ein Assistenzsystem für den Kunststoffspritzgießer, um die Prozessqualität und konkret die gefertigte Bauteilqualität zu prognostizieren, zu stabilisieren und zu verbessern. Hierfür hat er im Spritzguss bei Hahn-Schickard die notwendige Infrastruktur aufgebaut und implementiert aktuell moderne Machine Learning-Methoden für die Prozessmodellierung oder Bilderkennung.

Der zweite Gast des Virtuellen Stammtischs ist Benedikt Wigger. Er leitet bei Hahn-Schickard in Stuttgart die Gruppe Innovationsmanagement und arbeitet im Rahmen seiner Promotion an einem System zur markierungsfreien Einzelteilverfolgung in der Produktion. Vor diesem Hintergrund beschäftigt er sich außerdem mit verschiedenen Aspekten der Digitalisierung im industriellen Umfeld.

Moderiert wird dieser Virtuelle Stammtisch von Paul Bossauer, Doktorand an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und Mitarbeiter im Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability. Wir freuen uns auf den Erfahrungsaustausch und spannende Diskussionen im Anschluss!

Eine kostenlose Registrierung ist hier möglich. 

Das KI-Trainer Programm ist dafür da, kleinen und mittleren Unternehmen den Einstieg in das Themenfeld KI zu erleichtern. Sie möchten wissen, was wir Ihnen bieten können und welche Unterstützungsangebote am besten zu Ihrem Bedarf passen? Dann lernen Sie unsere Angebote beim digitalen Info-Event in Kurzform kennen und tauschen Sie sich mit den KI-Trainern und anderen Teilnehmern in Kleingruppen zu verschiedenen Themengebieten aus.

Was haben Usability und User Experience (zusammen “UUX”) mit KI zu tun, warum sollte man KI menschzentriert gestalten und wie kann das konkret aussehen? Darum geht es in dieser zweiteiligen Webinar-Reihe. Im ersten Termin erlernen Sie zunächst u.a. die Grundlagen von Usability, UX und menschzentrierter Gestaltung von KI und erarbeiten im Team eine Problemstellung, die durch KI gelöst werden soll. Im zweiten Termin werden Sie die KI-Anwendungsidee mithilfe von UUX-Entwurfsmethoden in Kleingruppen gestalten und strukturieren. Die zwei Webinare sind aufeinander aufbauend.

1. Termin: Fr 17.04.20, 15:00 – 16:30 Uhr
2. Termin: Fr 24.04.20, 15:00 – 16:30 Uhr

Zur kostenlosen Anmeldung

Was haben Usability und User Experience (zusammen “UUX”) mit KI zu tun, warum sollte man KI menschzentriert gestalten und wie kann das konkret aussehen? Darum geht es in dieser zweiteiligen Webinar-Reihe. Im ersten Termin erlernen Sie zunächst u.a. die Grundlagen von Usability, UX und menschzentrierter Gestaltung von KI und erarbeiten im Team eine Problemstellung, die durch KI gelöst werden soll. Im zweiten Termin werden Sie die KI-Anwendungsidee mithilfe von UUX-Entwurfsmethoden in Kleingruppen gestalten und strukturieren. Die zwei Webinare sind aufeinander aufbauend.

1. Termin: Fr 17.04.20, 15:00 – 16:30 Uhr
2. Termin: Fr 24.04.20, 15:00 – 16:30 Uhr

Zur kostenlosen Anmeldung

Auch in Nagold wird der UUX TransferSpace aufgrund der aktuellen Situation nur in unserer Social Distancing Variante, also digital, zur Verfügung stehen.

Social Distancing bedeutet: Alles wird soweit wie möglich digitalisiert, die Ausleihe von Materialien ist allerdings immer noch – per Post – möglich. Interessenten wenden sich bitte an unsere Lotsin in Nagold: Frau Lisa Rothfuss (mailto:rothfuss@bwcon.de). 

Weitere Informationen zum digitalen UUX TransferSpace finden Sie hier: https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/demonstratoren/demonstrator-der-uux-transferspace 

Bis zum 12. Juni 2020 bleibt der digitale UUW-TransferSpace im Digital Hub Nagold bestehen.

Veranstaltungsort: UUX-TransferSpace, Digital Hub Nagold, Lise-Meitner-Straße 21, 72202 Nagold
 

Der TransferSpace ist jetzt – in speziellen Zeiten – auch digital verfügbar.

Dazu werden in einer digitalen, interaktiven Schulung die künftigen UUX-Lotsinnen mit Hilfe des Online-Whiteboard Mural (https://www.mural.co/) geschult, um das UUX-Mindset und das Leistungsangebot des Kompetenzzentrums kennenzulernen und an interessiere KMU in der Region weitergeben zu können.

Social Distancing bedeutet für uns, bei physischer Distanz gleichzeitig die persönliche Nähe und den regionalen Bezug zu wahren. Die Angebote des UUX TransferSpace wurden daher digitalisiert und liegen zu Download und Ausdruck bereit. Nach wie vor wird der UUX TransferSpace von ausgebildeten UUX Lotsen vor Ort betreut, die als Erstkontakt und Multiplikatoren dienen

Hohe Usability und positive User eXperience (UUX) sind entscheidende Erfolgsfaktoren auf dem Weg der Digitalen Transformation. Nur die Unternehmen, die sich mit den echten Bedürfnissen und Problemen von Nutzern beschäftigen, werden Produkte auf den Markt bringen können, die wirklich erfolgreich und beliebt sind. Die frühe Einbindung von Nutzern und deren Feed-back in den Entwicklungsprozess sowie schlanke Prozesse sind hierfür essenziell.

Im Bewusstsein vieler Unternehmen ist dies auch bereits angekommen. Oft fehlt jedoch der Schritt zur konsequenten Umsetzung – warum? Knappe Ressourcen – intern und beim Kunden – sowie oft eine geringe Akzeptanz in vorherrschenden eher technisch orientierten Entwicklungsteams oder aber auch viele offene Fragen. 

Lernen Sie im Rahmen der UUX-Roadshow die Erfolgsfaktoren mit Hilfe von theoretischen Einblicken und methodischen Ansätzen sowie praxisnahe Best-Practice-Beispiele kennen, wie UUX-Themen gezielt angegangen werden können.

Die Veranstaltung ist kostenfrei und findet als Online-Webinar statt. Bitte melden Sie sich unter diesem Link an. Der Teilnahmelink wird Ihnen nach erfolgreicher Registrierung am Veranstaltungstag zugesandt.

Agenda:

• 17:30 Uhr: Begrüßung durch bwcon/ Partner
• 17:40 Uhr: Interaktiver Vortrag zum Thema UUX und Remote Arbeiten (Elisabeth Stein, HdM Stuttgart)
• 18:10 Uhr: Mythos menschliches Versagen – Erfolgserlebnisse durch intuitive Bedienung (Moritz Bombach, DesignTech)
• 18:30 Uhr: Fragen und Diskussion

Für Unternehmen, die erwägen Künstliche  Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden in der Theorie-Veranstaltung vorgestellt. Die Praxis-Veranstaltung baut auf der Theorie-Veranstaltung auf und zeigt anhand eines fiktiven Unternehmens eine mögliche KI-Integration.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

Für Unternehmen, die erwägen Künstliche  Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden in der Theorie-Veranstaltung vorgestellt. Die Praxis-Veranstaltung baut auf der Theorie-Veranstaltung auf und zeigt anhand eines fiktiven Unternehmens eine mögliche KI-Integration.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Jetzt anmelden!

Hohe Usability und positive User eXperience (UUX) sind entscheidende Erfolgsfaktoren auf dem Weg der Digitalen Transformation. Nur die Unternehmen, die sich mit den echten Bedürfnissen und Problemen von Nutzern beschäftigen, werden Produkte auf den Markt bringen können, die wirklich erfolgreich und beliebt sind. Die frühe Einbindung von Nutzern und deren Feedback in den Entwicklungsprozess sind hierfür essenziell.

Gerade in schwierigen Zeiten wie diesen wird deutlich, dass der Fokus auf den Menschen im Bewusstsein vieler Unternehmen bereits angekommen ist oder gerade jetzt angegangen wird. Oft fehlt jedoch der Schritt zur konsequenten Umsetzung – warum? Knappe Ressourcen – intern und beim Kunden – sowie oft eine geringe Akzeptanz in vorherrschenden eher technisch orientierten Entwicklungsteams oder aber auch viele offene Fragen beispielsweise zur digitalen Umsetzung von UUX-Maßnahmen. 

Lernen Sie im Rahmen der virtuellen UUX-Roadshow in Kooperation mit Allgäu Digital die Erfolgsfaktoren mit Hilfe von wissenschaftlichen Einblicken und methodischen, digitalen Ansätzen kennen und entdecken Sie anhand praxisnaher Best-Practice-Beispiele, wie UUX-Themen auch in Zeiten von virtuellem Arbeiten und Home-Office gezielt angegangen werden können.

Agenda

18:00 Uhr: Welcome & Einführung
Allgäu Digital & Bayern Innovativ

18:10 Uhr MissionUUX – Usability und User Experience als Erfolgsfaktor
Anika Spohrer, Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability

18:40 Uhr Innovationsprozesse digital abbilden
Cornelius Filbry, Blitzminds

19:10 Uhr Diskussion & UUX-TransferSpace

Bitte melden Sie sich über diesen Link an: https://uux-roadshow-kempten.eventbrite.de. Der Teilnahmelink wird Ihnen nach erfolgreicher Registrierung am Veranstaltungstag zugesandt.

Allgäu Digital ist ein Gründerzentrum sowie ein regionales Kooperationsnetzwerk für Start-ups und etablierte Unternehmen mit Digitalisierung als Schwerpunkt. Allgäu Digital unterstützt Start-ups in ihrer Entwicklung mit Arbeits-, Kommunikations- und Netzwerkmöglichkeiten sowie einem bayernweitem Coaching-Programm und einem regionalen Expertenpool. Zudem initiiert Allgäu Digital Veranstaltungen zu Digitalisierung, Existenzgründung und Entrepreneurship. 

Warum sollten Anwendungen Künstlicher Intelligenz nutzerfreundlich und positiv erlebbar gestaltet werden und wie kann man dabei vorgehen? Darum geht es in dieser Webinarserie. Im ersten Teil werden die Grundlagen von Usability, User Experience (UX) und menschzentrierter Gestaltung (Human Centered Design, HCD) erklärt, Methoden zur Anwendung in den verschiedenen Phasen in der Übersicht dargestellt und Herausforderungen bei der Gestaltung von KI-Anwendungen diskutiert.

Hier kostenlos anmelden!

Warum sollten Anwendungen Künstlicher Intelligenz nutzerfreundlich und positiv erlebbar gestaltet werden und wie kann man dabei vorgehen? Darum geht es in dieser Webinarserie. Im zweiten Teil wird ein beispielhafter HCD-Prozess zum Entwurf einer KI-Anwendung mit guter Usability und positiver User Experience vorgestellt und durch praktische Übungen zu einzelnen Methoden vertieft. Wer mit den Grundlagen von Usability, positiver UX und menschzentrierter Gestaltung bereits vertraut ist, kann auch direkt mit diesem Webinar einsteigen.

Hier kostenlos anmelden!

Vorstellung des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability

Vorstellung des Förderangebots und dessen Rahmenbedingungen

Erkunden und Verstehen des DPM-Angebots

Ausblick auf nächste Schritte (inhaltlich/organisatorisch)

Besitzen Sie in Ihrem Haushalt einen virtuellen Assistenten, wie beispielsweise Alexa, Google Home oder Cortana? Immer mehr Menschen würden diese Frage bejahen. Die Technologie der Sprachassistenz findet sich bereits in etlichen privaten Haushalten wieder. Die Systeme liefern auf Anfrage einfache Informationen, wie beispielsweise das Wetter oder die Uhrzeit, können aber auch Online-Bestellungen für den Nutzer durchführen oder Smart-Home-Technologien bedienen. Die Anwendungsmöglichkeiten wachsen stetig. 

Analog steigt auch die Nutzung von Sprachassistenten in Unternehmen. Mitarbeiter können entlastet und Prozesse beschleunigt werden. Wie die Anwendungsfälle in der Praxis aussehen können, was für Möglichkeiten Sprachassistenzsysteme darstellen und wie ein solches System grundlegend aufgebaut ist, bringen Ihnen die Experten Tobias Lehmann und Joel Sprenger von BitVox in einem circa 30-minütigen Vortrag in unserem Stammtisch am 17. Juni näher. Im Anschluss wird mit den Experten und anderen Teilnehmern in einer Diskussionsrunde über die Technologie und deren Anwendung diskutiert.

Wenn Sie am 17. Juni 2020 von 11:00 - 12:00 Uhr Zeit haben und sich für das Themengebiet Sprachassistenz interessieren, melden Sie sich hier kostenfrei an:

https://www.eventbrite.de/e/technologie-sprachassistenz-anwendungsgebiete-und-moglichkeiten-tickets-105774315826 

Alternativ können Sie hier klicken, um sich am 17.06.2020 um 11:00 Uhr der Veranstaltung anzuschließen. Wir freuen uns auf Sie!

Die Referenten:

Tobias Lehmann: Geschäftsführer und CEO von BitVox. Zusammen mit Dennis Kaupmann hat er aus einem Forschungsprojekt heraus das Unternehmen gegründet. Zuvor war er auf dem Forschungsgebiet der Akustik aktiv und arbeitet nunmehr seit über 4 Jahren in dem mit der Gründung verbundenen Themengebiet. Im Rahmen seines Studiums absolvierte er einen Master im Bereich der Mechatronik.

Joel Sprenger: Als Business Development Manager bei BitVox unterstützt er seit 2 ½ Jahren die Geschäftsplanung und Entwicklung der Unternehmensgründung und analysiert die Anwendungsfelder sowie Kundenbedürfnisse im Kontext der Sprachassistenzsysteme. Zuvor hat er ein duales Studium als Wirtschaftsingenieur in der Automobilzulieferindustrie abgeschlossen.

BitVox connected acoustics GmbH entwickelt persönliche Sprachassistenten für das professionelle Arbeitsumfeld. Hierunter fällt die Sprachsteuerung von Maschinen und Geräten als auch die intelligente Informationsgewinnung durch den Mitarbeiter, um Produktionsprozessen und Arbeitsabläufe zu optimieren.

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

In der Workshop-Reihe „UUX-Methoden Praxisnah“ des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability dreht sich alles um Usability- und User Experience (kurz: UUX)-Methoden. Bei jedem Termin steht eine andere Methode im Fokus: Nachdem zunächst deren Hintergründe und Ziele vorgestellt werden, geht es in eine interaktive Phase. In dieser wird die Methode unter Anleitung am Beispiel einer Fragestellung aus der Praxis angewandt. Ziel ist die Vermittlung der theoretischen und praktischen Grundlagen der Methode, sodass die Workshopteilnehmenden diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können.

Am 17. Juni 2020 geht die Workshop-Reihe mit dem Thema „Nutzungskontextanalyse“ in die vierte Runde.

Bitte beachten Sie, dass der Workshop online stattfinden wird.

Programm

• Begrüßung
• Vorstellung der UUX-Methode
• Anwendung der Methode an einem praxisnahen Beispiel in Breakout-Sessions
• Zusammenfassung & Abschlussrunde

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen / Start-ups.

Die Anmeldung ist hier möglich. Nach der Registrierung erhalten Sie eine Bestätigung mit dem Link zum Webinar. Wir freuen uns über Ihre Teilnahme.

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Durch die Corona-bedingten Umstände bei Partnern können wir den Digitaltag im KD2-Lab leider nicht wie geplant durchführen. Gemeinsam mit unseren Partnern haben wir daher entschieden das Event, das ursprünglich im KD2-Lab geplant war, abzusagen.

Es tut uns Leid, das verkünden zu müssen, wir sind bereits in Planung für neue virtuelle und vor-Ort Veranstaltungen und werden Sie bald auf unserer Website informieren.

Gute Usability und positive User eXperience (UUX) sind entscheidende Erfolgsfaktoren auf dem Weg der Digitalen Transformation. Nur die Unternehmen, die sich mit den echten Bedürfnissen und Problemen von Nutzern beschäftigen, werden Produkte auf den Markt bringen können, die erfolgreich und beliebt sind. Die frühe Einbindung von Nutzern und deren Feedback in den Entwicklungsprozess sind hierfür essenziell.

Gerade in schwierigen Zeiten wie diesen wird deutlich, dass der Fokus auf den Menschen im Bewusstsein vieler Unternehmen bereits angekommen ist oder gerade jetzt angegangen wird. Oft fehlt jedoch der Schritt zur konsequenten Umsetzung – warum? Knappe Ressourcen – intern und beim Kunden – sowie oft eine geringe Akzeptanz in vorherrschenden eher technisch orientierten Entwicklungsteams oder aber auch viele offene Fragen beispielsweise zur digitalen Umsetzung von UUX-Maßnahmen. 

Lernen Sie im Rahmen der virtuellen UUX-Roadshow am bundesweiten Digitaltag 2020 die Erfolgsfaktoren sowohl aus der wissenschaftlichen, als auch praktischen Perspektive kennen. In einem Impulsvortrag stellt das Mittelstand 4.0-Komptenzzentrum Usability den aktuellen Stand der Forschung im Bereich UUX vor. Anschließend sind Sie dazu eingeladen, in einem von drei parallelen Breakout-Sessions von Projektpartnern des Kompetenzzentrum Usability anhand von Best-Practice-Beispielen zu erfahren, wie die wissenschaftlich fundierten Erkenntnisse und Methoden zur Lösung konkreter Fragestellungen eingesetzt werden können.

Der Digitaltag 2020 ist ein virtueller Aktionstag. Auch das UUX Roadshow-Event wird daher online stattfinden. 

Agenda:

14:30 Welcome & Einführung
          | Moderatorin: Andrea Janssen, Mittelstand-4.0 Kompetenzzentrum Usability
14:45 MissionUUX - Usability & User Experience als Erfolgsfaktor
          | Referent: Prof. Dr. Michael Burmester, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability
15:15 Vorstellungsrunde Best-Practice-Beispiele der Unternehmen
15:25 Pause
15:30 Breakout-Sessions
          | myconics – Sascha Krstanovic (Mitgründer myconics)
          | NuCOS – Johannes Eckstein (Mitgründer NuCOS)
          | xvestor – Christian Doppstadt (Mitgründer xvestor)
16:05 Wrap-up
16:10 Ende der Veranstaltung

Die Teilnahme an der UUX Roadshow ist kostenfrei.
Die Anmeldung erfolgt unter diesem Link. Teilnahmeschluss ist der 18.06.2020.

• Vortrag zu UX Mythen
• Workshop zu Design Thinking
• Demonstration Flugsimulator und Fahrsimluator

Für Unternehmen, die erwägen Künstliche  Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden vorgestellt. 

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

Aufgrund der aktuellen Situation wurde die Tagung auf Donnerstag, den 5. November 2020 verschoben.

Usability und User Experience (UUX) sind im Zeitalter der Digitalisierung entscheidende Wettbewerbsfaktoren. Es wird immer wichtiger, Nutzer nicht nur als Kunden oder Mitarbeiter zu begreifen, sondern auch als Menschen mit Emotionen, Bedürfnissen und Einstellungen in den Mittelpunkt zu rücken. Durch die konsequente Einbindung von Menschen bei Design und Entwicklung können zukünftig digitale Technologien nicht nur nutzbar und erlebnisorientiert, sondern auch fair gestaltet werden.

Weitere Informationen zur UIG-Tagung 2020 und den Link zur kostenlosen Anmeldung finden Sie hier.

Gemeinsam mit der IHK Nord Westfalen und dem Kompetenzzentrum Kommunikation findet das Webinar „Professionell im Homeoffice“ für interessierte Mittelständler statt. In diesem Webinar gehen wir auf Ihre Fragen rund um das Thema Homeoffice ein:

• Was muss ich bei der Einrichtung meines Homeoffice beachten (Arbeitsatmosphäre, Hardware, Ergonomie)?
• Welche Hardware benötige ich? Welche Software benötige ich, um mit Kollegen/-innen und Kunden/-innen in Kontakt zu bleiben? Wie sieht das Zusammenspiel von (Kollaborations-)Software und Hardware aus?
• Was muss ich in Sachen Arbeitsschutz und Ergonomie beachten?
• Usability und User Experience: Wie finde ich mich im Homeoffice zurecht? Wie arbeite ich gut mit meinen Kollegen/-innen oder der Kundschaft im Homeoffice zusammen?
• Was ist zu beachten, um eine positive Erfahrung im Umgang mit der Technik und in der Kommunikation mit der Kundschaft und Mitarbeitenden zu schaffen?

Diese und weitere Fragen der Teilnehmer/-innen beantworten die Experten:

• Axel Niclas, visunext International GmbH & Co. KG, Emsdetten (Anbieter für Präsentationstechnik, digitale Arbeitsplätze und moderne Lernumgebungen)
• Ivo Benke, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability c/o Karlsruher Institut für Technologie

Moderiert wird das Webinar von Beate Deska, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Kommunikation c/o FTK e. V., Dortmund und Kerstin Weidner, IHK Nord Westfalen.

Nach den beiden kurzen Impulsvorträgen bleibt ausreichend Zeit für Ihre Fragen, die unsere Experten Ihnen gerne beantworten.

Das Webinar richtet sich primär an kleine und mittlere Unternehmen. Die Teilnahme ist kostenfrei.

Sie können sich unter diesem Link anmelden:
Nach der Anmeldung erhalten Sie rechtzeitig vor Beginn des Webinars Ihre Einwahlinformationen sowie ergänzende technische Hinweise.

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Der KI Info Slam ist unser virtuelles Treffen für alle, die sich für Künstliche Intelligenz (KI) interessieren und KI im Unternehmen einsetzen wollen. Hier bieten wir Ihnen kurze Vorträge zu KI-Themen und unseren KI-Weiterbildungsangeboten sowie die Gelegenheit, Fragen an die Experten zu stellen und Erfahrungen auszutauschen.

In diesem Termin wird der Vortrag des ersten Info-Slams wiederholt für alle Interessierten, die beim ersten mal noch nicht dabei sein konnten.

Wer beim ersten mal schon dabei war und noch weitere Fragen an die KI-Trainer oder zu den Unterstützungsangeboten für den Mittelstand hat, kann gerne auch im Verlauf des Termins dazustoßen.

Melden Sie sich hier kostenlos an!

Programm:
11:00 – 11:30 Uhr: Vortrag von Dr. Daryoush Vaziri: „Hallo KI – Muss ich mir Sorgen machen? Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert“
11:30 – 11:50 Uhr: Elevator-Pitches zu den kostenlosen KI-Weiterbildungsmöglichkeiten am Kompetenzzentrum Usability
11:50 – 12:15 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch

In der  Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen - werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z.B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die  Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 1 an!

In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen - werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z.B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

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Vorstellung der Walkthrough-Methode als Mittel zur fokussierten Validierung 

Anpassungen in Bezug auf konkretes DPM-Angebots

Erwartungen in Bezug auf Ergebnis-Workshop

In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen - werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z.B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

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Vorstellung der Walkthrough-Methode in Bezug auf konkretes DPM-Angebot

Diskussion und Priorisierung der issues list

Ausblick auf mögliche Fortführung der Kooperation

In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen - werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z.B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

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Wie E-Commerce-Akteure positive Kundenerlebnisse schaffen können

Online-Shop-Betreiber stehen vor einer großen Herausforderung. Die letzten Monate waren trotz Krise eine intensive Arbeitsphase im E-Commerce-Bereich, die Lieferengpässe und intensive Kundengespräche mit sich brachte. Im DigitalDialog des Fraunhofer IAO sprechen verschiedene Expertinnen und Experten darüber, wie in Zukunft positive Kundenerlebnisse entstehen können.

Wo bleibt meine Bestellung? Diese Frage bewegt nicht nur Kunden, die auf ihre Online-Bestellung warten, sondern vor allem Online-Shop-Betreiber. Steigende Kundenerwartungen erfordern von vielen Akteuren im E-Commerce professionelle Arbeit. Die Ausgangsfrage scheint einfach und berechtigt, die Antwort darauf ist oft Gradmesser der Kundenzufriedenheit und liefert Potenziale der internen Prozesse von Online-Shops.

Hier ist zum einen die Logistik angehalten, dem Kunden seine Bestellung schnellstmöglich zu liefern, aber auch der Umgang mit den Kunden im »Support- und Service-Center« spielt eine wichtige Rolle für eine positive Customer Experience.

Im Fokus des DigitalDialogs steht das Thema »Kundenzufriedenheit« im Kontext der Krise, die eine unerwartet hohe Nachfrage der Kunden im Online-Handel mit sich gebracht hat.

Kurze Vorträge aus Forschung und Wirtschaft geben Impulse für den anschließenden Dialog und Austausch. Melden Sie sich gleich an, die Teilnehmerplätze sind begrenzt!

Themen im Überblick:

• Positive Kundenerlebnisse
• Bedürfnisse von Online-Shopping-Kunden
• Logistik und Kundenbestellungen
• Kundenservice im E-Commerce
• Themenfindung für ein Innovationsnetzwerk

Was bringen Sie mit in den DigitalDialog?

• Grundverständnis E-Commerce
• Lust auf Innovation
• Interesse, den Kunden und seine Bedürfnisse besser zu verstehen
• Mut, etwas zu verändern

Was nehmen Sie mit nach Hause?

• Methoden für Customer Understanding
• Einblicke in andere E-Commerce-Unternehmen
• Interessanter Austausch durch interaktive Diskussion
• Einladung zum Innovationsnetzwerk

Die Veranstaltung richtet sich an Angehörige der E-Commerce-Branche, Dienstleister oder Online-Shop-Betreiber, Innovationstreiber, Entscheider und Anwender.

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenlos und wird durch den Partner Fraunhofer IAO Stuttgart organisiert.

Los geht´s am Dienstag, 21.07.2020 / 16:00 Uhr.

Die Anzahl der Teilnehmer ist begrenzt. Jetzt anmelden:

https://crm-portal.iao.fraunhofer.de/eventonline/event.aspx?contextId=A0360307D0153C49127DF90C55AA7FE4&event=0xE4407541691847A0A9E44D9CA8594B51 

Haben Sie noch Fragen, dann kontaktieren Sie mich gerne:

Patrick Stern, Team User Experience

IAT der Universität Stuttgart
(Kooperationsinstitut des Fraunhofer IAO)

IAT der Universität Stuttgart
Allmandring 35
70569 Stuttgart

Telefon +49 711 970-5164

• E-Mail senden
• Profil Patrick Stern
• Link zur Veranstaltung

Vortrag vor angemeldetem Publikum (Session "Facilitating Individual Creativity, Understanding Team Design Process, and Developing Advanced Tools and Methods - III"/S225), in dem wir die Grundlagen von Collaborative User Experience Design (CUXD) vorstellen und erläutern, wie CUXD-Workshops die Planung und Durchführung unserer Projekte leiten. 

CUXD wird als ein interdisziplinäres, auf den Menschen zentriertes Entwicklungsmodell vorgestellt. Es konzentriert sich auf die Zusammenarbeit im Team, bezieht sich auf die Konzepte des Design Thinking, der agilen Entwicklung sowie Lean UX und stellt Metriken in seinen Mittelpunkt. Auf Projekte und die Förderung durch das M4K Usability wird im flankierenden Konferenzbeitrag verwiesen.

In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen - werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z.B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 2 an!

Für Unternehmen, die erwägen Künstliche  Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden vorgestellt. 

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen - werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z.B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

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Interner Termin. Vorbereitung der Workshops im weiteren Verlauf von Q3/2020.

Erhalten Sie im Rahmen der Remote-Abschlussveranstaltung am 28.07.20 ab 14:15 Uhr Einblicke in drei Projekte aus unterschiedlichen Branchen und lernen Sie im Projekt eingesetzte UUX-Methoden und Projektergebnisse kennen. Anschließend an die drei Vorträge der Projekte sind Sie dazu eingeladen mit den Projektpartnern des Kompetenzzentrums Usability und den beteiligten Studierenden der Hochschule der Medien in die Diskussion und den Erfahrungsaustausch zu treten.

Agenda:
14:15 Begrüßung & Einführung
         | Referierender: Prof. Dr. Michael Burmester, Mittelstand-4.0 Kompetenzzentrum Usability
14:45 Hotel Lamm
         | Referierende: Judith Hatzing, Christina Schulz, Jonas Sauer,
                                    Natalie Stiegler, Sarah Zimmermann
15:30 Pause
15:40 Peakboard
         | Referierende: Alexandra Chepisheva, Sina Lohrer, Sonja Pietsch, Annika Bergfelder, Minh Vo
16:25 Qymatix
         | Referierende: Kimberly Winter, Elena Arnold, Jana Falkner, Akina Hocke, Tabea Ibrahimi
17:10 Diskussion & Austausch mit den Projektbeteiligten
17:30 Ende der Veranstaltung

Die Veranstaltung ist kostenfrei und wird online (per Zoom) stattfinden.

Die Anmeldung erfolgt unter diesem Link. Anmeldeschluss ist der 27.07.2020.

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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 sequentiell 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 unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

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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 sequentiell 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 unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

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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 sequentiell 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 Webinar "Python Grundlagen für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Numpy Kenntnisse wie z.B. aus unserem Webinar "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.

Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

Wie können nicht-technische Angebote, wie bspw. Sprechtrainings, gewinnbringend in ein digitales Angebotsformat übertragen werden? Vor dieser Frage stand intonare – Raum für lebendiges Sprechen. Bei der Entwicklung eines digitalen Angebotes unterstützte das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability.

Auf dem virtuellen Stammtisch stellen Simon Hachenberg (Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) und Beate Winkler (intonare – Raum für lebendiges Sprechen) die Vorgehensweise vor, von der Fragestellung bis zum fertigen Konzept.

Wenn Sie am 18. August 2020 von 18:00 - 19:00 Uhr Zeit haben und sich für das Themengebiet interessieren, melden Sie sich hier kostenfrei an:

Melden Sie sich kostenfrei an

Die Referenten

Beate Winkler: Gründerin und Geschäftsführerin von intonare – Raum für lebendiges Sprechen. Seit 20 Jahren führt sie Einzel- und Gruppenunterricht für Unternehmen und Privatpersonen durch. Die staatlich geprüfte Sprech- und Stimmtrainerin geht hierbei auf die individuellen Bedürfnisse ihrer Klienten ein.

Simon Hachenberg: Befasst sich im Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum mit dem Themenfeld E-Learning und Lernen mit digitalen Medien. Sein Schwerpunkt liegt in der Betrachtung wie der Lernprozess in den Arbeitsprozess integriert werden kann. Simon Hachenberg arbeitet außerdem an der NORDAKADEMIE in Elmshorn als wissenschaftlicher Mitarbeiter für E-Learning und betreut die dortige E-Learning-Beratungsstelle.

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

  Bestandsaufnahme der Corona-bedingten aktuellen Situation

Status entwicklungsbezogene Vorarbeiten für native Pxio-App

Priorisierung technisch-organisatorischer nächster Schritte 

Im Rahmen unseres dritten KI Info-Slams hält Dr. Daryoush Vaziri am 3. September den halbstündigen Vortrag „Hallo KI – Muss ich mir Sorgen machen? Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert”. Der KI Info Slam ist ein virtuelles Treffen für alle, die sich für Künstliche Intelligenz (KI) interessieren und KI im Unternehmen einsetzen wollen. Zusätzlich bieten wir Ihnen im Anschluss an den Vortrag Informationen zu unseren KI-Weiterbildungsangeboten sowie die Gelegenheit, Fragen an die Experten zu stellen und Erfahrungen auszutauschen.

Programm:
11:00 – 11:30 Uhr: Vortrag von Dr. Daryoush Vaziri: „Hallo KI – Muss ich mir Sorgen machen? Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert“
11:30 – 11:45 Uhr: Zehn Elevator-Pitches zu kostenlosen KI-Weiterbildungsmöglichkeiten am Kompetenzzentrum Usability
11:45 – 12:00 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch

Der Einwahl-Link wird wenige Tage vor der Veranstaltung über Eventbrite per Mail verteilt.

Hier kostenlos anmelden!

Künstliche Intelligenz (KI) wird die Art verändern, wie wir mit Systemen interagieren. Die KI wird als Partner des Menschen auftreten und eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI wird im Vordergrund stehen. Hier stellt sich die Frage, wie diese Zusammenarbeit von Usability und User Experience Professionals konzipiert werden kann. Welche Aufgaben übernimmt die KI? Welche Aufgaben übernimmt der Mensch? Und wie sieht die Kooperation zwischen Mensch und KI aus?
Eingebettet in einen menschzentrierten Gestaltungsprozess wurden im Rahmen eines Projekts des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability diese Fragen adressiert. Als Ansatz zur Gestaltung dieser Mensch-KI-Zusammenarbeit wurde ein Workshop entwickelt, in welchem die auf die KI-Thematik angepasste Methode des Service-Blueprints genutzt wurde.
In dem Workshop lernen die Teilnehmenden den KI-Service-Blueprint-Workshop kennen und probieren ihn an einem konkreten Beispiel aus.

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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 sequentiell 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 unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

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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 sequentiell 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 unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

Wie arbeiten Teams zeitlich überdauernd zusammen?

Und dies in Phasen besonderer ökonomischen und sozialen Drucks, wie zur Zeit Corona-bedingt?

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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 sequentiell 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 unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

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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 sequentiell 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.

Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

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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 sequentiell 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 Webinar "Python Grundlagen für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Numpy Kenntnisse wie z.B. aus unserem Webinar "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.

Details und Termine zu anderen Teilen dieses Schwerpunktes finden Sie unter folgendem Link:

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Motivation zur Entwicklung des Workshops
Im Rahmen des Workshop ‘KI im Personalmanagement’ demonstriert Dirk Johannßen den Einsatz eines Algorithmus zur Personalbeurteilung. Die Evaluationsergebnisse des KI-Workshops zeigen eine deutliche Nachfrage nach weiteren Praxisbeispielen. Diese Nachfrage nutzt das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability um das Leistungsportfolio zu erweitern. Aufgrund der Corona-Pandemie wird der Workshop für eine digitale Durchführung geplant.

Zielsetzung und Workload des Workshops
Das Ziel des Workshops besteht darin, den Teilnehmern anhand eines Vorstellungsgespräches den praktischen Einsatz von KI zu demonstrieren. Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, die Vorgehensweise des Algorithmus zu verstehen und auf eigene Tätigkeitsfelder zu reflektieren.

Ablauf des Workshops
Einführung
Die Workshopteilnehmer erhalten zu Beginn des Workshops eine Einführung in KI und die Vorgehensweise des Algorithmus. Im Anschluss wird ein Bewerbungsgespräch als typisches Anwendungsszenario in Unternehmen demonstriert. Das Gespräch ist durch ein Drehbuch vorbereitet. Anhand des Drehbuches wird die Auswertung des Algorithmus im Vorfeld durchgeführt.

Durchführung
Die Gesprächsteilnehmer befinden sich in dem User Experience Labor der NORDAKADEMIE. Die Workshopteilnehmer sind per Webinar zugeschaltet. Über eine installierte Deckenkamera können die Teilnehmer die Gesprächspartner aus der Vogelperspektive beobachten. Eine weitere 360° Kamera ermöglicht den Blick direkt auf die Teilnehmer um Mimik und Gestik zu verfolgen. Die Teilnehmer erhalten die Aufgabe, anhand des Gesprächsverlaufes eine Bewertung des Bewerbers durchzuführen.

Auswertung
Die Teilnehmer präsentieren sich und der Workshopleitung ihre Einschätzung im Plenum. Hierzu begründen sie, anhand welcher Merkmale die Einschätzung getroffen wurde. Im Anschluss präsentiert die Workshopleitung das Ergebnis des Algorithmus. Eine abschließende Diskussion zur Vorgehensweise und Abgleich der Ergebnisse beendet den Workshop

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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

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Industrie schreitet immer weiter voran. Aber wie funktioniert künstliche Intelligenz überhaupt? Wie können die dafür notwendigen Daten generiert werden? Wie kann Künstliche Intelligenz in kleinen und mittelständischen Unternehmen angewendet werden? Die KI-Trainer der drei Mittelstand Kompetenzzentren Stuttgart, Textil Vernetzt und Usability werden Ihnen in dieser eintägigen Veranstaltung das Thema Künstliche Intelligenz für klein und mittelständische Unternehmen näherbringen.

Vormittags erwarten Sie Vorträge rund um Umsetzungsprojekte von Mittelstand Kompetenzzentren und KMU. Die Vorträge dauern jeweils ca. 30 Minuten und werden mit einem Q&A abgeschlossen. Nach der Mittagspause geht es in die technische Realisierung von Anwendungen mit künstlicher Intelligenz. Das Programm wird vervollständigt von praktischen Übungen in einem von drei Workshops, den Sie wählen können.

Melden Sie sich hier kostenlos an.

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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.

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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.

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.

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

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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.

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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:

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Vorstellung der Wizard-Komponente

Diskussion vergleichbarer Komponenten und mögliche Validierungsplanung

Abstimmung des konkreten Vorgehens in Form einer heuristischen Evaluation und Klärung der Erwartungen in Bezug auf Ergebnis-Workshop

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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.

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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:

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Warum sollten Anwendungen Künstlicher Intelligenz menschzentriert und positiv erlebbar gestaltet werden und wie kann man dabei vorgehen? Darum geht es in dieser Webinarserie. Im ersten Teil werden die Grundlagen von Usability, User Experience (UX) und menschzentrierter Gestaltung (Human Centered Design, HCD) erklärt, Methoden zur Anwendung in den verschiedenen Phasen in der Übersicht dargestellt und Herausforderungen bei der Gestaltung von KI-Anwendungen diskutiert.

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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.

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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.

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.

Das Programm finden sie unter diesem Link.

Vortrag vor angemeldetem Publikum (Session “Co-Design”/D314), in dem wir die Grundlagen von Collaborative User Experience Design (CUXD) vorstellen und erläutern, wie CUXD-Workshops die Planung und Durchführung unserer Projekte leiten. 

CUXD wird als ein interdisziplinäres, auf den Menschen zentriertes Entwicklungsmodell vorgestellt. Es konzentriert sich auf die Zusammenarbeit im Team, bezieht sich auf die Konzepte des Design Thinking, der agilen Entwicklung sowie Lean UX und stellt Metriken in seinen Mittelpunkt.

Weiterhin stellen wir zur Diskussion, das CUXD-Workshopmodell mit der integrierten Produkt- und Prozessmodellierungstheorie CPM/PDD zu kombinieren, um unser CUXD-Prozessmodell noch attraktiver für Projekte im Umfeld von Engineering-Vorhaben zu machen. Auf Projekte und die Förderung durch das M4K Usability wird im flankierenden Konferenzbeitrag verwiesen.

Wie kann man Prototypen für KI-Anwendungen schnell und kostengünstig erstellen und testen? Ein Ansatz dafür, das Wizard-of-Oz Prototyping, wird in diesem Workshop vorgestellt, praktisch angewandt und diskutiert.

Zur Anmeldung

Die Wizard-of-Oz-Technik ist eine Methode, um die Interaktion zwischen einem Menschen und einem sich in der Entwicklung befindlichen System zu evaluieren. Dabei wird potentiellen Nutzern in einem experimentellen Setting suggeriert, mit dem zu testenden System zu interagieren. Da das System in dieser Entwicklungsphase technisch allerdings nur teilweise oder noch gar nicht umgesetzt ist, werden dessen Reaktionen in Wahrheit jedoch von einem Menschen – dem sogenannten „Wizard“ – simuliert. 

Im Workshop wird anhand eines beispielhaften Versuchsaufbaus aufgezeigt, wie ein Wizard of Oz-Prototyp zur Untersuchung von Mensch-Maschine-Interaktionen eingesetzt werden kann. Ziel ist die Vermittlung der theoretischen und praktischen Grundlagen der Methode, sodass die Workshopteilnehmer diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können.

Mehr Infos unter: http://www.usability-in-germany.de/uig2020 

Die Zukunft der Arbeit ist durch die Coronakrise gelebte Realität worden. Fast alle Unternehmen wurden durch die Coronasituation gezwungen, ihre Anpassungsfähigkeit unter Beweis zu stellen und schnellstmöglich Konzepte für dezentrales und selbstorganisiertes Arbeiten umzusetzen. Für viele Unternehmen ist Agilität sozusagen plötzlich zur betrieblichen Notwendigkeit geworden. Somit könnte die Coronakrise zum Agilitätsmotor werden und noch mehr Unternehmen für die Vorzüge agiler Arbeitsweisen sensibilisieren.

Im Zuge dessen möchten wir mit einem  Online-Seminar eine Orientierungshilfe auf dem Weg zu mehr Agilität bieten. In diesem Seminar möchten wir gemeinsam mit Ihnen folgenden drei Fragen nachgehen:

1. Ist Agilität für mein Unternehmen eine sinnvolle Form der Arbeitsorganisation?
2. Wie sieht agiles Change-Management aus?
3. Wie können agile Arbeitsweisen bestmöglich implementiert werden?

Wir möchten Ihnen ein paar grundlegende Wissensimpulse und Werkzeuge an die Hand geben, aber auch Ihre Sichtweisen und Erfahrungen kennenlernen. So haben wir einige interaktive Elemente, wie z. B. Live-Umfragen in das Online-Seminar eingebaut. Darüber hinaus möchten wir abschließend Ihre offenen Fragen klären und mit Ihnen ins Gespräch kommen.

Referenten/-innen:

• Katharina Jungnickel: Mitglied im Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, wissenschaftliche Mitarbeiterin an der TU Berlin, Scrum Masterin
• Alice Röbbelen: Mitglied im Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, wissenschaftliche Mitarbeiterin an der TU Berlin
• Matthias Giehl: Mitglied im Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der HTW Berlin, Scrum Master, Mitarbeiter in einem Beratungsunternehmen

Dauer: ca. 90 Minuten

Technische Umsetzung:

Dieses Online-Seminar wird über Zoom stattfinden. Die Teilnehmer/-innen erhalten nach Ihrer Anmeldung eine Zoom-Einladung mit dem Link zum Online-Seminar zugesandt.

Zur Anmeldung folgen Sie bitte diesem Link.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

Chatbots sind als Dienstleistung mittlerweile weit verbreitet und in digitale Angebote integriert. Sie automatisieren beispielsweise Bestellvorgänge in Unternehmen oder beantworten FAQ's von Kunden. Die Herausforderungen bei der Erstellung eines Chatbots liegen insbesondere bei einer kundengerechten Gestaltung von Sprachinhalten und der Entlastung von Mitarbeitern in Unternehmen.

Bisher werden Chatbots vor allem von großen Unternehmen eingesetzt. Um auch mittelständigen Unternehmen den Einsatz von Chatbots näher zu bringen, soll unser E-Learning am 06.11.2020 (10:00-16:00 Uhr) im Rahmen der UUX-Week 2020 den Teilnehmern die Konzeption und Umsetzung eines Chatbots 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 Chatbot implementiert und getestet werden. Dafür wird das Programm Google Dialogflow verwendet. Dieses ermöglicht den Nutzern ohne großes IT-Wissen die erfolgreiche Erstellung eines Chatbots.

Agenda:

1. Teil

• Vorstellungsrunde
• Was sind Chatbots? Was für Anwendungsgebiete gibt es?
• Einführung in die Technologie von Chatbots

2. Teil

• Themenvorstellung für den Chatbot
• Rollenspiel zum Themengebiet
• Modellieren möglicher Gesprächsprozesse

3. Teil

• Einführung in das Programm Google Dialogflow
• Implementation der erstellten Gesprächsprozesse

4. Teil

• Live-Testing
• Diskussion
• Feedback-Runde

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

Lean UX: Ein Workshop zum Usability Testing

Frühes und regelmäßiges Feedback von zukünftigen Nutzerinnen und Nutzern ist entscheidend, um die Gestaltung interaktiver Systeme an deren Bedürfnisse und Anforderungen anzupassen. Für ein solches Feedback sind standardisierte Usability-Tests von zentraler Bedeutung. Mit ihnen lassen sich frühzeitig Usability-Probleme ermitteln, um den bestehenden Optimierungsbedarf zu erkennen und Gestaltungslösungen zu finden, die eine höhere Gebrauchstauglichkeit aufweisen. Aufgrund der Testergebnisse lassen sich Entscheidungen im Gestaltungsprozess empirisch begründen und transparent nachvollziehen.

Im Workshop werden neben den klassischen Methoden des Usability-Testens auch die, besonders für Start-ups attraktiven Lean-Ansätze der Evaluation, sowie Remote-Testings behandelt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Vorbereitung des Usability-Tests und der darauffolgenden praktischen Durchführung von Test-Sessions, in denen die Teilnehmenden die Gelegenheit haben, eigene Konzepte, Prototypen oder Produkte zu testen. Zum Termin des Workshops ist daher von jedem teilnehmenden Unternehmen ein zu testendes Objekt bereitzustellen (z. B. eine Software, eine Applikation, ein Klick-Prototyp, Wireframes oder Skizzen, die die Bedienoberfläche darstellen).

Im Rahmen der UUX Week 2020 bieten wir in Form eines Online-Seminars einen Einblick in die Lean UX Methode und vermitteln Informationen zum Aufbau von Usability Tests. Anschließend unterstützen wir die teilnehmenden Unternehmen in separaten Sprechstunden dabei, einen Usability-Test für ihr Produkt durchzuführen. Dabei treten wir zum Teil als Testpersonen und zum Teil als Beobachter auf, um Feedback zur Planung und Durchführung des Tests zu geben.

Ablauf des Workshops:

• Begrüßung
• Methodischer Input: Usability-Test als Evaluationsmethode
• Vorbereitung der eigenen Usability-Tests
• Fazit & offene Fragen
• Planung der individuellen Sprechstunden

Dauer: 90 Minuten.

Dauer der separaten Sprechstunde: 30 Minuten

Referent*Innen: Veronica Hoth, Norman Jung, Katharina Jungnickel, Alice Röbbelen

Dieser Workshop wird in Kooperation mit dem Cluster IKT | Medien | Kreativwirtschaft zu zwei Terminen angeboten.

• Für den 9. November melden Sie sich bitte hier an oder
• für den 10. November bitte hier anmelden.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme.

Der Blockchain Technologie wird ein enormes Potential in der digitalen Transformation zugeschrieben. Für den Einsatz von Blockchain Technologien in der Praxis fehlt bei kleinen und mittleren Unternehmen jedoch häufig das Basiswissen. Auf der UUX-Week 2020 des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums möchten wir eine Einführung in die Blockchain Welt geben. Damit Berührungsängste für den Einsatz von Blockchain Technologien abgebaut werden, kommen Experten aus Wissenschaft und Praxis zusammen und diskutieren Potentiale und Herausforderungen von Blockchain Technologien an einem konkreten Beispiel. Die Teilnehmer haben die Möglichkeit eigene Beispiele einzubringen und diese gemeinsam im Plenum zu diskutieren. Wir freuen uns auf eine anregende Diskussion über die Zukunft dieser Technologie und warum Usability und User Experience eine entscheidende Rolle in der Akzeptanz neuer Technologien spielt. 

Agenda:
-    Einführung in die Blockchain Technologie
-    Anwendungsbeispiel
-    Die Bedeutung von UUX für die Verbreitung der Blockchain Technologie
-    Offene Diskussion

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei.

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

Motivation zur Entwicklung des Workshops
Im Rahmen des Workshop ‘KI im Personalmanagement’ demonstriert Dirk Johannßen den Einsatz eines Algorithmus zur Personalbeurteilung. Die Evaluationsergebnisse des KI-Workshops zeigen eine deutliche Nachfrage nach weiteren Praxisbeispielen. Diese Nachfrage nutzt das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability um das Leistungsportfolio zu erweitern. Aufgrund der Corona-Pandemie wird der Workshop für eine digitale Durchführung geplant.

Zielsetzung und Workload des Workshops
Das Ziel des Workshops besteht darin, den Teilnehmern anhand eines Vorstellungsgespräches den praktischen Einsatz von KI zu demonstrieren. Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, die Vorgehensweise des Algorithmus zu verstehen und auf eigene Tätigkeitsfelder zu reflektieren.

Ablauf des Workshops
Einführung
Die Workshopteilnehmer erhalten zu Beginn des Workshops eine Einführung in KI und die Vorgehensweise des Algorithmus. Im Anschluss wird ein Bewerbungsgespräch als typisches Anwendungsszenario in Unternehmen demonstriert. Das Gespräch ist durch ein Drehbuch vorbereitet. Anhand des Drehbuches wird die Auswertung des Algorithmus im Vorfeld durchgeführt.

Durchführung
Die Gesprächsteilnehmer befinden sich in dem User Experience Labor der NORDAKADEMIE. Die Workshopteilnehmer sind per Webinar zugeschaltet. Über eine installierte Deckenkamera können die Teilnehmer die Gesprächspartner aus der Vogelperspektive beobachten. Eine weitere 360° Kamera ermöglicht den Blick direkt auf die Teilnehmer um Mimik und Gestik zu verfolgen. Die Teilnehmer erhalten die Aufgabe, anhand des Gesprächsverlaufes eine Bewertung des Bewerbers durchzuführen.

Auswertung
Die Teilnehmer präsentieren sich und der Workshopleitung ihre Einschätzung im Plenum. Hierzu begründen sie, anhand welcher Merkmale die Einschätzung getroffen wurde. Im Anschluss präsentiert die Workshopleitung das Ergebnis des Algorithmus. Eine abschließende Diskussion zur Vorgehensweise und Abgleich der Ergebnisse beendet den Workshop

Jetzt kostenfrei anmelden

Lean UX: Ein Workshop zum Usability Testing

Frühes und regelmäßiges Feedback von zukünftigen Nutzerinnen und Nutzern ist entscheidend, um die Gestaltung interaktiver Systeme an deren Bedürfnisse und Anforderungen anzupassen. Für ein solches Feedback sind standardisierte Usability-Tests von zentraler Bedeutung. Mit ihnen lassen sich frühzeitig Usability-Probleme ermitteln, um den bestehenden Optimierungsbedarf zu erkennen und Gestaltungslösungen zu finden, die eine höhere Gebrauchstauglichkeit aufweisen. Aufgrund der Testergebnisse lassen sich Entscheidungen im Gestaltungsprozess empirisch begründen und transparent nachvollziehen.

Im Workshop werden neben den klassischen Methoden des Usability-Testens auch die, besonders für Start-ups attraktiven Lean-Ansätze der Evaluation, sowie Remote-Testings behandelt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Vorbereitung des Usability-Tests und der darauffolgenden praktischen Durchführung von Test-Sessions, in denen die Teilnehmenden die Gelegenheit haben, eigene Konzepte, Prototypen oder Produkte zu testen. Zum Termin des Workshops ist daher von jedem teilnehmenden Unternehmen ein zu testendes Objekt bereitzustellen (z. B. eine Software, eine Applikation, ein Klick-Prototyp, Wireframes oder Skizzen, die die Bedienoberfläche darstellen).

Im Rahmen der UUX Week 2020 bieten wir in Form eines Online-Seminars einen Einblick in die Lean UX Methode und vermitteln Informationen zum Aufbau von Usability Tests. Anschließend unterstützen wir die teilnehmenden Unternehmen in separaten Sprechstunden dabei, einen Usability-Test für ihr Produkt durchzuführen. Dabei treten wir zum Teil als Testpersonen und zum Teil als Beobachter auf, um Feedback zur Planung und Durchführung des Tests zu geben.

Ablauf des Workshops:

• Begrüßung
• Methodischer Input: Usability-Test als Evaluationsmethode
• Vorbereitung der eigenen Usability-Tests
• Fazit & offene Fragen
• Planung der individuellen Sprechstunden

Dauer: 90 Minuten.

Dauer der separaten Sprechstunde: 30 Minuten

Referent*Innen: Veronica Hoth, Norman Jung, Katharina Jungnickel, Alice Röbbelen

Dieser Workshop wird in Kooperation mit dem Cluster IKT | Medien | Kreativwirtschaft zu zwei Terminen angeboten. Für den 10. November melden Sie sich bitte hier an. (alternativ können Sie auch am 9. November teilnehmen)

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme.

Datenschutzhinweise sind für Kunden wenig interessant, weil sie oft unverständlich sind. Damit müssen sich Kunden darauf verlassen, dass möglichst keine Dinge mit ihren Daten passieren, die sie nicht wollen. Dies ist aber keineswegs ausgeschlossen: So war es z.B. legal, als 2019 Aufnahmen von Sprachassistenten von Mitarbeitern am privaten Wohnzimmertisch analysiert wurden; es stand aber im starken Widerspruch zu Privatheitsvorstellungen der Kunden und ergab viel schlechte Presse. Um dies zu vermeiden und ein gutes Erwartungsmanagement vor dem Kunden zu machen, macht es Sinn, Privatheitsbedarfe von Nutzern zu verstehen und Datennutzung transparent zu kommunizieren. Auf diese Weise kann insbesondere auch gezeigt werden, wie Daten NICHT genutzt werden, um Risiken, die für Nutzer relevant sind, auszuschließen. In unserem Workshop zeigen wir unsere Erfahrungen mit diesem Konzept, sowie einen breiten Katalog wahrgenommener Risiken, die wir mit Nutzern bereits erhoben haben.

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen.

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

Der Referent:

Timo Jakobi: hat Human Computer Interaction studiert und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Siegen. Er forscht im Bereich der gebrauchstauglichen Gestaltung von Datenschutz im Internet of Things und damit an der Schnittstelle von Nutzerzentriertem Interface Design, Rechtswissenschaften und IT-Sicherheit. Er verfügt darüber hinaus über mehrjährige Forschungserfahrung im UX Design für Smart Home und Connected Car sowie der Eco-Feedbackforschung. 

Außerdem ist Timo Forschungsassistent für Usable Privacy for Legal Design am Einstein Center Digital Future, wo er an der Schnittstelle zwischen Recht und nutzerzentriertem Design für den Datenschutz nach brauchbaren und praktikablen Lösungen forscht.

In der Workshop-Reihe „UUX-Methoden Praxisnah“ des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability dreht sich alles um Usability- und User Experience (kurz: UUX)-Methoden. Bei jedem Termin steht eine andere Methode im Fokus: Nachdem zunächst deren Hintergründe und Ziele vorgestellt werden, geht es in eine interaktive Phase. In dieser wird die Methode unter Anleitung am Beispiel einer Fragestellung aus der Praxis angewandt. Ziel ist die Vermittlung der theoretischen und praktischen Grundlagen der Methode, sodass die Workshopteilnehmenden diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können.

Am 10. November 2020 geht die Workshop-Reihe unter der Leitung von Anika Bader mit dem Thema „Embodied Needs - Multimodale Bedürfniskarten“ in die sechste Runde.

Bitte beachten Sie, dass der Workshop voraussichtlich online stattfinden wird.

Programm

• Begrüßung
• Vorstellung der UUX-Methode
• Anwendung der Methode an einem praxisnahen Beispiel in Breakout-Sessions
• Zusammenfassung & Abschlussrunde

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen / Start-ups.

Die Anmeldung ist hier möglich. Wir freuen uns über Ihre Teilnahme.

Im Zuge der Digitalisierung kommunizieren Maschinen zunehmend untereinander oder stellen Nutzern Informationen zur Verfügung – diese Entwicklung wird unter dem Begriff Internet of Things (IoT) gefasst. An einem praktischen Beispiel soll an dieser Stelle aufgezeigt werden, wie analoge Maschinen digital so umgerüstet werden können, dass sie Mehrwerte für Unternehmen und Nutzer bieten. Im Vortrag zeigen wir exemplarisch wie digitale Daten einfach erfasst - und anschließend daraus Informationen nutzbar gemacht werden können.

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen / Start-ups.

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

Kompetenzzentrum des Landes Baden-Württemberg zur Internationalisierung von Wirtschaft und Wissenschaft, Baden-Württemberg International, veranstaltet ein Online-Seminar zum Thema “Zukunftsfähige Organisation – Digitalisierung als Erfolgsfaktor nicht nur in der Corona-Krise”. Gemeinsam mit Glenn Gonzalez, CTO SAP Germany, und Christina Sandu, Head of Smart Factory Consulting bei Trumpf, hält Ivo Benke vom Kompetenzzentrum Usability hält einen Vortrag zum Thema Digitalisierung von Organisationen und Verteiltes Arbeiten.

Bedingt durch die Corona-Krise erleben wir einen Digitalisierungsschub. Können wir diesen nutzen um Effizienzsteigerungen zu erzielen und unser Unternehmen zukunftsfähig auszurichten? Mit unseren Referenten möchten wir praxisnah über die Digitalisierung im Firmenalltag sprechen und Begriffe wie New Work oder Smart Factory gemeinsam näher beleuchten. Welchen Einfluss hat Digitalisierung auf Zusammenarbeit in Teams und wie kann sie in produzierenden Unternehmen genutzt werden?

Seien Sie dabei und erfahren Sie welche Faktoren ausschlaggebend sind um die Digitalisierung erfolgreich zu meistern! Die Teilnahme ist kostenfrei, Sie können sich unter folgendem Link anmelden: https://www.edudip.com/de/webinar/auwi-talk-zukunftsfahige-organisation-digitalisierung-als-erfolgsfaktor-in-der-corona-krise/490396

Arbeitsformen verändern sich durch den Einsatz von KI Technologien zunehmend. In der Produktion ist bereits seit einigen Jahren ein stärkerer Einsatz von Ki Technologien wie bspw. Roboterarme zu verzeichnen. Aber auch in der Dienstleistung stoßen Service Roboter oder Sprachassistenzsysteme zunehmend auf Interesse, sowohl auf Anbieter wie auch Konsumentenseite. In dem Workshop wollen wir über mögliche Einsatzszenarien von Service Robotern in der Dienstleistung diskutieren und anhand eines Praxisbeispiels aufzeigen, wie mit einem Rapid Prototyping Ansatz erste Erfahrungen der Mensch-Roboter Zusammenarbeit im realweltlichen Kontext gesammelt werden können. Der Ansatz soll die UUX zukünftiger Arbeitsformen frühzeitig erlebbar und erprobbar machen, um bessere Design Entscheidungen für die Praxis treffen zu können.

Am 11. November 2020 findet der online Workshop zum Thema „Mensch-Roboter Zusammenarbeit in der Dienstleistung“ statt.

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen / Start-ups.

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

Hohe Usability und positive User eXperience (UUX) sind entscheidende Erfolgsfaktoren auf dem Weg der Digitalen Transformation. Nur die Unternehmen, die sich mit den echten Bedürfnissen und Problemen von Nutzern beschäftigen, werden Produkte auf den Markt bringen können, die wirklich erfolgreich und beliebt sind. Die frühe Einbindung von Nutzern und deren Feed-back in den Entwicklungsprozess sowie schlanke Prozesse sind hierfür essenziell. Im Bewusstsein vieler Unternehmen ist dies auch bereits angekommen. Oft fehlt jedoch der Schritt zur konsequenten Umsetzung – warum? Knappe Ressourcen – intern und beim Kunden – sowie oft eine geringe Akzeptanz in vorherrschenden eher technisch orientierten Entwicklungsteams oder aber auch viele offene Fragen. Lernen Sie im Rahmen der UUX-Roadshow die Erfolgsfaktoren mit Hilfe von theoretischen Einblicken und methodischen Ansätzen sowie praxisnahe Best-Practice-Beispiele kennen, wie UUX-Themen gezielt angegangen werden können. Die Veranstaltung ist kostenfrei und findet als Online-Seminar statt. Bitte melden Sie sich unter diesem Link an. Der Teilnahmelink wird Ihnen nach erfolgreicher Registrierung am Veranstaltungstag zugesandt.

Agenda:

14:00 – 14:15 Uhr      Begrüßung: Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability

14:15 – 14:45 Uhr      Vortrag: “Usability und User Experience - Ist das schon KI?” Patrick Stern, Fraunhofer IAO

14:45 – 15:15 Uhr      Vortrag: “Eine UX-Methode für Start-Ups: Erlebniszentrierte Innovationsprozesse durch Concept Exploration” Christian Doppstadt, XVESTOR.APP

15:15 – 16:00 Uhr      Networking und Vorstellung: UUX-TransferSpace, kostenlose Pilotprojekte und UX-Werkzeugkasten

Das Kompetenzzentrum Usability ist dieses Jahr mit einem Vortrag zu Methoden der menschzentrierten Gestaltung von KI auch am WUD Leizip beteiligt – das Programm ist derzeit in Arbeit und weitere Updates folgen.

Das Kompetenzzentrum Usability unterstützt auch dieses Jahr den World Usability Day in Berlin. Trotz Corona wird es wieder spannende Beiträge unter dem diesjährigen Motto “Menschenzentrierte KI” geben. Zudem wird wird 2020 eine erstmalige Verknüpfung der bundesweiten Standorte stattfinden, sodass sich die Teilnehmer auf ein überregional zugängliches Programm freuen können.

Die rasante Entwicklung von Technologien auf Basis von Künstlicher Intelligenz verändert umfassend unsere Welt und die darin liegenden Möglichkeiten und stellt die Gesellschaft vor neue Herausforderungen. Es sind neue Lösungsansätze erforderlich, aber ebenso eine kritische Selbstreflexion und Auseinandersetzung mit den eigenen Bedürfnissen. Was können wir tun, um mit einem gewissen Weitblick die Zukunft zu gestalten? Inwiefern kann die KI-Technologie das Leben für den Menschen verbessern und welche Gefahren birgt sie?
 

Programm

Matchmaking
Gemeinsam mit dem WUD Stuttgart wird die Möglichkeit angeboten, sich mit weiteren interessanten TeilnehmerInnen und AkteurInnen zu verknüpfen. Hierfür steht Ihnen b2match zur Verfügung.
 

Bundesweiter WUD
Des Weiteren ist der World Usability Day in diesem Jahr zum ersten Mal bundesweit verknüpft, sodass Sie ebenfalls von den Angeboten und Programmen der weiteren Standorte profitieren können. Schauen Sie auf dem Miro-Board des WUD 2020 vorbei und und freuen Sie sich über weitere abwechslungsreiche und informative Beiträge.

Teilnahme

Für den WUD Berlin ist keine Anmeldung erforderlich. Informationen zur Teilnahme am WUD Berlin finden Sie hier in Kürze.

Weitere Informationen gibt’s hier.

Am 12. November ist es endlich wieder soweit: Der World Usability Day (WUD) schreibt seine Erfolgsgeschichte fort! Auch in diesem Jahr wollen wir den Tag rund um Usability und User Experience (UX) wieder gebührend mit Ihnen feiern! Doch etwas ist anders dieses Jahr. Denn Corona macht auch vor dem WUD nicht halt. Keiner weiß, ob Ende des Jahres größere Veranstaltungen wieder möglich sind.

Daher findet der WUD Stuttgart 2020 erstmals remote statt.

Wir werden es sehr vermissen, dass wir uns nicht vor Ort mit Ihnen austauschen können. Aber wir erarbeiten aktuell ein Konzept, mit dem es uns hoffentlich gelingt, die wunderbare Atmosphäre des WUD in die digitale Welt zu übertragen.

Ein Remote WUD hat aber auch etwas Gutes: Egal wo Sie wohnen, studieren oder arbeiten – Sie können beim WUD Stuttgart dabei sein. Daher freuen wir uns, über viele Teilnehmende und Referent*innen aus ganz Deutschland und der Welt.

Melden Sie sich hier, für den WUD Stuttgart 2020 an. 
Weitere Informationen finden Sie auch auf der WUD Stuttgart Webseite.

Im Folgenden finden Sie das Programm:

PROGRAMM

Beginn

10.00 - 10.15 Uhr: Begrüßung

Vormittag

Vorträge

10.15 - 10.45 Uhr: 3 Gründe – Warum menschzentriertes Design die Apokalypse verhindert 
                              (Jan Groenefeld)

11.00 - 11.30 Uhr: UX in VR: Möglichkeiten des haptischen Feedbacks in virtuellen Welten,
                              am Beispiel des BMBF Projektes SmartHands
                              (Dr. Oliver Gast)

11.45 - 12.15 Uhr: The Inconvenience Space (Der Unbequemlichkeitsraum)
                              (Henrik Rieß)

Workshop

10.15 - 11.45 Uhr: Gemeinsam virtuell und kreativ – Ja gerne, aber wie?
                              (Jochen Gürtler)

Mittagspause

12.15 - 13.00 Uhr

Nachmittag

Vorträge

13.00 - 13.30 Uhr: Combining Neuroscience and Machine Learning for a
                              Human-Centered AI Approach 
                              (Katharina Lingelbach)

13.45 - 14.15 Uhr: Menschzentrierte Produktentwicklung und deren Herausforderungen und
                              Chancen durch KI und Digitalisierung
                              (Marcus Jenke)

14.30 - 15.00 Uhr: Persuasive MRI: Wie Roboter Menschen zum Helfen motivieren können
                              (Kilian Röhm)

15.15 - 15.45 Uhr: Menschzentrierter Einführungsprozess von KI-Anwendungen in der Produktion
                              (Christian Knecht, Bastian Pokorni, Martin Braun)

16.00 - 16.30 Uhr: Einblicke in die menschzentrierte Gestaltung von KI-Assistenzsystemen
                              (Manuel Kulzer)

Workshop

13.00 - 14.30 Uhr: Usability von erklärbarer KI 
                              (Nina Schaaf, Saskia J. Wiedenroth)

Young Professional-Vorträge

15.15 - 15.45 Uhr: User Experience im Voice Commerce – eine Analyse zum Einsatz einer 
                              Sprach- und grafischen Benutzerschnittstelle
                              (Yvonne Bahmer)

16.00 - 16.30 Uhr: Sprechen statt Tippen in der Öffentlichkeit: Die soziale Akzeptanz
                              von Sprachinteraktion
                              (Monique Faye Baier)

Abschluss 

16.30 - 16.45 Uhr: Verabschiedung

Der World Usability Day (WUD) findet als weltweiter Tag für nutzbare (digitale) Produkte auch dieses Jahr wieder in Hamburg statt. Seit 2007 organisiert von eparo in Kooperation mit dem DEPARTMENT INFORMATION an der FAKULTÄT Design - Medien - Information der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW). Das diesjährige Schwerpunktthema: "Human Centered AI".
User Experience-Experten aus verschiedenen Branchen bieten Vorträge und Workshops an. Teilnehmer lernen praxisnah, wie nutzerfreundliche und nachhaltige Produkte entstehen und welche Unternehmenskulturen dafür nötig sind.

Der WUD Hamburg kann über einen Livestream verfolgt werden: https://www.youtube.com/watch?v=ycELfbxnkf8&feature=youtu.be

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum unterstützt den WUD Hamburg und bietet zwei Angebote an:

12:00 – 13:00 – Ask me Anything (Unterstützer des WUD stellen sich vor)

16:00 – 18:00 – Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in der Dienstleistung (Workshop)

Das Kompetenzzentrum Usability ist dieses Jahr mit einem Vortrag zu “Natürlichkeit vs. Künstlichkeit – Welchen Ursprung hat Technologie?” mit Patrick Stern am WUD München beteiligt. Es erwartet Sie ein vielversprechendes Programm zum Thema menschzentrierte KI.

Programm

12:30 |  Einlass & Anmeldung

13:00 |  Eröffnung & Einführung

13:30 |  Opening Statement von und mit Clemens Lutsch
Deutsches “Urgestein” für UX & Human Centered Strategy (Swohlwahr)

Vorträge – Teil 1

13:50 |  Natürlichkeit vs. Künstlichkeit – Welchen Ursprung hat Technologie?
Patrick Stern (Fraunhofer IAO)

14:30 |  Human-Centered AI durch empathische Maschinen
Marco Maier (TAWNY)

15:10 |  User Experience Design fürs automatisierte Fahren: Wie gehen wir damit um wenn das Auto immer „schlauer“ wird?
Dr. Anna-Katharina Frison (frisUX)

15:50 |  Pause & Networking

Vorträge – Teil 2

16:10 |  Die Angst vor der künstlichen Intelligenz
Holger Schlemper (mediendesign AG)

16:50 |  Draw4Success – Besser Denken mit dem Stift
Britta Ullrich (Xing GmbH & Co KG, vizworks.de)

17:30 |  Closing Statement von und mit Clemens Lutsch & anschließende Diskussion

17:50 |  Danksagung & Verabschiedung

Location

Die Veranstaltung findet online statt unter Verwendung der Tools Zoom, Wonder und Miro.

Anmeldung

Die Teilnahme am WUD 2020 in München ist kostenlos.

Eine vorherige Anmeldung zum Remote-Event ist nicht erforderlich. Um besser planen zu können (Zoom-Raumgröße) bittet das Organisationsteam des WUD München, sich bei LinkedIn oder Xing anzumelden, damit sie ungefähr abschätzen können mit wie vielen Teilnehmern sie rechnen können.

Das Kompetenzzentrum Usability ist dieses Jahr als Standort auch am WUD Karlsruhe dabei. – Diese Jahr als Corona-Edition mit dezentralen Meetingpoints und einer zentralen digitalen Distribution. An ca. 15 Standorten werden die Teilnehmer das Programm verfolgen und sich vernetzen können. Das Programm ist noch in Arbeit und wird zeitnah veröffentlicht. Die Anmeldung erfolgt über die verlinkte Website: https://www.wud-karlsruhe.de/

Die Kompetenzzentren Usability und Handel haben ihre Anstrengungen gebündelt, um eine Online-Veranstaltung für Händler und Dienstleister zu präsentieren, die ihr Geschäftsmodell digitalisieren wollen.

Am 19. November 2020 findet das Online-Event “Digitalisierung im Handel: Point of Sale trifft Künstliche Intelligenz”statt. Sie erwartet ein spannendes Programm mit nützlichem Inhalt und praktischen Beispielen.

Das Event richtet sich an Händler und Dienstleister, die den Einsatz aktueller KI-Technologien bspw. Sprachassistenten, Chatbots oder Serviceroboter in Erwägung ziehen.

PROGRAMM

• 17:00   Begrüßung und Vorstellung
• 17:10   Unsere Perspektive auf den digitalen Point of Sale (POS) und eine kundenzentrierte Gestaltung von KI-Technologien
• 17:25   Aus der Praxis: Erfahrungen mit dem digitalen POS
• 17:35   Aus der Praxis: Einsatz von Service-Robotern und Chatbots in der Apotheke
• 17:45   Diskussionsrunde mit offenen Fragen

Alle Interessenten sind herzlich eingeladen.

Hier geht es zur Event-Anmeldung.

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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.

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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.

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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.

Das Scenario-Based Design ist eine menschzentrierte Vorgehensweise bei der Gestaltung von Systemen, die sich hervorragend für das Entdecken und Konzipieren von Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) eignet. Die Kernelemente dieser Vorgehensweise – die Szenarien – erlauben es, Probleme und Ideen schnell und einfach zu beschreiben, mit Nutzenden und Stakeholdern zu diskutieren und anschließend weiterzuentwickeln. So kann schrittweise eine konkrete Vision für ein zukünftiges System entwickelt werden.

Szenarien an sich sind Geschichten, in denen Nutzungssituationen aus Sicht einer Persona erzählt werden – so wie man Geschichten in Büchern liest oder wie man selbst anderen von persönlichen Erlebnissen erzählen würde. Solche Szenarien kann man nun zum Beispiel über eine aktuelle Problemsituation schreiben – das nennt sich dann Problemszenario und hilft dabei, sich die realen Probleme der Nutzenden vorzustellen. Wie diese Situation in Zukunft aussehen soll, wenn die Nutzenden das neue Produkt oder System verwenden, das wird im Aktivitätsszenario beschrieben. Wie man Problemszenarien und Aktivitätsszenarien formuliert, darum geht es in der praktischen Phase des Workshops.

Ziel dieses Workshops ist es, den Teilnehmenden die grundlegende Vorgehensweise des Scenario-Based Design zu vermitteln und anhand einer praktischen Übung in Gruppen zu erproben, wie man tatsächlich selbst Szenarien schreibt und worauf es dabei ankommt. So können die Teilnehmenden diese Vorgehensweise auch selbst im Unternehmen anwenden, zum Beispiel (aber nicht nur!) für die Konzeption von KI-Anwendungen.

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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.

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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.

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In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen – werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z. B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 2 an!

In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen – werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: KI Einführung und Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Kategorien „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an z. B. Teil 1 + Teil 3 oder Teil 1 + Teil 2 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

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In der Workshop-Reihe „UUX-Methoden praxisnah“ des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability dreht sich alles um Usability- und User Experience (kurz: UUX)-Methoden. Bei jedem Termin steht eine andere Methode im Fokus: Nachdem zunächst deren Hintergründe und Ziele vorgestellt werden, geht es in eine interaktive Phase. In dieser wird die Methode unter Anleitung am Beispiel einer Fragestellung aus der Praxis angewandt. Ziel ist die Vermittlung der theoretischen und praktischen Grundlagen der Methode, sodass die Workshopteilnehmenden diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können.

Am 9. Dezember 2020 geht die Workshop-Reihe mit dem Thema „Persona“ in die siebte Runde.

Bitte beachten Sie, dass der Workshop online stattfinden wird.

Programm

• Begrüßung
• Vorstellung der UUX-Methode
• Anwendung der Methode an einem praxisnahen Beispiel in Breakout-Sessions
• Zusammenfassung & Abschlussrunde

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen / Start-ups.

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Zwischen Produktideen, ihrer konzeptionellen Gestaltung und ihrer tatsächlichen Vermarktung vergeht oft (zu) viel Zeit. Erfolgreiche Produkte basieren auf menschzentrierten Design- und Entwicklungsmethoden, die das zügige Erfassen und Verstehen von Nutzerbedürfnissen und Marktchancen abbilden – und zwar über den gesamten Produktentwicklungsprozess. Das Web-Seminar verdeutlicht, welche zentrale Rolle hierbei das Prototyping spielt.

Der Fachbereich Informatik und Mikrosystemtechnik am Standort Zweibrücken der Hochschule Kaiserslautern zeigt interessierten Teilnehmenden relevante Prototyping-Beispiele. Diese Best Practices veranschaulichen, dass Nutzungsszenarien und Nutzerbedürfnisse bereits in frühen Entwicklungsphasen eines Produkts durch wohlgeplantes Arbeiten mit Prototypen unterschiedlicher Realitätsgrade überprüfbar sind.

Die Teilnahme ist kostenfrei nach Anmeldung. Die Zugangsdaten zum Web-Seminar erhalten Sie nach der Anmeldung. Hier geht’s zur Anmeldung.