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September2020

Dienstag22.09.2015:00-01.10.2016:30
Online
E-Learning Reihe zur Entwicklung von Sprachassistenzsystemen/Chatbots

Chatbots sind als Dienstleistung mittlerweile weit verbreitet und in digitale Angebote integriert. Der zunehmende Einsatz von Sprachassistenten in Haushalten bietet neue Möglichkeiten in der Kundeninteraktion und –beziehung, wird jedoch als Kanal selten genutzt. Das, obwohl, neue Erlebnisse mit einem entsprechenden Mehrwert Kunden in ihrem persönlichen Zuhause zur Verfügung gestellt werden können. Die Herausforderungen liegen hier zum einen in der Entscheidung für den richtigen Kanal zur Vermittlung von Inhalten wie beispielsweise ein Chatbot oder Sprachassistent, als auch die kundengerechte Gestaltung von Sprachinhalten.

Die Anwendungsfelder sind dabei vielfältig: Beispielsweise könnte ein Bestell- und Lieferservice für ein Abendessen mittels Sprachassistent umgesetzt werden. Um auch mittelständigen Unternehmen den Einsatz eines Sprachassistenzsystems näher zu bringen, soll unsere E-Learning Reihe den Teilnehmern die Konzeption und Umsetzung eines Sprachbots zu vermitteln. Hierfür werden als erstes das benötigte Wissen und Aufgaben in einem einfachen Rollenspiel exploriert und ein erster Interaktionsentwurf festgehalten. Im nächsten Schritt wird dieser in einem Experiment mit den Teilnehmern getestet und iterativ verbessert, bis das Konzept und Interaktionsmodell eine gewünschte Qualität erreicht. Danach kann der Sprachassistent implementiert und getestet werden. Dafür wird das Programm Google Dialogflow verwendet. Dieses ermöglicht den Nutzern ohne großes IT-Wissen die erfolgreiche Erstellung eines Sprachassistenzsystems.

Melden Sie sich jetzt für die E-Learning Reihe an:

Ticket zur E-Learning Reihe

Termine:

- 22.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 24.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 29.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 01.10.2020: 15:00-16:30 Uhr

Weitere Informationen
Dienstag29.09.2011:00-12:00
Vortrag zu Usability und User Experience für Künstliche Intelligenz - KI Info Slam

Im Rahmen des KI Info Slam erwarten Sie Impulsvorträge verschiedenen KI-Themen und -Projekten sowie Informationen zu unseren Angeboten. Dieses mal: Ein Einblick in die Herausforderungen der Gestaltung von KI-Anwendungen und die KI-Pilotprojekte des Kompetenzzentrum Usability. Im Anschluss erhalten Sie einen kompakten Überblick über unsere kostenlosen KI-Angebote für den Mittelstand und sind herzlich zurm Austausch über Ihre Fragen und Erfahrungen zum Thema KI eingeladen.

Geplantes Programm:

11:00 – 11:30 Uhr: Impulsvortrag von KI-Trainer Manuel Kulzer

11:30 – 11:40 Uhr: Vorstellung der KI-Angebote des Kompetenzzentrum Usability

11:40 – 12:00 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch

Weitere Informationen

Oktober2020

Montag05.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 1

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es 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
Montag05.10.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 2

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es 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
Dienstag06.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python-Entwicklungstools für Deep Learning

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es 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
Dienstag06.10.2016:00-27.10.2017:30
Online
E-Learning Reihe - Einführung in 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 E-Learning-Reihe im Oktober möchten wir Ihnen das Thema näherbringen und Ihnen ermöglichen erste Erfahrungen in diesem schnelllebigen Feld zu sammeln. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an:

Ticket zur E-Learning Reihe


Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science sind aus der aktuellen technischen Entwicklung nicht mehr wegzudenken. Dabei bietet die Nutzung der eigenen Daten auch kleinen und mittleren Unternehmen neue Möglichkeiten, z. B. für die Optimierung der Produktion oder für ein besseres Verständnis über KundInnen. Im Jahr 2020 werden die Chancen dieser technologischen Entwicklung jedoch noch selten genutzt. Die Herausforderungen liegen hierbei in oft unzureichenden Kenntnissen über die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, sowie der der Einbettung von Data Science in die Prozesse des Unternehmens. 

Wir möchten aus diesem Grund mittelständigen Unternehmen den Einsatz von Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Data Science im Rahmen unserer E-Learning-Reihe näherbringen. Hierfür werden wichtige Klassen von Machine Learning Algorithmen und grundlegende Data Science Prozesse vorgestellt. Weiterhin sollen beispielhafte Aufgabenstellungen mit Hilfe von Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Data Science gelöst werden und die Ergebnisse anschließend visualisiert und interpretiert werden. Ergänzend möchten wir die Kenntnisse über Prozesse und Algorithmen vertiefen. Das gewonnene Wissen soll dann genutzt werden, um Anwendungsszenarien im eigenen Unternehmen zu explorieren und mit allen TeilnehmerInnen zu diskutieren. 

Im Anschluss an das E-Learning gibt es außerdem das Angebot einer Data Science Sprechstunde. Hier können die TeilnehmerInnen und Unternehmen die Themen und angestoßenen Entwicklungen diskutiert werden. 

 

Termine:

06.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Einführung in das Themengebiet Künstliche Intelligenz

- Einführung in grundlegende Prozesse aus dem Bereich Data Science

13.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Vorstellung verschiedener Algorithmen des Maschinellen Lernens

- Anwendung der Algorithmen mit ausgewählten Beispielen

- Interpretation und Darstellung der Ergebnisse

20.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Praxisübungen mit beispielhaften Anwendungsszenarien (zum Mitmachen)

- Vorstellung verschiedener Tools für Maschinelles Lernen und Best Practices

27.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

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

- Reflektion über die gelernten Inhalte

- Fragerunde und Diskussion über weitere Schritte für die Zukunft

 

Ergänzende Informationen:

 

Für die Reihe werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

Weitere Informationen
Mittwoch07.10.2014:00-18:00
Virtueller Workshop über Zoom
KI Trainer: KI Einsatz im Personalmanagement

Das Workshop-Angebot eröffnet mit einer grundlegenden Einführung in die künstliche Intelligenz für Nicht-Informatiker, in welcher ein grundlegendes Verständnis für Lernweisen von Maschinen und eine Sensibilisierung für informierte Entscheidungsfindungen gelegt wird. Praktisch wird vertieft, indem über Transparenz & Beherrschbarkeit vom Machine Learning, über Daten und Datenqualität, das Deployment und den Einsatz von Modellen und die letztliche User Experience seminarisch gesprochen wird. Den Abschluss bildet ein Anwendungsgebiet der KI in der Eignungsdiagnostik und dem Human-Ressource-Management, mitsamt notwendigen ethischen und moralischen Diskussionen. Ein Ausblick auf mögliche Entwicklungen der künstlichen Intelligenz beschließt das Workshop-Angebot.

Ort: Virtuelles Meeting über Zoom. Die Zugangsdaten erhalten die angemeldeten Teilnehmer per E-Mai.

Kostenlose Anmeldung

Weitere Informationen
Freitag09.10.2010:00-12:00
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 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
Freitag09.10.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Grundlagen Deep Learning Teil 2

Hier anmelden

Mit den geeigneten Plattformen und Entwicklungswerkzeugen lassen sich KI-Projekte sehr schnell umsetzen. Insbesondere die vielversprechenden Deep-Learning-Technologien besitzen eine Vielzahl an Entwicklungstools, die es KI-Entwicklern erlauben, weniger Zeit für aufwendige Grundlagen-Implementationen aufzubrauchen und dafür mehr Zeit für die Problemlösung selbst zu finden.

In mehreren Teilen geht es 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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Mittwoch14.10.2017:00-19:30
online
UUX-Methoden Praxisnah - KI-Service-Blueprint-Workshop

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 14. Oktober 2020 geht die Workshop-Reihe mit dem Thema „KI-Service-Blueprint-Workshop“ in die fünfte Runde.

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

Programm

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

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

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

Weitere Informationen
Dienstag20.10.2010:00-12:00
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 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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Dienstag20.10.2014:00-16:00
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 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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Mittwoch21.10.2016:00-18:00
online
HCD für KI - Teil 1: Grundlagen UUX

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

Hier kostenlos anmelden!

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Donnerstag22.10.2010:00-12:00
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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Montag26.10.2010:00-12:00
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 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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Montag26.10.2014:00-16:00
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 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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Mittwoch28.10.2016:00-18:00
online
HCD für KI - Teil 2: Wizard-of-Oz Prototyping Workshop

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

Zur Anmeldung

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

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

Weitere Informationen
Donnerstag29.10.2011:00-12:00
Online
Vortrag: Hallo KI - Muss ich mir Sorgen machen?

Im Rahmen unseres dritten KI Info-Slams hält Dr. Daryoush Vaziri am 29. Oktober den halbstündigen Vortrag „Hallo KI – Muss ich mir Sorgen machen? Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert”. Der KI Info Slam ist ein virtuelles Treffen für alle, die sich für Künstliche Intelligenz (KI) interessieren und KI im Unternehmen einsetzen wollen. Zusätzlich bieten wir Ihnen im Anschluss an den Vortrag Informationen zu unseren KI-Weiterbildungsangeboten sowie die Gelegenheit, Fragen an die Experten zu stellen und Erfahrungen auszutauschen.

Agenda:

11:00 – 11:30 Uhr: Vortrag von Dr. Daryoush Vaziri: „Hallo KI – Muss ich mir Sorgen machen? Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert“

11:30 – 11:45 Uhr: Zehn Elevator-Pitches zu kostenlosen KI-Weiterbildungsmöglichkeiten am Kompetenzzentrum Usability

11:45 – 12:00 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch
 

Melden Sie sich hier kostenfrei an!


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

Weitere Informationen

November2020

Donnerstag05.11.2010:00-16:30
Online
Tagung "UX and beyond: Digitalisierung menschzentriert gestalten"

Usability und User Experience (UUX) sind im Zeitalter der Digitalisierung entscheidende Wettbewerbsfaktoren. Es wird immer wichtiger, Nutzer nicht nur als Kunden oder Mitarbeiter zu begreifen, sondern auch als Menschen mit Emotionen, Bedürfnissen und Einstellungen in den Mittelpunkt zu rücken. Durch die konsequente Einbindung von Menschen bei Design und Entwicklung können zukünftig digitale Technologien nicht nur nutzbar und erlebnisorientiert, sondern auch fair gestaltet werden. Daher steht unsere diesjährige Tagung, die am Donnerstag, den 5. November 2020 im Digital-Format stattfinden wird, unter dem besonderen Motto „UUX and beyond: Digitalisierung menschzentriert gestalten“.

Weitere Informationen zur Online-Tagung und die kostenfreie Anmeldemöglichkeit finden Sie hier.

Weitere Informationen
Freitag06.11.2010:00-16:00
Online
E-Learning zur Erstellung von Chatbots

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

Bisher werden Chatbots vor allem von großen Unternehmen eingesetzt. Um auch mittelständigen Unternehmen den Einsatz von Chatbots näher zu bringen, soll unser E-Learning am 06.11.2020 (10:00-16:00 Uhr) im Rahmen der UUX-Week 2020 den Teilnehmern die Konzeption und Umsetzung eines Chatbots vermitteln. Hierfür werden als erstes das benötigte Wissen und Aufgaben in einem einfachen Rollenspiel exploriert und ein erster Interaktionsentwurf festgehalten. Im nächsten Schritt wird dieser in einem Experiment mit den Teilnehmern getestet und iterativ verbessert, bis das Konzept und Interaktionsmodell eine gewünschte Qualität erreicht. Danach kann der Chatbot implementiert und getestet werden. Dafür wird das Programm Google Dialogflow verwendet. Dieses ermöglicht den Nutzern ohne großes IT-Wissen die erfolgreiche Erstellung eines Chatbots.

Agenda:

1. Teil

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

2. Teil

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

3. Teil

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

4. Teil

  • Live-Testing
  • Diskussion
  • Feedback-Runde

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Montag09.11.2015:00-17:00
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UUX in Blockchain-basierten Anwendungen – Ein Praxisbeispiel

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

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

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei.

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Dienstag10.11.2010:00-14:00
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KI Trainer: Anwendungsszenario KI im Personalmanagement Digitaler Workshop im User Experience Labor

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

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

Workshopphase Einführung Durchführung Auswertung
Vermittelnde Kompetenzen Wissen, Verstehen Anwenden, Analyse, Synthese Beurteilen
Methode Fachliche Einführung Beobachten des Vorstellungsgespräches Besprechung der Ergeb-nisse
Dauer 120 Minuten 60 Minuten 60 Minuten
Hilfsmittel Webinarsystem Webinarsystem
User Experience Labor
Owl Labs (360° Kamera)
Webinarsystem

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

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

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

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Dienstag10.11.2015:00-16:00
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Transparente Kundenkommunikation als Qualitätsmerkmal: Was machen wir (nicht) mit Kundendaten?

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

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

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

Der Referent:

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

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

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Dienstag10.11.2017:00-19:30
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UUX-Methoden Praxisnah - Embodied Needs - Multimodale Bedürfniskarten

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

Am 10. November 2020 geht die Workshop-Reihe mit dem Thema „Embodied Needs - Multimodale Bedürfniskarten“ in die sechste Runde.

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

Programm

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

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

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

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Mittwoch11.11.2012:00-14:00
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Mensch-Roboter Zusammenarbeit in der Dienstleistung

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

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

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

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

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Mittwoch11.11.2014:00-17:00
St. Georgener Technologiezentrum GmbH, Leopoldstraße 1, 78112 St. Georgen im Schwarzwald (ggf. auch nur online, Link wird dann noch bekannt gegeben)
UUX Roadshow-Event in St. Georgen

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

 

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Donnerstag12.11.20-
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World Usability Day Stuttgart

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

Daher findet der WUD Stuttgart 2020 erstmals remote statt.

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

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

Nähere Infos zum Call for paper finden Sie hier, Informationen zur Teilnahme folgen in Kürze hier und auf der WUD Stuttgart Webseite.

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Donnerstag12.11.20-
Online
World Usability Day Leipzig

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

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Donnerstag12.11.2017:00-
Karlsruhe
World Usability Day 2020 Karlsruhe

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

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März2021

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

– situationsbedingt erneut verschoben: 09.-11.03.2021 –

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

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Informationen zu den Veranstaltungen

Eröffnungsveranstaltung: Highlight-Video
26.03.18
Anfang März startete das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability mit einer gelungenen Eröffnungsveranstaltung, bei der sich kleinere und mittlere Unternehmen über das umfassende Angebot informieren konnten. Eindrücke der Veranstaltung haben wir für Sie in einem Video zusammengefasst.
Von Usability zu Humability - UUX-Tagung des Fraunhofer FIT am 12. April in Sankt Augustin/Bonn
21.03.18
Am 12. April 2018 veranstaltet das Fraunhofer FIT eine eintägige Usability/UX-Tagung zur Mensch-Technik-Interaktion der Zukunft.
Meetup-Veranstaltung zum Thema User Experience in Karlsruhe erfolgreich gestartet
21.03.18
Am 1.3.2018 fand die erste Meetup-Veranstaltung zum Thema User Experience (UX) in Karlsruhe statt. Interessierte und UX-Experten konnten sich in entspannter Atmosphäre kennen lernen und austauschen.
Eröffnungsveranstaltung: UUX von Kollaborationslösungen in Unternehmensnetzwerken
06.03.18
Zur offiziellen Eröffnung des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability an der Hochschule der Medien in Stuttgart stellte Prof. Dr. Alexander Mädche die Region Mitte mit dem Fokusthema Usability und User Experience von Kollaborationslösungen mit Schwerpunkt auf Unternehmensnetzwerke vor.
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