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Juli2020

Dienstag07.07.2010:00-12:30
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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Donnerstag09.07.2010:00-12:30
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.

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Dienstag14.07.2010:00-12:30
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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Dienstag21.07.2010:00-12:30
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.

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Mittwoch22.07.2010:00-12:30
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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.

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Mittwoch22.07.2014:00-17:00
Online
KI-Trainer: Strategie Online-Seminar

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.

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Donnerstag23.07.2010:00-12:30
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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Mittwoch29.07.2010:00-12:00
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 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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Mittwoch29.07.2014:00-16:00
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 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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Freitag31.07.2010:00-12:00
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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 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 Webinar "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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August2020

Dienstag04.08.2010:00-12:00
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 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

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Dienstag04.08.2014:00-16:00
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 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

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Freitag07.08.2018:00-09.08.2015:00
Karlsruhe, CAS Software AG
Carls Service Jam - 7.-9. August 2020

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.

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Dienstag18.08.2018:00-19:00
Virtuell
Virtueller Stammtisch: Entwicklung eines digitalen Angebotes für nicht-technische Dienstleistungen

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.

 

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September2020

Dienstag08.09.20-10.09.20
Kaiserslautern
Demonstrator on the road: Teilnahme an 6. CVT-Symposium Kaiserslautern

– Kurzfristig von März auf September 2020 verschoben –

Im Rahmen des 6. Internationalen Commercial Vehicle Technology (CVT-) Symposiums in Kaiserslautern wird unser Demonstrator veranschaulichen, dass Simulationsumgebungen im Umfeld des UX Designs vielversprechende Möglichkeiten zur Unterstützung und Optimierung von Entwicklungsprozessen bieten. Schwerpunkte werden dabei auf der Mensch-Maschine-Interaktion im assistierten und automatisiertes Fahren sowie auf der Diskussion innovativer Methoden und Konzepte liegen (z.B. der Erstellung von Studienkonzepten in diesem Bereich).

Hintergrund zur Veranstaltung: Die Konferenz vom 10. bis 12. März 2020 an der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) umfasst ca. 50 Fachvorträge und Posterpräsentationen, bei denen internationale Trends und technologische Entwicklungen der Nutzfahrzeugindustrie im Mittelpunkt stehen. Das Programm wird von einer Fachausstellung mit Unternehmen und einer speziellen Fahrzeugausstellung flankiert. Weitere Informationen für Interessierte vorab hier

Weitere Informationen

Informationen zu den Veranstaltungen

Eröffnungsveranstaltung: Thema User Research & UUX Management
06.03.18
Prof. Dr. Gunnar Stevens stellte auf der Eröffnungsveranstaltung des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability das Thema "User Research & UUX Management – Innovationen für und mit Nutzern gestalten" vor. In diesem Beitrag können Sie die Präsentationsfolien herunterladen.
Eröffnungsveranstaltung des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability
02.03.18
Am 01.03.2018 wurde das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability in Stuttgart eröffnet. Hierfür fanden mehr als 150 Vertreter von kleinen und mittelständischen Unternehmen sowie Interessierte ihren Weg an die Hochschule der Medien. Neben Vorträgen zu den Themenschwerpunkten des Kompetenzzentrums berichteten einige Unternehmen von ihren bisherigen Erfahrungen mit dem Einsatz von Usability und positiver User Experience Methoden. Abgerundet wurde das Programm durch einen UUX-Marktplatz auf dem sich Teilnehmer über die Angebote des Kompetenzzentrums informieren und sich mit den Mitarbeitern des Kompetenzzentrums austauschen konnten.
Eröffnungsveranstaltung: Thema UUX und Agilität
02.03.18
Das Thema "UUX und Agilität" erfreute sich auf der Eröffnungsveranstaltung des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability großer Beliebtheit. In diesem Beitrag können Sie die ausführlichen Präsentationsfolien mit erläuternden Kommentaren sowie exklusiv unsere ersten UUX-Methodenkarten als PDF downloaden.
UUX-Marktplatz: Innovationen für und mit Nutzern gestalten
27.02.18
Wie kann Living-Lab-Forschung in Kooperation mit Unternehmen aussehen? Kommen Sie zum Stand "UUX Living Lab – Innovationen für und mit Nutzern gestalten" und erleben Sie verschiedene Prototypen aus den Bereichen Wohnen, Mobilität und Ernährung. Klicken Sie sich durch innovative Dienstleistungen aus verschiedenen Lebensbereichen und sehen Sie im E-Learning- Konzept wie diese Themen vermittelt werden können.
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