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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

 

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Donnerstag15.04.2115:00-17:00
Online
Human-Centered AI: Wizard-of-Oz Prototyping

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 6 am 15.04.21: Wizard-of-Oz Prototyping

Das Wizard-of-Oz Prototyping ist eine Methode, mit der komplexe und intelligente Systeme schon vor der Implementierung simuliert und gemeinsam mit Nutzenden getestet werden können – und zwar indem kognitiv anspruchsvolle Aufgaben des Systems durch Menschen gesteuert werden, die sog. “Wizards”. Damit eignet sich die Methode auch hervorragend für das frühe Testen von KI-Systemen. Die Anwendung der Methode kann jedoch aufwendig sein. Wir stellen in diesem Workshop die wichtigsten Eckpunkte der Methode vor und erproben sie an einem simplen Beispiel.

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Freitag16.04.2111:00-12:00
Online
KI Info Slam (verschoben)

Bei den KI Info Slams erwarten Sie regelmäßig Vorträge und Erfahrungsberichte aus der Praxis rund um Themen der Künstlichen Intelligenz. Stellen Sie uns Ihre Fragen und lernen Sie unsere kostenlosen Unterstützungsangebote für KMU kennen. Mehr Infos zum Programm am 16. April folgen hier in Kürze.

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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.

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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.

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Mittwoch21.04.2118:00-19:30
Online
Customer Journey neu gedacht: Digitalisierung der Touchpoints für mehr Erlebnis

Die Kompetenzzentren Usability und Handel haben ihre Anstrengungen wieder gebündelt, um eine Online-Veranstaltung für Händler und Dienstleister zu präsentieren. Diesmal legen wir den Fokus auf die Customer Journey.

Am 21. April 2021 findet das Online-Event “Customer Journey neu gedacht: Digitalisierung der Touchpoints für mehr Erlebnis”statt. Sie erwartet ein spannendes Programm mit nützlichem Inhalt und praktischen Beispielen.

Das Event richtet sich an Händler:innen und Dienstleister:innen, die konkrete Maßnahmen für die Digitalisierung der Customer Journey vorantreiben möchten.

PROGRAMM

  • 18:00   Begrüßung und Vorstellung
  • 18:10   Unsere Perspektive auf Customer Journey: Wie verändert sie sich durch die Digitalisierung? Welche Touchpoints gibt es?
  • 18:30   Chatbots als Digitalisierungsmaßnahme auf der Customer Journey
  • 18:50   Aus der Praxis: Erfahrung mit anybill
  • 19:10   Diskussionsrunde mit offenen Fragen

Alle Interessenten sind herzlich eingeladen.

Hier geht es zur Event-Anmeldung

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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.

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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.

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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.

 

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

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Dienstag27.04.2116:00-16:45
virtuell
  • UIG - auch KompZen
#1: Was ist UX? Im Fokus: Projektmanagement-Software

UIG e.V. und BITMi e.V. bieten Ihnen im ersten Web-Seminar der neuen Reihe „Mehrwert UX: eine Reise zu erfolgreichen Use Cases im Mittelstand“ eine allgemeine Einführung in das Thema UX (User Experience) und einer Veranschaulichung der Umsetzung von UX am Beispiel einer Projektmanagement-Software.

UX ist in aller Munde:

  • Aber was ist das eigentlich?
  • Und warum sollte ich mich damit beschäftigen?
  • Was ist mein Return of Invest?
  • Und ist das überhaupt interessant für mich und meine Branche?

Um diese Fragen wird es im Impulsvortrag von Frau Dr. Michaela Kauer-Franz (UX Agentur Custom Interactions) gehen, die sowohl in der Forschung als auch in der Praxis seit vielen Jahren zum Thema User Experience arbeitet.

  • Wie ist UX zu einem relevanten Thema im Unternehmen geworden?
  • Wie gestaltete sich der Weg von der Idee zur konkreten Umsetzung?
  • Welche Veränderungen haben sich im Unternehmen im Zuge der Etablierung von UX abgezeichnet?
  • Wo liegen die Herausforderungen?
  • Welche Handlungsempfehlungen können bereits an andere Unternehmer weitergegeben werden?

Diese Fragen werden im anschließenden Use Case von Jochen Geißer (Vertrieb und Key Account bei PLANTA Projektmanagement-Systeme GmbH) am konkreten Beispiel aufgegriffen. Im Web-Seminar wird er live in der Projektmanagement-Software PLANTA pulse und PLANTA project Beispiele für UX-Verbesserungen vorstellen (insb. Umsetzung von Software-Ergonomie, Design-Optimierungen, schlankere Menüs, Module und Bildschirme, Ausblenden von nicht relevanten technischen Daten)

Um das gegenseitige Kennenlernen und Austauschen zu unterstützen, wird im Nachgang zum Webinar ausreichend Raum zum Netzwerken geschaffen. Hierfür werden wir das Tool wonder.me verwenden.

Die Veranstaltung findet im Rahmen einer Web-Seminar-Kooperation zwischen dem BITMi e.V. und UIG e.V. statt.

Melden sich hier für das kostenlose Web-Seminar an.

 

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Freitag30.04.2109:00-12:00
Online
Werkstattbesuche 2021: New Work

In dieser Online-Veranstaltung aus der Serie der Werkstattbesuche 2021 werden die vielfältigen Aspekte von New Work aufgezeigt, praxisnahe Arbeitsweisen vorgestellt und ein Austausch zwischen den Teilnehmenden und den Experten ermöglicht, um konkrete Fragestellungen und mögliche Anwendungsherausforderungen zu diskutiert.

Wann: Freitag ,der 30.04 von 9 - 12 Uhr
Wo: Remote

Ablauf:

  • Agilen Software-Entwicklung & nutzerzentrierten Gestaltung: Vortrag
    Katharina Jungnickel, Mittelstand-4.0 Kompetenzzentrum Usability
  • Agile Organisation und Planung in der Praxis: Vortrag
    Moritz Bleu, agyleOS
  • Erfolgsfaktor Haltung - New Work Mindset: Vortrag
    Lea Böhm, AllesRoger
  • Von der Strategie-Entwicklung bis zur Umsetzung - wie Startups sich organisieren: Rundgang + Vortrag
    Thomas Klein, Jodel
  • Offene Vernetzung auf der Plattform Wonder

Die Veranstaltung wird in Kooperation mit dem Cluster IKT organisiert.
Für eine Teilnahme melden Sie sich hier an.

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Mai2021

Donnerstag06.05.2115:00-17:00
Online
Human-Centered AI: Grundlagen Usability und User Experience

In der Webinar- und Workshopserie “Human-Centered AI” geht es in sechs Terminen rund um die menschzentrierte Gestaltung von KI, 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 6.05.21: Grundlagen Usability, User Experience und Human-Centered AI
Was bedeutet eigentlich Human-Centered AI oder “menschzentrierte KI” und warum spielt das Thema eine Rolle? Darum geht es im Grundlagen-Webinar. Wir beleuchten, warum die Themen Usability und User Experience (UX) in diesem Kontext wichtig für KI sind, was man darunter jeweils versteht und mit welchen Methoden man KI-Systeme mit guter Usability und positiver User Experience gestalten kann. 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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Dienstag11.05.2115:00-17:00
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 11.05.21: 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 eine praktische Übung, um das Wissen anzuwenden.

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Mittwoch19.05.2114:00-16:30
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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Mittwoch19.05.2116:00-17:30
Online
UUX-Roadshow-Event - Passau

Die Roadshow macht virtuell halt in Passau. Wir stellen Ihnen die Erfolgsfaktoren hinter Usability und User Experience vor. 

Patrick Stern, Fraunhofer IAO, zeigt anhand eines Pilotprojekts, wie das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability Unternehmen bei der Umsetzung von eignen UX-Projekten methodisch unterstützt.

Als Praxisreferenten konnten wir zwei UX Experten gewinnen. 

Johannes Lehner ist als UX Designer und Usability Engineer bei Intact, sowie freiberuflich unter der Marke jBear Graphics | designing emotions tätig. UX ist seine Passion – Johannes Lehner teilt seine Expertise in zahlreichen Netzwerken und eigens gegründeten UX-Initiativen. Sein Vortrag zeigt anhand praktischer Beispiele, welche Probleme und Herausforderungen beim Etablieren von UX in Unternehmen auftreten können und wie man diese vermeiden kann.

Stefanie Susser, freiberufliche UX Designerin, ist seit fast 10 Jahren in der digitalen Produktentwicklung zu Hause. „Kick-Off your project – Erwartungsmanagement, Zielsetzung und Stolpersteine in Projekten“ lautet ihr Vortrag, in dem sie ihre Erfahrungen, Methoden und Vorgehensweisen für aussichtsreiche UX-Projekte teilt.

Die Roadshow findet von 16.00 bis 17.30 Uhr online via ZOOM statt. Die Teilnahme ist kostenfrei.

Melden Sie sich hier für die Roadshow in Passau an. 

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Juli2021

Donnerstag22.07.2117:00-19:30
Online
UUX-Methoden Praxisnah - Card Sorting

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 22. Juli 2021 geht die Workshop-Reihe mit dem Thema „Card Sorting“ in die achte 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.

Den Link zur Anmeldung finden Sie in Kürze hier.

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Informationen zu den Veranstaltungen

Prototyping
Online-Seminar "Von der Idee zum Produkt": ein schneller Blick zurück
15.12.20
Prototyping – schnell zu ersten Ergebnissen und früh zu wichtigem Feedback in Bezug auf Produkte und Services kommen; rund 50 Interessierte tauschten sich am Freitag, 11.12.2020, hierüber mit dem Team aus dem Fachbereich Informatik und Mikrosystemtechnik der Hochschule Kaiserslautern aus.
Freitag11.12.2008:15-09:30
Online
World Usability Day München
WUD München 2020 - Auch hier alles digital - Ein Resümee vom Referent
13.11.20
Wie in den meisten großen Städten fand 2020 am 12.11 der World Usability Day auch in München statt. Neben 5 anderen Referenten war das Kompetenzzentrum Usability durch Patrick Stern ebenfalls vertreten mit seinem Vortrag Natürlichkeit vs. Künstlichkeit – "Welchen Ursprung hat Technologie?"
Donnerstag12.11.2012:30-18:00
Online
Region Mitte, Region Nord, Region Süd
Kompetenzzentrum-Veröffentlichung zum Thema UUX für die Zukunft der Arbeit
07.11.20
Die Zukunft der Arbeit ist in aller Munde. Dabei spielt Usability und User Experience eine große Rolle. Aus diesem Grund haben Ivo Benke, Michael Burmester und Daryoush Vaziri vom Kompetenzentrum Usability eine Beitrag im Sammelband "Zukunft der Arbeit" veröffentlicht.
CollaborationKIT.org
Web-Talk: Zukunftsfähige Organisation – Digitalisierung als Erfolgsfaktor nicht nur in der Corona-Krise
05.11.20
Am 11.11.2020 findet ein gemeinsames ein Web-Seminar zum Thema „Digitalisierung als Erfolgsfaktor – Digitalisierung als Erfolgsfaktor nicht nur in der Corona-Krise“ mit Trumpf, dem SAP Deutschland, dem KIT und der Baden-Württemberg International GmbH statt. Bei drei Vorträgen können neue Impulse für die Digitalisierung gesammelt und diskutiert werden.
Mittwoch11.11.2011:00-12:30
Online - https://www.edudip.com/de/webinar/auwi-talk-zukunftsfahige-organisation-digitalisierung-als-erfolgsfaktor-in-der-corona-krise/490396
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