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Januar2021

Donnerstag21.01.2115:00-17:00
Online
Human-Centered AI: Grundlagen Usability, User Experience und menschzentrierte Gestaltung

In der Webinar- und Workshopserie “Human-Centered AI” geht es in sechs Terminen rund um die menschzentrierte Gestaltung von KI (Human-Centered AI), von der Ideenfindung bis zur Evaluation. Sie können aber jeden der Termine auch einzeln besuchen, ohne an den vorherigen teilgenommen haben zu müssen.

Teil 1 am 21.01.21: Grundlagen Usability, User Experience und Human-Centered AI
Was bedeutet eigentlich Human-Centered AI oder “menschzentrierte KI” und warum spielt das Thema gerade eine Rolle? Darum geht es im Grundlagen-Webinar. Wir beleuchten, warum die Themen Usability und User Experience in diesem Kontext wichtig für KI sind und was man darunter jeweils versteht. Das Webinar bildet somit insbesondere für Neulinge auf dem Gebiet des Human-Centered Design einen grundlegenden Einstieg ins Thema Human-Centered AI.

Technisches Vorwissen zu KI wird nicht vorausgesetzt.

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Donnerstag28.01.2115:00-17:00
Online
Human-Centered AI: Den Nutzungskontext verstehen

In der Webinar- und Workshopserie “Human-Centered AI” geht es in sechs Terminen rund um die menschzentrierte Gestaltung von KI (Human-Centered AI), von der Ideenfindung bis zur Evaluation. Sie können aber jeden der Termine auch einzeln besuchen, ohne an den vorherigen teilgenommen haben zu müssen.

Teil 2 am 28.01.21: Den Nutzungskontext verstehen
Im Fokus der menschzentrierten Gestaltung und somit auch der menschzentrierten KI steht – wie der Name schon sagt – der Mensch, oder anders gesagt die Nutzenden. Nur wer seine Nutzergruppe(n) kennt, ihre Anforderungen und Bedürfnisse versteht, kann gebrauchstaugliche und positiv erlebbare Systeme für sie entwickeln. Wie man dieses Wissen über die Nutzergruppen erheben und festhalten kann, das wird in diesem Workshop thematisiert. Dazu gibt es (voraussichtlich) zwei kleine praktische Übungen, um das Wissen anzuwenden.

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Februar2021

Dienstag02.02.2115:00-17:00
Online
Human-Centered AI: Entwurf von Use-Cases mit Szenario-Design

In der Webinar- und Workshopserie “Human-Centered AI” geht es in sechs Terminen rund um die menschzentrierte Gestaltung von KI (Human-Centered AI), von der Ideenfindung bis zur Evaluation. Sie können aber jeden der Termine auch einzeln besuchen, ohne an den vorherigen teilgenommen haben zu müssen.

Teil 3 am 2.02.21: Entwurf von Use-Cases mit Szenario-Design

Wie kommt man von einer oder mehreren groben KI-Anwendungsideen zu einem konkreten und realistischen Konzept? Eine bewährte Methode dafür ist das Szenario-Design oder Scenario-Based Design, das am Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability bereits in zwei KI-Pilotprojekten für den Entwurf und die Ausgestaltung von KI-Anwendungsideen eingesetzt wurde. In diesem Online-Workshop stellen wir die Methode zunächst in der Theorie vor, zeigen reale Beispiele aus einem Projekt und geben Ihnen dann die Möglichkeit, sie selbst in kleinen Gruppen an einem vorbereiteten Beispiel auszuprobieren. Vorwissen zu KI wird nicht vorausgesetzt.

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(Hinweis 18.01.21: Defekter Link wurde korrigiert, die Anmeldung ist jetzt möglich!)

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Dienstag09.02.2115:00-17:00
Online
Human-Centered AI: Der KI-Service-Blueprint-Workshop als Fahrplan für die Umsetzung

In der Webinar- und Workshopserie “Human-Centered AI” geht es in sechs Terminen rund um die menschzentrierte Gestaltung von KI (Künstliche Intelligenz), von der Ideenfindung bis zur Evaluation. Sie können aber jeden der Termine auch einzeln besuchen, ohne an den vorherigen teilgenommen haben zu müssen.

Teil 4 am 9.02.21: Der KI-Service-Blueprint-Workshop als Fahrplan für die Umsetzung

Der KI-Service-Blueprint-Workshop ist eine Methode zur gemeinsamen Erarbeitung und Strukturierung einer KI-Anwendungsidee in einem Team aus UUX-Experten, KI-Experten bzw. Entwicklern und den Nutzenden. Bei der Durchführung des Workshops geht es u.a. um die Definition der User Journey, die Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI sowie die technischen Möglichkeiten für die Umsetzung. In diesem Online-Workshop stellen wir den KI-Service-Blueprint als Werkzeug und den dazugehörigen Workshop als Entwurfsmethode vor, zeigen reale Beispiele für seinen Einsatz und geben Ihnen dann die Möglichkeit, ihn selbst in Kleingruppen an einem vorbereiteten Beispiel durchzuführen. Vorwissen zu KI wird nicht vorausgesetzt.

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Dienstag09.02.2118:00-19:30
Online
UUX-Roadshow-Event - Coburg

Lernen Sie im Rahmen der virtuellen UUX-Roadshow die Erfolgsfaktoren sowohl aus der wissenschaftlichen als auch praktischen Perspektive kennen. In einem Impulsvortrag stellt Patrick Stern vom Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability, Stuttgart ein Pilotprojekt vor, das im Rahmen des Kompetenzzentrums umgesetzt wurde. Prof. Dr. Christian Zagel von der Hochschule Coburg und Tobias Öhring, UX/UI-Designer bei der HUK-Coburg sprechen in ihrem gemeinsamen Vortrag „UX - Von der Wissenschaft zur Praxis“ über die Erkenntnisse und Möglichkeiten aus der Forschung und deren konkreten Umsetzung in der Praxis. Die Veranstaltung ist kostenfrei und findet als Online-Seminar statt. 

Die Veranstaltung beginnt um 18 Uhr und endet um 19.30 Uhr.

Die Anmeldung zum Roadshow-Event in Coburg ist ab sofort über diesen Link möglich.

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Mittwoch10.02.2114:00-17:00
Online
KI-Trainer: Online-Seminar Strategie

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 anhand von praktischen Beispielen 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!

 

 

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Freitag19.02.2109:00-10:30
Online
transition2agile - Online-Seminar zur agilen Transformation in Unternehmen

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
  • 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!

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März2021

Dienstag02.03.2110:00-12:30
Online
KI-Grundlagen Online-Seminar-Reihe Teil 1

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!

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Donnerstag04.03.2110:00-12:30
Online
KI-Grundlagen Online-Seminar-Reihe Teil 2

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!

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Dienstag09.03.21-11.03.21
Kaiserslautern
Demonstrator on the road: Teilnahme an 6. CVT-Symposium Kaiserslautern

– situationsbedingt abgesagt –

Im Rahmen des 6. Internationalen Commercial Vehicle Technology (CVT-) Symposiums in Kaiserslautern sollte unser Demonstrator veranschaulichen, dass Simulationsumgebungen im Umfeld des UX Designs vielversprechende Möglichkeiten zur Unterstützung und Optimierung von Entwicklungsprozessen bieten.

Die Konferenz, ursprünglich im März 2020 angesetzt und zwischenzeitlich zweimal verschoben, wurde nun von der veranstaltenden Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) final abgesagt. Ausschlaggebend ist hierfür die Überzeugung der Veranstalterin, dass ein direkter Austausch zwischen den Konferenzteilnehmenden integraler Bestandteil dieser Konferenzreihe sei. Stattdessen rechnet die Veranstalterin fest damit, dass es im März 2022 wieder möglich sein wird, das dann 7. CVT-Symposium in der gewohnten Präsenzform veranstalten zu können.

Nähere Informationen für Interessierte sollen zeitnah hier veröffentlicht werden. 

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Dienstag09.03.2110:00-12:30
Online
KI-Grundlagen Online-Seminar-Reihe Teil 3

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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Dienstag09.03.2114:00-10.03.2117:00
Online
Workshop: Design und Entwicklung eines Chatbots

Der zweitägige Workshop wird in Zusammenarbeit mit der IHK Bonn/Rhein-Sieg angeboten.

Chatbots sind als Dienstleistung mittlerweile weit verbreitet und in digitale Angebote integriert. Der zunehmende Einsatz von Sprachassistenten in Haushalten bietet Vorteile für beide Seiten: Neue Möglichkeiten in der Kundeninteraktion und -beziehung für Unternehmen und neue Erlebnisse mit einem entsprechenden Mehrwert für ihre Kunden in ihrem persönlichen Zuhause. Diese Möglichkeiten werden bisher jedoch aufgrund der bestehenden Herausforderungen selten genutzt: Zum einen die 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 vielfältig: Beispielsweise könnte ein Bestell- und Lieferservice für ein Abendessen mittels Chatbots umgesetzt werden. Um auch mittelständigen Unternehmen den Einsatz von Chatbots näher zu bringen, soll unser zweitägiger Workshop den Teilnehmern Grundlagen des Designs und der Entwicklung vermitteln.

09.03.2021 Teil 1:

Nach einer kurzen Einführung werden in Gruppenarbeiten Charaktereigenschaften für den Chatbot und Nutzereigenschaften definiert. Das benötigte Expertenwissen im Kontext des Chatbots wird in Gruppenarbeiten über ein einfaches Rollenspiel exploriert. Ein erster Interaktionsentwurf wird festgehalten. Zuletzt wird mit einer Einführung in das Programm Google Dialogflow begonnen, mit welchem der Chatbot-Prototyp entwickelt wird.

10.03.2021 Teil 2:

Am zweiten Tag werden weitere Inhalte von Google Dialogflow erläutert und anschließend in Kleingruppen an der Chatbot-Entwicklung gearbeitet. Betreut wird die Entwicklung von mehreren Experten. Nach der Fertigstellung werden Usability-Normen als Evaluationskriterien vorgestellt, die im nächsten Schritt angewendet werden sollen. Abgeschlossen wird mit einer offenen Diskussion mit den Teilnehmern zu den erarbeiteten Inhalten.

 

Termine:

09.03.2021 - 14:00-17:00 Uhr

10.03.2021 - 14:00-17:00 Uhr

 

Voraussetzungen:

  • Ein Google-Account wird für die Entwicklung benötigt
  • Freude am interaktiven Arbeiten

 

Melden Sie sich hier kostenfrei an.

 

Weitere Informationen
Donnerstag11.03.21-12.03.21
Online
UX Challenge: Karlsruher Hackathon für User Experience

Veranstaltet vom Steinbeis-Europa-Zentrum in Kooperation mit der Hochschule Karlsruhe findet am 11. und 12. März 2021 die UX Challenge in Karlsruhe statt. Das Kompetenzzentrum Usability ist Medienpartner bei diesem Event & wird u.a. eine Keynote halten. 

Die UX Challenge ist ein zweitägiges Event im Hackathon-Format, bei dem Studententeams in einem zweitägigen Design Sprint Challenges lösen, die von Firmen aus der Region gestellt werden. Das Event wird im Rahmen des EU-Projekts „200SMEchallenge“ organisiert, das den Nutzen solcher Veranstaltungsformate für KMU untersucht und daher das Format der UX Challenge in 7 EU-Staaten testet. Die deutsche Ausgabe der UX Challenge findet am 11.+12. März 2021 in den Räumlichkeiten der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft statt. 8 Teams aus Studierenden verschiedener Fachrichtungen werden während dieser zwei Tage Challenges im UX-Bereich bearbeiten und entwickeln so kreative Ideen und Prototypen für die teilnehmenden Firmen.

Deutschlandweit können sich 30 Firmen für das Projekt anmelden und nehmen so an der projektbegleitenden Studie teil. Von diesen Firmen können acht an der UX Challenge teilnehmen und dort eine Challenge stellen. Die restlichen Firmen erhalten kostenlose Weiterbildungsangebote im Design Thinking-Bereich und weitere Angebote unserer Partner.

Weitere Informationen zum Anmeldeprozess für Firmen finden Sie hier

Weitere Informationen
Donnerstag18.03.2117:00-18:00
Dienstag23.03.2110:00-15:00
Online
KMU starten durch – Wie Sie mit KI Ihr Unternehmen voranbringen

Wie kann Künstliche Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) angewendet werden? Die KI-Trainer der drei Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren Stuttgart, Textil Vernetzt und Usability werden Ihnen in dieser eintägigen Veranstaltung die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in KMU näherbringen.

Vormittags erwartet Sie eine Vortragsreihe zum Einsatz von KI im Mittelstand sowie den ethischen und gesetzlichen Grenzen. Die Vorträge dauern jeweils ca. 30 Minuten und werden mit einem Q&A abgeschlossen. Nach der Mittagspause geht es in die praktische Anwendung von KI in verschiedenen Themenbereichen. Dabei können Sie aus einem von 4 interaktiven Workshops wählen.

Melden Sie sich hier kostenlos an.

 

Workshops in der Veranstaltung

In der Veranstaltung werden 4 Workshops angeboten, welche simultan ablaufen.

Workshop 1: Edge KI – Wie bekomme ich Künstliche Intelligenz in die Edge
Was wissen Sie über Edge KI? Edge KI ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der künstlichen Intelligenz (KI) und wird schnell zugänglicher. Mit Edge KI werden KI Algorithmen bezeichnet, welche auf eingebetteten Geräten laufen sollen. Die eingebetteten Geräte könnten Smartphones, Mikrocontroller, Raspberry Pis oder ähnliche kleine Geräte sein. Dieser Workshop bietet Ihnen eine Grundlage, um das aufstrebende Feld zu verstehen. Interessant ist der Workshop für alle, die Produkte mit künstlicher Intelligenz entwickeln oder dieses noch vorhaben.

Workshop 2: Human-Centered AI – Die Mensch-KI-Interaktion auf dem Prüfstand
KI wird zukünftig unseren Lebensalltag immer mehr durchdringen – umso wichtiger ist es, auch dafür zu sorgen, dass KI-Systeme für den Menschen nutzbar, verständlich und kontrollierbar bleiben. Doch worauf muss man dabei eigentlich achten? Wir diskutieren über die Bedeutung von menschzentrierter KI (Human-Centered AI) und testen einige beispielhafte KI-Systeme mithilfe eines Richtlinien-Katalogs, der speziell für die Bewertung der Mensch-KI-Interaktion entworfen wurde.

Workshop 3: KI Anwendungsfälle identifizieren und umsetzen
Die Nutzung von KI-basierten Systemen in produzierenden Unternehmen längst nicht nur möglich, sondern auch kostengünstig umsetzbar. Die Frage die bleibt ist: Wie sieht der geeignete KI-Anwendungsfall aus? Im Workshop „KI-Anwendungsfälle finden und umsetzen“ möchten wir Ihnen zeigen, wie Sie aus Problemen in Ihrer Produktion und Organisation Anwendungsfälle machen, die mit einem KI-Einsatz eine Produktivitätssteigerung in Ihrem Unternehmen auslösen können.

Workshop 4: Maschinelles Textverständnis mit künstlicher Intelligenz
Ob automatisierte Posteingangsbearbeitung, komplexe Vertragsprüfung oder Kundeninteraktion: Maschinelles Textverständnis bildet die Grundlage einer Vielzahl nützlicher Anwendungen, die auch für kleine und mittlere Unternehmen mit überschaubarem Aufwand umsetzbar sind. Dieser Workshop zeigt, wie maschinelles Textverständnis mit Hilfe geeigneter Werkzeuge erreicht und ein Geschäftsnutzen erzielt werden kann.

 

Weitere Informationen
Donnerstag25.03.2117:00-18:30
virtuell
"UX im Mittelstand – Eine Fokus-Panel” Mehrwert. Reifegrad. Perspektiven.

Ein Panel in Kooperation der German UPA und dem UIG e.V.

In dieser Online-Veranstaltung diskutieren Vertreter aus mittelständischen Unternehmen und UX-Experten über den Status Quo, Hürden und Chancen von User Experience in mittelständischen Unternehmen. Das heterogen besetzte Panel gibt Unternehmern, Mitarbeitern, Agenturen und Freelancern die Möglichkeit das Thema aus Ihrem Blickwinkel zu beleuchten. Moderiert wird das Panel von einem Vertreter aus der Wissenschaft. 

 

Das Panel richtet sich an 

  • UX-Experten aus Agenturen
  • Freelancer
  • Unternehmer, die UX im Unternehmen etablieren und/oder verbessern wollen (KMU und Startups)
  • Projektleiter, Product Owner etc., die Interesse an dem Thema haben & mehr erfahren wollen
  • interessierte Anwender

 

Themen des Panel zum Thema UX:

  • UX-Experten - Übersetzer zwischen Funktionen in Unternehmen
  • Integration von UX in Unternehmens-Prozesse
  • Sichtbarkeit der UX-Arbeit im Betrieb und Management
  • Change Management / Agile Prozesse
  • Gemeinsame Sprache aller Beteiligten
  • Nutzer verstehen – wie kommen UX-Experten an die Nutzer?
  • Wie fange ich an? Heruntersetzen von Hemmschwellen
  • Best practices

 

Die Referenten

David C. Thömme

David C. Thömmes (B.Sc.) studierte Medieninformatik an der HS Kaiserslautern und entdeckte schon früh seine Leidenschaft für die Mensch-Computer-Interaktion und das Software Engineering. Als Geschäftsführer sowie Lead Software & UX Engineer bei Shapefield gilt seine Passion heute dem UX Design und der agilen Softwareentwicklung. Dabei gilt David als führender Experte für die analytische Gestaltung einer Benutzeroberfläche und deren technische Implementierung als umfängliche UI-Architektur im Rahmen eines interdisziplinären UX-Designprozesses. Durch die Arbeit an unterschiedlichen Projekten mit diversen Technologien hat er fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Desktop-, Web-, Embedded- und Mobile-Anwendungen.

 

Dirk Anders

Dirk Anders ist Geschäftsführer der CAS UXM, einer Smart Company der CAS Software AG, dem Marktführer für CRM im deutschen Mittelstand. Das Team CAS User Experience & Marketing steht für die nutzerzentrierte und ganzheitliche Gestaltung von Marken- und Kundenerlebnissen. Dazu gehören Produktgestaltung und alle öffentlichkeitswirksamen Aktivitäten rund um Marke und Kommunikation. Dirk Anders hat nach einem Bachelor in Interaction Design einen Masterabschluss in Strategischer Gestaltung erworben und sammelt vor seiner Zeit bei CAS unter anderem Berufserfahrung als User Experience Designer bei Phoenix Design.

 

Gulniza Abdrakhmanova

Gulniza Abdrakhmanova verantwortet bei der hsag Heidelberger Services AG das SaaS Produkt Chatbot Isa. Isa ist speziell für den Einsatz im Kundenservice bei Energieversorgern entwickelt worden und ist bei mehr als 30 Energieversorgen im Einsatz. Die Software Entwicklung erfolgt in einem crossfunktionalen Team unter Anwendung agiler Methoden. 

 

Prof. Dr. Alexander Mädche

Prof. Dr. Alexander Mädche ist Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er leitet die Forschungsgruppe "Information Systems & Service Design" (ISSD) am Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM). 

Alexander Mädche erwarb 1999 ein Diplom in Wirtschaftsingenieurwesen (Informatik / Operations Research) und 2001 einen Dr. rer. pol. an der Universität Karlsruhe (TH). Seit 2003 arbeitete er als Forschungsgruppenleiter am Forschungszentrum Informatik (FZI) in Karlsruhe. Zwischen 2003-2009 war er bei Bosch und SAP in leitenden Positionen in den Bereichen Corporate IT Management (Business Intelligence Competence Center) und Enterprise Software Produktentwicklung tätig. Seit 2009 ist Alexander Mädche Professor und Lehrstuhlinhaber für Wirtschaftsinformatik an der Universität Mannheim. Im Jahr 2015 folgte er dem Ruf an das KIT.

 

Wir suchen noch Referierende:

Wenn du dich als UX-Experte siehst, dich das Thema anspricht und du ein angestellter Mitarbeiter oder Freelancer aus einem mittelständischen Unternehmen bist, scheue dich nicht dich zu bewerben.

Bewirb dich mit deiner Kurzvorstellung bis zum 22. März an info@germanupa.de(Link sendet E-Mail). Wir kommen dann auf dich zu

 

Link zur Registrierung:

https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_ZWEJAeVHQkO-9CER1Ivt1w

Weitere Informationen

April2021

Dienstag13.04.2116:00-20.04.2118:00
Online
E-Learning Reihe - Einführung in Machine Learning und Data Science

Die Veranstaltung wird in Zusammenarbeit mit der IHK Bonn/Rhein-Sieg angeboten. 

Zweiteilige E-Learning Reihe zum Einsatz von Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Data Science.

Sie wollten schon immer einmal wissen, was hinter den Begriffen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science steckt? In unserer zweiteiligen E-Learning-Reihe im April 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 2021 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.

 

Termin 1 (13.04.2021, 16-18 Uhr):

- Einführung in das Themengebiet Data Science

- Vorstellung verschiedener Algorithmen und Interpretation der Ergebnisse

Termin 2 (20.04.2021, 16-18 Uhr):

- Vorstellung verschiedener Tools für Maschinelles Lernen und Best Practices

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

- Fragerunde und Diskussion über weitere Schritte für die Zukunft

 

Melden Sie sich hier an.

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Dienstag13.04.2117:00-17:45
virutell
AusgeFUXte Erfolgsgeschichten #1: Design Maturity & Governance

The first web seminar in the UIG series “AusgeFUXte Erfolgsgeschichten“ will highlight the topic „Design Maturity & Governance”. With Emanuela Damiani, UX designer at Mozilla and Xaver Bodendörfer, Business Unit Manager at eresult the topic will be presented from two complementary perspectives.

Understanding the design maturity of any organization can help design and product leaders to deliver high-quality experiences at a more effective level. Having a reliable and understandable governance process is essential for a healthy design organisation to foster design maturity.

In her talk Emanuela Damiani, staff product designer at Firefox, Mozilla, will share her direct, first-hand knowledge to avoid some common pitfalls.

Xaver Bodendörfer will address the question how design / UX maturity can be increased. This question is asked in many discussions with eresult’s clients. Xaver will share some insights on how they help their clients do this. Real success and failure stories from their consultancy projects illustrate the practical and business relevance.

Prof. Dr. Alexander Mädche, full professor at Karlsruhe Institute of Technology (KIT) and chairman of the board at UIG e.V., hosts this web-seminar.

After the presentations we will provide networking possibilities (using the tool wonder.me). 

This web seminar will be held in English via MS Teams. After the presentations we will provide networking possibilities on wonder.me.

Price: 10 Euro. 

Registration here.

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Montag19.04.2110:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Python-Grundlagen für Deep Learning Teil 1

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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.

Weitere Informationen
Montag19.04.2114:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Python-Grundlagen für Deep Learning Teil 2

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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.

Weitere Informationen
Freitag23.04.2114:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Python-Entwicklungstools für Deep Learning

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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.

Weitere Informationen
Montag26.04.2110:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen Deep Learning Teil 1

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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.

 

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

Weitere Informationen
Montag26.04.2114:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen Deep Learning Teil 2

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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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