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März2021

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

– situationsbedingt abgesagt –

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

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

Nähere Informationen für Interessierte sollen zeitnah hier veröffentlicht werden. 

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

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

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

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

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

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

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 3 an!

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

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

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

09.03.2021 Teil 1:

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

10.03.2021 Teil 2:

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

 

Termine:

09.03.2021 - 14:00-17:00 Uhr

10.03.2021 - 14:00-17:00 Uhr

 

Voraussetzungen:

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

 

Melden Sie sich hier kostenfrei an.

 

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

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

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

Melden Sie sich hier kostenlos an.

 

Workshops in der Veranstaltung

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

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

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

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

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

 

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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

 

Melden Sie sich hier an.

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Montag19.04.2110:00-12:00
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
Montag19.04.2114:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Python-Grundlagen für Deep Learning Teil 2

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

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -frameworks bis hin zu Deep-Learning-Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse, startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann sequenziell teilgenommen werden, benötigte Kenntnisse in späteren Teilen werden in vorherigen Teilen vermittelt. Einzig für den ersten Teil sollten allgemeine Programmierkenntnisse vorhanden sein.

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

In dieser zweiteiligen Reihe werden die Grundlagen der Python-Programmierung als Basis für Deep Learning nähergebracht. Die folgenden Themen werden behandelt:

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

- Die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

Anhand von Jupyter-Notebooks werden die Inhalte interaktiv erarbeitet. Übungen im Laufe der Veranstaltung geben Teilnehmern die Möglichkeit, die Inhalte zu festigen.

 

Voraussetzungen:

Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, objektorientierten Sprache mitbringen. So sollten folgende Fragen beantwortet werden können: Wie ist ein Programm aufgebaut? Was für Datentypen gibt es? Was sind Funktionen/Variablen/Ablaufstrukturen/Klassen?

 

Zielgruppe:

Entwickler ohne Pythonkenntnisse, die in Zukunft Deep-Learning-Algorithmen implementieren möchten.

 

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

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

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.

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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.

Weitere Informationen
Montag26.04.2114:00-16:00
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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Informationen zu den Veranstaltungen

Region Nord
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.
Regionaler Kick-Off Ost
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.
Mittwoch11.04.1810:00-12:00
Technische Universität Berlin
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.
UUX-Marktplatz: Usability mit der HoloLens hautnah erleben
26.02.18
Auf dem Stand "UUX in Kooperationslösungen für Unternehmensnetzwerke" beim Kick-Off-Treffen am 01.03.2018 in Stuttgart wird das Thema Usability im Unternehmenskontext betrachtet. Mit Hilfe eines Kurzsurveys können Besucher den derzeitigen Stand ihrer Unternehmenssoftware schnell und einfach evaluieren und passende Handlungsempfehlungen erhalten. Außerdem können sie mit einem spannenden Augmented Reality Showcase die zukünftige Arbeitswelt der Industrie 4.0 entdecken.
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