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Alle Termine

Mittwoch26.04.23
ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems 2023, Hamburg
Ethical Experience Design for the Value of Privacy based on Psychological Needs

Ethical design can avoid collateral damage by anticipating or counteracting possible negative consequences of technology on society, users, environment, among others.  In this course, we aim to provide knowledge about psychological needs and values and the ethical implications of experience-centered interaction design. Therefore, the course consists of three interactive sessions. Each session includes briefings on the scientific background and approach, followed by interactive exercises and discussions so that participants can directly apply and deepen their knowledge. The course concludes with a summary of the learnings and a discussion about the applied methods. The results will be documented and subsequently made available to the participants.

The human-centered design process (DIN EN ISO 9241-210) is an approach to designing products and services in an iterative and human-centered manner. However, values, psychological needs, and ethical considerations are barely integrated across the various phases of the human-centered design process. Nevertheless, these aspects are crucial for the user's experience with a product or service. Therefore, this CHI course (C-25) teaches how to make the rather abstract values and psychological needs tangible and operationalize those concepts to investigate the ethical consequences of designing for experience. Participants will follow a guided process to design an exemplary cookie banner for the value of privacy and its related psychological needs.

At the beginning of the course, participants will be provided with the scientific background on values and psychological needs. Then, they will learn about the Needs Profiles method (Krüger, 2017), which supports making tacit knowledge systematically tangible. The participants will apply the method of Needs Profiles, including Needs Personas (Krüger, et al, 2022), to make the abstract values and needs tangible, and to derive exemplary requirements and fuel the subsequent creative process of designing a cookie banner. Participants will use a revised versions of Consideration Cards (Zhou, 2021) to identify and counteract possible negative consequences of experience design on users. Finally, participants will design a draft of a cookie banner considering the value of privacy and its related psychological needs as well as ethical consequences. Thus, this course will support researchers and practitioners in adopting an ethically considered, value- and needs-based human-centered experience design approach for their (research) projects, products, and services. Moreover, it is a platform for researchers and practitioners to share their experiences and knowledge in those areas.

You can register for the course until 03/13/2023 to secure the early bird discount for the CHI conference.

(The course is held in English).

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Ethisches Design kann Kollateralschäden vermeiden, indem es mögliche negative Folgen der Technologie für die Gesellschaft, die Nutzer*Innen, die Umwelt usw. antizipiert oder ihnen gegensteuert.  In diesem Kurs werden Kenntnisse über psychologische Bedürfnisse und Werte sowie über die ethischen Implikationen von erlebnisorientiertem Interaktionsdesign vermitteln. Zu diesem Zweck umfasst der Kurs drei interaktive Sitzungen. Jede Sitzung beinhaltet eine Einführung in den wissenschaftlichen Hintergrund und die Methoden, gefolgt von interaktiven Übungen und Diskussionen, damit die Teilnehmer ihr Wissen direkt anwenden und vertiefen können. Die Ergebnisse werden dokumentiert und den Teilnehmern anschließend zur Verfügung gestellt.

Der menschzentrierte Designprozess (DIN EN ISO 9241-210) ist ein Ansatz, um Produkte und Dienstleistungen iterativ und menschenzentriert zu gestalten. Werte, psychologische Bedürfnisse und ethische Überlegungen werden jedoch kaum in die verschiedenen Phasen des menschzentrierten Designprozesses integriert. Dabei sind diese Aspekte entscheidend für die Nutzererfahrung bei der Iteraktion mit digitalen Produkten und Dienstleistungen. In diesem CHI-Kurs (C-25) wird daher gelehrt, wie man die eher abstrakten Werte und psychologischen Bedürfnisse greifbar machen kann und diese Konzepte operationalisiert, um die ethischen Konsequenzen des Experience Designs zu untersuchen. Die Teilnehmer werden bei deisem Kurs durch einen Gestaltutungsprozess geführt, um einen beispielhaften Cookie-Banner für den Wert der Privatsphäre und die damit verbundenen psychologischen Bedürfnisse zu entwerfen, der die psychologischen Bedürfnsse der NutzerInnen berücksichtigt. 

Zu Beginn des Kurses werden die Teilnehmer mit dem wissenschaftlichen Hintergrund zu Werten und psychologischen Bedürfnissen vertraut gemacht. Anschließend lernen sie die Methode Needs Profiles (Krüger, 2017) kennen, die dabei hilft, implizites Wissen systematisch greifbar zu machen. Die Teilnehmer wenden die Methode der Needs Profiles inklusive Needs Personas (Krüger, 2022) an, um die abstrakten Werte und Bedürfnisse greifbar zu machen, exemplarische Anforderungen abzuleiten und den anschließenden kreativen Prozess der Gestaltung eines Cookie-Banners zu befeuern. Mit Hilfe von einer überarbeiteten Version der Consideration Cards (Zhou, 2021) werden die Teilnehmer mögliche negative Auswirkungen des Experience Designs auf die Nutzer*Innen identifizieren und ihnen entgegenwirken. Schließlich entwerfen die Teilnehmer einen Cookie-Banner, der den Wert der Privatsphäre und die damit verbundenen psychologischen Bedürfnisse sowie ethische Konsequenzen berücksichtigt. Dieser Kurs unterstützt Forscher und Praktiker bei der Anwendung eines ethisch reflektierten, wert- und bedürfnisorientierten Ansatzes für die Gestaltung von (Forschungs-)Projekten, Produkten und Dienstleistungen. Darüber hinaus ist er eine Plattform für Forscher und Praktiker, um ihre Erfahrungen und ihr Wissen in diesen Bereichen auszutauschen.

Sie können sich für den Kurs bis zum 13.03.2023 anmelden, um den Frühbucherrabatt für die CHI Konferenz zu sichern.

(Der Kurs wird auf englisch angeboten.)

References / Quellenangaben

International Organization for Standardization. (2010). Ergonomics of Human-system Interaction: Part 210: Human-centred Design for Interactive Systems. ISO.

Krüger, A. E., Kurowski, S., Pollmann, K., Fronemann, N., & Peissner, M. (2017, November). Needs profile: sensitising approach for user experience research. In Proceedings of the 29th Australian Conference on Computer-Human Interaction (pp. 41-48).

Krüger, A. E., Brandenburg, S., Langner, M., & Burmester, M. (2022). UUX (+ X) in der Praxis: Bedürfnisse und Werte für Unternehmen nutzbar machen. Mensch und Computer 2022-Workshopband.

Kath Zhou. 2021. Consideration Cards. Retrieved 10.10.2022. url: designethically.com/consideration-cards

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Dienstag07.03.2310:00-16:00
Online
Sprechtag Websiteanalyse Schwerpunkt Usability

Die erfolgreiche Veranstaltungsreihe des Website-Checks geht mit der IHK Regensburg am 07. März in die zweite Runde.

Werfen Sie gemeinsam mit unseren Experten und Expertinnen einen Blick auf Ihre Website und wie Design und Benutzerfreundlichkeit optimiert werden können. In Einzelgesprächen können Sie sich dadurch individuell Vorschläge für die Weiterentwicklung Ihrer Webseite abholen.

Nutzen Sie die Chance, Ihre Website noch attraktiver zu gestalten! Lediglich 6 Plätze sind verfügbar.


  • Termin: Dienstag, 07.03.2023
  • Dauer: 45 Minuten
  • Veranstaltungsart: Virtuelles Einzelgespräch

Die Veranstaltung ist bereits ausgebucht.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme.

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Montag10.10.2210:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen 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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-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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Montag10.10.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-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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Freitag07.10.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning

Dieser Teil stellt die Brücke zwischen herkömmlicher Pythonprogrammierung und Deep Learning her. Im Vordergrund steht hier das Python-Modul Numpy, welches ein integraler Bestandteil aller mathematisch-wissenschaftlicher Python-Projekte ist und das dem Kern der meisten Python-Module im maschinellen Lernen entspricht. Im Anschluss wird aufbauend hierauf direkt ein solches Modul genauer vorgestellt: Pandas – das Modul für die Verarbeitung von tabellenbasierten Daten.

Die Kenntnis dieser beiden Module ebnet den Weg hin zu den im dritten Teil thematisierten Deep-Learning-Modulen.

Voraussetzungen:
Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 1: Python-Grundlagen für Deep Learning.

Zielgruppe:
Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten und bereits Python-Grundkenntnisse besitzen.

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

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Donnerstag06.10.2210:00-15:00
Garching bei München
UUX-Roadshow: Kreativität in der hybriden Zusammenarbeit – So gelingt es!

 

Unsere Arbeitswelt hat sich in den vergangenen Jahren stark gewandelt. Für viele Beschäftigte ist der flexible Wechsel zwischen Homeoffice und der Arbeit im Büro heute selbstverständlich. Die Zusammenarbeit im Team findet hybrid statt. Für Unternehmen ist es wichtig, dass hybride Kommunikation ein kreatives Miteinander im Team ermöglicht und positiv erlebt wird. Wie gelingt es, im hybriden Raum Gestaltungsräume für Ideen und Innovationen einzuräumen?

Workshop zu Kreativität & Innovation in der hybriden Zusammenarbeit 

In unserer UUX-Roadshow widmen wir uns dem Thema Kreativität in der hybriden Zusammenarbeit. Wie gelingt es in hybriden Teams Kreativität zu fördern, um etwa Herausforderungen zu lösen, neue Produkte zu entwickeln oder Innovationen anzustoßen? In unserem Workshop beleuchten wir Kreativität als Schlüssel für Innovation in der hybriden Zusammenarbeit.

Zum Auftakt des Workshops hält Josephine Hofmann, Fraunhofer IAO, eine Keynote zur flexiblen Zusammenarbeit. Im anschließenden Workshop widmen wir uns gemeinsam der genannten Fragestellung. Zunächst werfen wir einen Blick auf die Bedürfnisse der Mitarbeitenden, welche sich aus der Remote- bzw. Office-Arbeit ergeben. Welche Rahmen- und Umgebungsbedingungen fördern oder hemmen Kreativität in der hybriden Arbeit? Hierauf aufbauend erarbeiten wir Erfolgsfaktoren, um positive Erlebnisse zu schaffen und das kreative Potenzial der hybriden Arbeitswelt bestmöglich auszuschöpfen. Gemeinsames Ziel ist es, konkrete Ideen und Maßnahmen für eine kreativitäts- und innovationsfördernde Arbeitskultur zu entwickeln. 

Methoden zum Mitnehmen

Im Workshop bedienen wir uns Kreativ- und Innovationsmethoden – zum Beispiel aus dem Bereich User Experience (UX). Die gelernten Methoden können Sie anschließend für eigene Fragestellungen im Unternehmen anwenden. Neben den erlernten Methoden bringen wir mit unserem Ausstellungsstand UUX-TransferSpace zahlreiche weitere Methoden zum Mitnehmen und Ausprobieren mit. 

Hier geht es zur Anmeldung. 

Agenda

10.00 – 10.15 

Welcome & Einführung

Anne Elisabeth Krüger (Fraunhofer IAO, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

Anja Groß (Bayern Innovativ, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

10.15 – 10.45 

Keynote zur hybriden Zusammenarbeit

Josephine Hofmann (Fraunhofer IAO) 

10.45 – 11.00 

Pause

11.00 – 12.30

Workshop – Teil 1

Homeoffice oder Büro? Wir werfen einen Blick auf die Bedürfnisse der Mitarbeitenden

Anne Elisabeth Krüger (Fraunhofer IAO, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

Anja Groß (Bayern Innovativ, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

12.30 – 13.15

Mittagspause

13.15 – 14.45

Workshop – Teil 2

 Wir entwerfen Ideen & Maßnahmen für eine kreativitätsfördernde Arbeitsbedingungen in der hybriden Zusammenarbeit 

Anne Elisabeth Krüger (Fraunhofer IAO, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

Anja Groß (Bayern Innovativ, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

14.45 – 15.00 Abschluss & Take-aways
Ab 15.00 Networking

Location

Gate Garching, Lichtenbergstraße 8, 85748 Garching bei München

Informationen zur Anfahrt: https://www.gategarching.com/ueber-uns/#anfahrt

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Die Teilnahme ist kostenfrei.

Hier geht es zur Anmeldung. 

Weitere Informationen
Mittwoch05.10.2210:00-12:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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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Mittwoch05.10.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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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Sonntag04.09.2209:00-12:30
Darmstadt
Mensch und Computer 2022 Workshop: UUX (+ X) in der Praxis - Bedürfnisse und Werte für Unternehmen nutzbar machen

Der Workshop UUX(+X) in der Praxis ist eine Fortführung der erfolgreichen Reihe UUX in der Praxis. Dabei soll der Blickwinkel der Usability (U) auf effektive und effiziente Nutzung und der User Experience (UX) mit dem Fokus auf die Erfüllung psychologischer Bedürfnisse der NutzerInnen um die Perspektive auf die Bedürfnisse und Werte von MitarbeiterInnen von Unternehmen (+X) erweitert werden. Neben den NutzerInnen digitaler Services und den KundInnen von Unternehmen rücken nun auch die Technologieschaffenden in den Fokus. Sie benötigen ein menschzentriertes Mindset im Unternehmen, damit sie eine positive User Experience digitaler Produkte und Services gestalten können. Damit dies in der Praxis gelingen kann, sensibilisiert der Workshop für die Bedeutung der Bedürfnisse und Werte der MitarbeiterInnen und ihre Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg. Impulsvorträge helfen Werte und Bedürfnisse zu definieren und deren Relevanz für Unternehmen aufzuzeigen. Anschließend erarbeiten die TeilnehmerInnen für sie wichtige Bedürfnisse und Werte. Um diese Erkenntnisse in den Kontext der Unternehmen zu überführen, arbeiten die TeilnehmerInnen interaktiv nach der Methode der Bedürfnisprofile. Zunächst werden die Bedürfnisse und Werte metaphorisch mithilfe von Lego®-Steinen gebaut, um die eher abstrakten Konzepte konkret und greifbar zu machen. Anschließend werden Bedürfnis- und Wertepersonas entwickelt. Sie erlauben einen Einblick in die Motivationen von werte- und bedürfnisorientierten Arbeitsweisen. Abschließend wird gemeinsam diskutiert, welche Haltung in den Unternehmen vorhanden sein sollte, damit bedürfnis- und wertebasiertes Arbeiten möglich wird.

Geplante Agenda für den Workshop:

9:00-9:15 Uhr - Einführung und Warm-up

9:15-9:45 Uhr - Teil 1: Impulsvorträge

9:45-10:30 Uhr - Teil 2: Relevanz von Bedürfnissen und Werten

10:30-10:45 Uhr - Pause

10:45-11:45 Uhr - Teil 3: Bedürfnisse & Werte greifbar machen

11:45-12:30 Uhr - Teil 4: Mindset und Haltung in Unternehmen schaffen für werte- und bedürfnisorientiertes Arbeiten

12:30 Uhr - Ende



Sie haben Interesse an dem Workshop teilzunehmen? Erfahren Sie hier demnächst, wie Sie sich für diesen Workshop anmelden können.

Weitere Informationen
Sonntag04.09.2216:00-17:00
Technische Universität Darmstadt
Mensch und Computer 2022: UUX-Methodenkochbuch - Menschzentrierte Methoden und Prozesse praxisnah aufbereitet

Das Usability und User Experience (UUX)-Methodenkochbuch ist ein Handbuch für UUX-Interessierte und Professionals. Es enthält in der Praxis bewährte Methoden, Vorgehensweisen und Reflexionsfragen für ein gelungenes UUX-Projekt. Die Inhalte des Methodenkochbuchs basieren auf vier Jahren Projektarbeit im Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability. Dabei wurden über 80 UUX-Projekte mit kleinen und mittleren Unternehmen durchgeführt. Die Projekt-Erfahrungen wurden gesammelt und in Form des Methodenkochbuchs als Empfehlungen und Begleitmaterial praxisnah aufbereitet. Im Rahmen des Workshops soll das Methodenkochbuch und seine Handhabung vorgestellt werden. Die Teilnehmenden werden dann dazu angeleitet, mithilfe von Leitfragen eigene Projekte in Bezug auf den Einsatz von UUX-Methoden zu reflektieren. Dabei werden Erfahrungsberichte, Tipps und Tricks zu Methoden und Vorgehensweisen ausgetauscht, wobei sich Personen mit verschiedenen Erfahrungshintergründen auf Augenhöhe austauschen können.

Jetzt anmelden

Weitere Informationen
Donnerstag23.06.2216:00-19:00
AI xpress Böblingen
Digitaltag 2022: Vom Entwurf zur Umsetzung mit dem KI-Service-Blueprint

Sie wollen Ihre KI-Anwendungsidee strukturiert darstellen, Voraussetzungen und Möglichkeiten für die Umsetzung analysieren und eine vertrauensvolle Mensch-KI-Zusammenarbeit gestalten? Dabei hilft der KI-Service-Blueprint-Workshop, eine Methode, die basierend auf dem Service Blueprint speziell für die menschzentrierte Konzeption von KI-Systemen entwickelt wurde.

Der Workshop findet in Kooperation mit dem AI xpress und im Rahmen des bundesweiten Digitaltags 2022 statt.

Mehr zum AI xpress hier.

Mehr zum Digitaltag 2022 hier.


Zum Programm und kostenfreien Anmeldung

Weitere Informationen
Mittwoch22.06.2216:00-18:00
Online
Digitaltag 2022: UUX-Methoden praxisnah - Erlebnispotentialanalyse und Brainwriting-Pool

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 Workshopteilnehmer diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können. 

Am 22.06.2022 geht die Workshop-Reihe mit der Erlebnispotentialanalyse in die zehnte Runde. Zudem wird in Kleingruppen die Kreativitätstechnik ‘Brainwriting-Pool’ erprobt. 

Der Termin findet online in Zoom im Rahmen des Digitaltages 2022 statt und richtet sich an Start-ups, kleine und mittlere Unternehmen.

Zur kostenfreien Anmeldung.


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Weitere Informationen zum Digitaltag 2022 finden Sie hier.

Weitere Informationen
Dienstag14.06.2217:30-18:15
AIxpress Böblingen
Einblicke in den Methodendschungel des Human-Centered AI

Durch die Digitalisierung verändern sich Arbeitsplätze zum Teil radikal. Es kommt zu einer neuen Verteilung der Aufgaben zwischen Mensch und Maschine. Tätigkeiten werden von Maschinen übernommen, neue Aufgaben für Nutzende entstehen und Mensch und Maschine arbeiten verstärkt kooperativ. Dabei kommen neue digitale Technologien zum Einsatz, die die Interaktion mit der Technik revolutionieren. Um die Zusammenarbeit mit neuen Technologien wie bspw. Künstlicher Intelligenz (KI) zu gestalten, ist es entscheidend die richtige Mischung aus effizienten Methoden, Empathie mit Nutzenden und kreativen Ansätzen zu finden. Welche Usability und User Experience (kurz: UUX) Methoden für die Gestaltung einer positiven Mensch-KI-Interaktion eingesetzt werden können und was dabei beachtet werden muss, soll in diesem Vortrag am AI xpress in Böblingen im Fokus stehen.

Mehr zum AI xpress hier.


Der Termin wurde leider abgesagt.

Weitere Informationen
Dienstag31.05.2215:00-17:00
Online
UUX-Roadshow – KI in der Produktion – wie wird’s mehr als nur ein Pilotversuch?

HIER GEHT`S ZUR ANMELDUNG

Menschzentrierte KI-Anwendungen als Erfolgsfaktor

 Mit strukturiertem technischem Vorgehen und Fokus auf die Menschen zum Erfolg: Für produzierende Unternehmen bietet Künstliche Intelligenz (KI) ein hohes Potenzial. KI schafft die Möglichkeit, die Produktivität und Effizienz zu erhöhen und langfristig die Kosten zu reduzieren. Ein wichtiger Schlüsselfaktor stellen Mitarbeitende dar. Mit ihrer Bereitschaft tragen sie den Erfolg von KI-Anwendungen wesentlich mit. 

Doch wie lässt sich die Akzeptanz und das Vertrauen in der Belegschaft fördern? Die menschzentrierte Gestaltung birgt einen hohen Mehrwert für KI-Anwendungen. Im Fokus steht die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Ziel sind vertrauensvolle und intuitive KI-Anwendungen – die menschzentrierte KI. Die UUX-Roadshow zeigt Lösungsansätze und Methoden aus Forschung und Praxis auf. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie KI-Systeme gestaltet sein sollen, um eine hohe Benutzerfreundlichkeit (Usability) und ein positives Nutzungserlebnis (User Experience) sicher zu stellen.   

Unsere Keynotes vermitteln Praxistipps & Methoden

15.00 – 15.15 

Welcome & Einführung

Jan Jordan (ITA RWTH Aachen, Mittelstand 4.0-Textil Vernetzt) 

Anja Groß (Bayern Innovativ, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

15.15 – 15.30 

Erfolgreiche KI-Implementierung in der Produktion durch den VDI3714 Standard

Thomas Froese (atlan-tec Systems GmbH) 

15.30 – 15.45 

Menschzentrierte Künstliche Intelligenz

Doris Janssen (Fraunhofer IAO, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

15.45 – 16.00

Anwendungsbeispiel aus der Praxis

Franz Schütte (Penn Textiles Solutions) 

16.00 – 16.45

Podiumsdiskussion – Praxisbeispiele & Unterstützungsmöglichkeiten für den Mittelstand

Moderation

Dr. Frederik Cloppenburg (ITA RWTH Aachen, Mittelstand 4.0-Textil Vernetzt)

Anne Elisabeth Krüger (Fraunhofer IAO, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

Panelteilnehmende

Thomas Froese (atlan-tec Systems GmbH) 

Dr. Andreas Hackner (KI-Produktionsnetzwerk, Bayern Innovativ)

Doris Janssen (Fraunhofer IAO, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability) 

Franz Schütte (Penn Textiles Solutions) 

17.00 Ende der Veranstaltung 

 

Die Teilnahme ist kostenfrei.

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Mittwoch11.05.2210:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen 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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-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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Mittwoch11.05.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-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
Montag09.05.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning

Dieser Teil stellt die Brücke zwischen herkömmlicher Pythonprogrammierung und Deep Learning her. Im Vordergrund steht hier das Python-Modul Numpy, welches ein integraler Bestandteil aller mathematisch-wissenschaftlicher Python-Projekte ist und das dem Kern der meisten Python-Module im maschinellen Lernen entspricht. Im Anschluss wird aufbauend hierauf direkt ein solches Modul genauer vorgestellt: Pandas – das Modul für die Verarbeitung von tabellenbasierten Daten.

Die Kenntnis dieser beiden Module ebnet den Weg hin zu den im dritten Teil thematisierten Deep-Learning-Modulen.

Voraussetzungen:
Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 1: Python-Grundlagen für Deep Learning.

Zielgruppe:
Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten und bereits Python-Grundkenntnisse besitzen.

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

Weitere Informationen
Mittwoch04.05.2210:00-12:00
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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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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
Mittwoch04.05.2214:00-16:00
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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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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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Donnerstag28.04.2217:00-19:00
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UUXchange: Warum Vorgesetzte nicht zuhören, wenn man über UX spricht?

Sie sind GründerIn oder MitarbeiterIn in einem Start-up, kleinen oder mittleren Unternehmen und möchten sich in lockerer Atmosphäre mit anderen Interessierten über verschiedene Fragestellungen im Themenfeld Usability und User Experience (kurz: UUX) austauschen? Dann laden wir Sie herzlich zur Veranstaltungsreihe “UUXchange” des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability ein!

Der UUXchange am 28. April 2022 beschäftigt sich mit dem Thema "UX-Strategie". Nach dem Impulsvortrag von Ulf Schubert zur Frage "Warum Dir Dein:e Chef:in nicht zuhört, wenn Du über UX sprichst?", steht der Austausch zwischen den Teilnehmenden im Fokus. Wie sieht die UX-Strategorie im eigenen Unternehmen aus? Wie kann eine UX-Strategie Ihrem Unternehmen helfen den wirtschaftlichen Erfolg zu halten oder auszubauen?

Agenda

  • Ab 17:00 Uhr Get-Together und Begrüßung
  • Impulsvortrag: “Warum Dir Dein:e Chef:in nicht zuhört, wenn Du über UX sprichst.” von Ulf Schubert, DATEV
  • Dikussionsrunden in Breakout-Sessions
  • Ergebnisse und Diskussion im Plenum

Zum Referenten Ulf Schubert
Ulf Schubert ist Experience & Design Manager mit Führungserfahrung in großen Unternehmen und Erfahrungen als selbstständiger Unternehmer. Aktuell ist er bei DATEV als Director User Experience und Touchpoint Design für das Kundenerlebnis mit den DATEV Produkten und an den Kunden-Kontaktpunkten verantwortlich. Er engagiert sich mit dem Experience Leadership Club für den Ausbau von Führungskompetenzen bei Experience Professionals.


Jetzt kostenfrei anmelden

Ausgebucht! Schreiben Sie bei Interesse gerne ein Mail an Anika Spohrer (siehe unten) und wir geben Ihnen Bescheid, sollte noch ein Platz frei werden.


Hinweis: Die Zugangsdaten zum Videokonferenztool werden allen registrierten Teilnehmenden am Tag vor der Veranstaltung per Mail zugesendet und über Eventbrite nach Anmeldung einsehbar sein.

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Donnerstag28.04.2217:00-19:00
Online
INTERN: Gesamtveranstaltung - UUXchange: Warum Vorgesetzte nicht zuhören, wenn man über UX spricht?

Sie sind GründerIn oder MitarbeiterIn in einem Start-up, kleinen oder mittleren Unternehmen und möchten sich in lockerer Atmosphäre mit anderen Interessierten über verschiedene Fragestellungen im Themenfeld Usability und User Experience (kurz: UUX) austauschen? Dann laden wir Sie herzlich zur Veranstaltungsreihe “UUXchange” des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability ein!

Der UUXchange am 28. April 2022 beschäftigt sich mit dem Thema "UX-Strategie". Nach dem Impulsvortrag von Ulf Schubert zur Frage "Warum Dir Dein:e Chef:in nicht zuhört, wenn Du über UX sprichst?", steht der Austausch zwischen den Teilnehmenden im Fokus. Wie sieht die UX-Strategorie im eigenen Unternehmen aus? Wie kann eine UX-Strategie Ihrem Unternehmen helfen den wirtschaftlichen Erfolg zu halten oder auszubauen?

Agenda

  • Ab 17:00 Uhr Get-Together und Begrüßung
  • Impulsvortrag: “Warum Dir Dein:e Chef:in nicht zuhört, wenn Du über UX sprichst.” von Ulf Schubert, DATEV
  • Dikussionsrunden in Breakout-Sessions
  • Ergebnisse und Diskussion im Plenum

Zum Referenten Ulf Schubert
Ulf Schubert ist Experience & Design Manager mit Führungserfahrung in großen Unternehmen und Erfahrungen als selbstständiger Unternehmer. Aktuell ist er bei DATEV als Director User Experience und Touchpoint Design für das Kundenerlebnis mit den DATEV Produkten und an den Kunden-Kontaktpunkten verantwortlich. Er engagiert sich mit dem Experience Leadership Club für den Ausbau von Führungskompetenzen bei Experience Professionals.


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Ausgebucht! Schreiben Sie bei Interesse gerne ein Mail an Anika Spohrer (siehe unten) und wir geben Ihnen Bescheid, sollte noch ein Platz frei werden.


Hinweis: Die Zugangsdaten zum Videokonferenztool werden allen registrierten Teilnehmenden am Tag vor der Veranstaltung per Mail zugesendet und über Eventbrite nach Anmeldung einsehbar sein.

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Dienstag05.04.2217:00-19:00
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Design4All: Digitale Barrierefreiheit

Das Event Design4All geht in die zweite Runde und findet nun als regionale Eventreihe statt. Wir beschäftigen uns in der letzten Veranstaltung der Eventreihe Design4All 2022 damit wie digitale Produkte, Services und Dienstleistungen barrierefrei gestaltet werden können und welche Herausforderungen und Chancen dabei entstehen. Usability und User Experience (UUX) tragen heutzutage bei der Digitalisierung entscheidend dazu bei, ob ein Produkt von NutzerInnen akzeptiert wird oder nicht. Dabei ist es besonders wichtig darauf zu achten, dass alle relevanten AnwenderInnen uneingeschränkten Zugriff zum Produkt haben.

Agenda

17:00-17:10  Begrüßung
17:10-17:40  Einfache Sprache ist barrierefreie Kommunikation (Uwe Roth)
17:40-18:00  Paneldiskussion I: Politik zur Digitalen Barrierefreiheit (mit Dr. Dorothea Kliche-Behnke – SPD, Thomas Poreski – Die Grünen, Judith Faltl – BBSB)
18:00-18:30  Digitale Barrierefreiheit: Abschied vom Schwarz-Weiß-Denken (Gottfried Zimmermann)
18:30-18:50  Paneldiskussion II: Digitale Barrierefreiheit im Mittelstand unterstützen (mit Dr. Dorothea Kliche-Behnke – SPD, Thomas Poreski – Die Grünen, Judith Faltl – BBSB)
18:50-19:00  Schlusswort

 


Die Zugangsdaten zum Online-Event werden allen registrierten Teilnehmenden am Tag vorher per Mail zugesendet.

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Mehr zu den Referierenden

  • SPD: Dr. Dorothea Kliche-Behnke war zwischen 2007 und 2019 als SPD-Kreisvorsitzende in Tübingen aktiv. Seit 2018 ist sie stellvertretende Landesvorsitzende der SPD Baden-Württemberg. Dabei steht sie für gesellschaftlichen Zusammenhalt, gelebte Vielfalt und dafür, den oder die Einzelne*n in den Blick zunehmen. Als Vorsitzende der Familienbildungsstätte Tübingen, bei der Tübinger Tafel und in vielen anderen Vereinen bringt sie sich ehrenamtlich ein.
  • Die Grünen: Thomas Poreski ist stellvertretender Fraktionsvorsitzender der Fraktion Grüne im Landtag von Baden-Württemberg. Er ist zudem Sprecher der Fraktion für Bildung und Inklusion sowie Vorsitzender des Arbeitskreises Bildung. 
  • Uwe Roth ist Texter und Trainer für die Einfache Sprache. Er ist Mitglied bei DIN und arbeitet dort im Redaktionskreis für eine Norm Einfache Sprache mit. Außerdem ist er projektverantwortlich für die Anpassung der ISO Plain Language an den deutschen Sprachraum.
  • Gottfried Zimmermann ist Professor für Mobile User Interaction an der Hochschule der Medien Stuttgart, und fachlicher Leiter des Kompetenzzentrums Digitale Barrierefreiheit. Seine Themen sind barrierefreies Design und UX für Software- und Web-Anwendungen.  Er ist auf nationaler und internationaler Ebene als Experte für adaptive Benutzerschnittstellen und barrierefreie Informationstechnologie tätig, und ist Editor mehrerer internationaler Standards.
  • Judith Faltl ist Landesvorsitzende des Bayerischen Blinden- und Sehbehindertenbundes (BBSB) e.V.
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Dienstag22.03.2210:00-11:30
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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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

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

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Montag21.03.2216:00-18:00
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Positive User Experience in der industriellen Fertigung - Input und Vernetzung zum Thema

In Deutschland stehen kleine und mittlere Unternehmen derzeit vor vielen Herausforderungen, die sich aus der Digitalisierung sowie neuen Technologien, wie bspw. Künstliche Intelligenz (kurz: KI), ergeben. Neben Herausforderungen bieten diesen Entwicklungen jedoch auch Chancen: Die Arbeit der Zukunft lässt sich von Grund auf neu konzipieren.

Die Ausgangsbasis hierfür bilden digitale Produkte sowie Dienstleistungen, die einfach nutzbar sind und insbesondere positiv erlebt werden. Der Weg zu diesen führt über Methoden zur Gestaltung für eine gute Usability und positive User eXperience (kurz: UUX).

Am 21.03.2022 widmen sich das Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt und Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability im Rahmen der UUX-Roadshow-Reihe der Fragestellung, wie sich die Zukunft der Arbeit positiv gestalten lässt. Um sich der Beantwortung dieser Fragestellung anzunähern, wird der Fokus dabei auf dem Bereich der industriellen Fertigung liegen – einem Arbeitsfeld in dem die Digitalisierung derzeit zu großen Veränderungen führt. Nach einer übergreifenden Einführung in das Thema, werden das Vorgehen und die Ergebnisse eines konkreten Projekts vorgestellt. Zwischen den Vorträgen, sind die Teilnehmenden dazu eingeladen, sich in Kleingruppen mit Fragestellungen zur menschzentrierten Digitalisierung und zu digitalen Assistenzsystemen aktiv auseinanderzusetzen.


Programm der UUX-Roadshow

Breakout-Session 1:
Austausch in Kleingruppen zum Thema “Menschzentrierte Digitalisierung”.

Vortrag 1:
‘Digitale Assistenzsysteme – Ein Einstieg in die Arbeitswelt 4.0’ (Dr. Christopher Stockinger, Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt)

Die Zukunft der Arbeit wird als flexibler, vernetzter und digital beschrieben. Eine typische Ausprägung hiervon sind Assistenzsysteme. Insbesondere die Gestaltung dieser Systeme und ihre Erscheinungsform wird daher in Zukunft die Frage beantworten, wie wir Arbeit gestalten. Der Vortrag geht auf Potentiale und Nutzen von digitalen Assistenzsystemen, Arten der Umsetzung und deren Gestaltung ein.

„Mit digitalen Assistenzsystemen lässt sich die
Produktivität in der Fertigung erheblich steigern 
und Mitarbeitende mögen diese Systeme
– wenn sie gut gestaltet sind“. 

Christopher Stockinger

Breakout-Session 2:
Austausch in Kleingruppen zum Thema “Digitale Assistenzsysteme”.

Vortrag 2:
‘Positive Erlebnisse bei der Interaktion mit Assistenzsystemen – eine Kooperation in der Mittelstand-Digital Initiative’  (Christina Haspel, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability)

Seit 2019 beschäftigen sich das Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt und Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability damit, wie die Interaktion mit Assistenzsystemen positiv erlebt werden kann. Im Rahmen der Kooperation wurde hierzu mittels Methoden der positiven User Experience ein herkömmliches Assistenzsystem analysiert und prototypisch erweitert. Im Vortrag wird ein Einblick in den Prototyp gewährt und vorgestellt, wie die Nutzenden die Interaktion mit diesem erleben.

“Im Arbeitskontext kann eine gezielte Gestaltung
für positive User Experience dazu beitragen,
dass berufliche Tätigkeiten erfüllend und
sinnhaft erlebt werden.” 

Christina Haspel


Die Veranstaltung ist kostenfrei und findet online über Zoom statt.
Die Zoom-Zugangsdaten werden allen angemeldeten Personen am Morgen der Veranstaltung per Mail zugeschickt.

Hier kostenfrei anmelden!

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Dienstag15.03.2210:00-11:30
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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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Montag14.03.2218:15-20:00
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UX Roundtable Hamburg: Patterns

Das Kompetenzzentrum Usability ist am 14. März mit einem Vortrag zu Gast beim UX Roundtable in Hamburg.

Der anstehende Termin des UX Roundtables soll die dunkle Jahreszeit mit dem Thema “Dark Patterns” verabschieden.

  • Wann wird aus dem UX-Werkzeugkasten eine Trickkiste?
  • Wie wird User Guidance manipulativ?
  • Wann wird interessengeleitete Nutzerführung unethisch?

Der Frühling soll anschließend mit einem Blick auf Positive Patterns beginnen.
An diesem Wendepunkt treffen wir uns zu zwei inspirierenden Beiträgen und einer Diskussion rund um das Thema “Patterns”.

Programm:

  • Get-Together und Begrüßung

  • Dark Patterns – Ariane Jäger und Martina Armbrecht (UseTree)

  • UX Patterns – Anika Spohrer (Kompetenzzentrum Usability, Hochschule der Medien)

  • Offene Diskussionsrunde

 

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Der Login-Link wird hier am Tag des Events über die Website des UX Roundtable bekannt gegeben.

 


Mehr zum Event und dem UX Roundtable Hamburg.

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Dienstag08.03.2210:00-11:30
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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Mittwoch23.02.2210:00-12:00
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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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-Workshops – die es einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

Zielgruppe:
Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

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Mittwoch23.02.2214:00-16:00
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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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser zweiteiligen 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 weit verbreitete Python-Framework für maschinelles Lernen "Pytorch" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln.

Voraussetzungen:

  • Python- und Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning
  • Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unseres Grundlagen-Workshops – die es einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

Zielgruppe:
Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

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Dienstag22.02.2215:30-17:00
Online
UUX-Roadshow I Den Kunden(nutzen) im Fokus

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Usability & User Experience – Praxistipps für die nutzerzentrierte Gestaltung digitaler Produkte

So begeistern Sie Ihre Zielgruppe: Eine hohe Usability und positive User Experience sind wichtige Erfolgsfaktoren für jedes Unternehmen. 

Die UUX-Roadshow zeigt anhand praxisnaher Fallbeispiele, wie Sie nicht nur ein benutzerfreundliches Produkt, sondern zudem ein positives Kundenerlebnis schaffen. Hier erfahren Sie, wie sich die Konzepte auf Ihr Unternehmen übertragen lassen. 

Die UUX-Roadshow macht mit spannenden Anwendungsfällen Halt bei ANsWERK – Digitales Gründerzentrum in Ansbach. Vom Softwareentwickler bis zum Start-up: In drei informativen Best Practices erfahren Sie aus erster Hand, wie man Usability und User Experience erfolgreich umsetzt. Neben der DATEV eG, berichten das Medizintechnikunternehmen M3i GmbH sowie das regionale Start-up be+ GmbH von praxisnahen Anwendungsfällen. 

  • Test, Fail, Learn, Repeat – Kundenzentrierung am Beispiel einer DATEV Kollaborationslösung Andreas Pölz, Rebekka Schmidt I Datev eG
  • Usability als Erfolgsfaktor in der Medizintechnik: Am Fallbeispiel der innovativen KI-Diagnoseunterstützung Florian Neumeier I M3i GmbH
  • Fail fast. Fail cheap. Die Rolle von UX für Start-ups Robin Schreiner I be+ GmbH

Die Teilnahme ist kostenfrei.

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Donnerstag17.02.2214:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Python-Entwicklungstools für Deep Learning

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

In mehreren Teilen geht es in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning

Dieser Teil stellt die Brücke zwischen herkömmlicher Pythonprogrammierung und Deep Learning her. Im Vordergrund steht hier das Python-Modul Numpy, welches ein integraler Bestandteil aller mathematisch-wissenschaftlicher Python-Projekte ist und das dem Kern der meisten Python-Module im maschinellen Lernen entspricht. Im Anschluss wird aufbauend hierauf direkt ein solches Modul genauer vorgestellt: Pandas – das Modul für die Verarbeitung von tabellenbasierten Daten.

Die Kenntnis dieser beiden Module ebnet den Weg hin zu den im dritten Teil thematisierten Deep-Learning-Modulen.

Voraussetzungen:
Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Teil 1: Python-Grundlagen für Deep Learning.

Zielgruppe:
Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten und bereits Python-Grundkenntnisse besitzen.

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

Weitere Informationen
Dienstag15.02.2210:00-12:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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
Dienstag15.02.2214:00-16:00
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 in diesem Schwerpunkt 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 deren 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 – grundlegende Programmierkenntnisse sollten jedoch mitgebracht werden.

Die Inhalte werden anhand von uns gehosteter Jupyter Books gemeinsam erarbeitet – Teilnehmer können direkt aktiv im Web-Browser mit programmieren, ohne vorher ihr eigenes System vorbereiten zu müssen. Übungen im Laufe der Veranstaltungen geben Zeit, die Inhalte zu festigen.

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

  • die Syntax gängiger Python-Strukturen, u. a. Funktionen, Klassen, Variablen
  • Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)
  • Python-Module

Voraussetzungen:
Allgemeine Programmierkenntnisse: Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse von einer anderen, bestenfalls 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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Mittwoch02.02.2214:00-16:30
Online
KI-Trainer: Online-Seminar Strategie

Für Unternehmen, die erwägen, Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren, sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden anhand von praktischen Beispielen vorgestellt.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

 

 

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Dienstag01.02.2210:00-11:30
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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Dienstag01.02.2216:00-18:00
Online
UUX-Methoden praxisnah - Valenzmethode

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 01. Febrauar 2022 geht die Workshop-Reihe mit dem Thema Valenzmethode in die neunte Runde.

Bitte beachten Sie, dass der Workshop online stattfinden wird.

Programm

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

Jetzt kostenfrei anmelden!

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an kleine und mittlere Unternehmen sowie Start-ups.
Anmeldeschluss ist der 31.01.2022 13.00 Uhr. Die Zugangsdaten werden kurz vor dem Event per Mail zugeschickt.

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Dienstag25.01.2210:00-11:30
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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Donnerstag20.01.2216:00-18:00
Online
UUX-Roadshow - positive Zukunft der Arbeit, in Kooperation mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt (Termin wird verschoben!)

Wichtiger Hinweis: Die Veranstaltung UUX-Roadshow - positive Zukunft der Arbeit, in Kooperation mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt am 20.01.22 wurde abgesagt. Informationen zum Alternativtermin des UUX-Roadshow-Events finden Sie in Kürze auf der Website des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability.

 

In Deutschland stehen kleine und mittlere Unternehmen derzeit vor vielen Herausforderungen, die sich aus der Digitalisierung sowie neuen Technologien, wie bspw. Künstliche Intelligenz (kurz: KI), ergeben. Neben Herausforderungen bieten diesen Entwicklungen jedoch auch Chancen: Die Arbeit der Zukunft lässt sich von Grund auf neu konzipieren.

Die Ausgangsbasis hierfür bilden digitale Produkte sowie Dienstleistungen, die einfach nutzbar sind und insbesondere positiv erlebt werden. Der Weg zu diesen führt über Methoden zur Gestaltung für eine gute Usability und positive User eXperience (kurz: UUX).

Am 20.01.2022 widmen sich das Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt und Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability der Fragestellung, wie sich die Zukunft der Arbeit positiv gestalten lässt. Um sich der Beantwortung dieser Fragestellung anzunähern, wird der Fokus dabei auf dem Bereich der industriellen Fertigung liegen – einem Arbeitsfeld in dem die Digitalisierung derzeit zu großen Veränderungen führt. Nach einer übergreifenden Einführung in das Thema, werden das Vorgehen und die Ergebnisse eines konkreten Projekts vorgestellt. Zwischen den Vorträgen, sind die Teilnehmenden dazu eingeladen, sich in Kleingruppen mit Fragestellungen zur menschzentrierten Digitalisierung und zu digitalen Assistenzsystemen aktiv auseinanderzusetzen.

Programm

Breakout-Session 1:
Auseinandersetzung mit dem Thema “Menschzentrierte Digitalisierung” in Kleingruppen.

Vortrag 1:
‘Digitale Assistenzsysteme – Ein Einstieg in die Arbeitswelt 4.0’ (Dr. Christopher Stockinger, Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt)

Die Zukunft der Arbeit wird als flexibler, vernetzter und digital beschrieben. Eine typische Ausprägung hiervon sind Assistenzsysteme. Insbesondere die Gestaltung dieser Systeme und ihre Erscheinungsform wird daher in Zukunft die Frage beantworten, wie wir Arbeit gestalten. Der Vortrag geht auf Potentiale und Nutzen von digitalen Assistenzsystemen, Arten der Umsetzung und deren Gestaltung ein.

Breakout-Session 2:
Auseinandersetzung mit dem Thema “Digitale Assistenzsysteme” in Kleingruppen.

Vortrag 2:
‘Positive Erlebnisse bei der Interaktion mit Assistenzsystemen – eine Kooperation in der Mittelstand-Digital Initiative’ (Christina Haspel - Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability)

Seit 2019 beschäftigen sich das Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt und Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability damit, wie die Interaktion mit Assistenzsystemen positiv erlebt werden kann. Im Rahmen der Kooperation wurde hierzu mittels Methoden der positiven User Experience ein herkömmliches Assistenzsystem analysiert und prototypisch erweitert. Im Vortrag wird ein Einblick in den Prototyp gewährt und vorgestellt, wie die Nutzenden die Interaktion mit diesem erleben.

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Dienstag18.01.2210:00-11:30
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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Mittwoch15.12.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 3: Optimierung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Jetzt kostenlos anmelden!

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Dienstag14.12.2110:00-11:30
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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Mittwoch08.12.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 2: Transformation

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

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Dienstag07.12.2110:00-11:30
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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Mittwoch01.12.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 1: Aufbereitung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

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Dienstag30.11.2110:00-11:30
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.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

  • Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung
  • Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit
  • Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 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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Dienstag23.11.2110:00-11:00
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Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 3: Optimierung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

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Montag22.11.2117:00-18:30
Online
UUXchange meets DigiSlam

Sie sind MitarbeiterIn oder Young Professional in einem Startup, kleinen oder mittleren Unternehmen und möchten sich in lockerer Atmosphäre mit anderen Interessierten über verschiedene Fragestellungen im Themenfeld Usability und User Experience (kurz: UUX) austauschen? Dann laden wir Sie herzlich zur Fortsetzung unserer Veranstaltungsreihe “UUXchange” des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability ein!

In den vergangenen vier Terminen des UUXchanges haben wir uns mit den MitarbeiterInnen von kleinen und mittleren Unternehmen intensiv zu den Themen Usability, User Experience, Zukunft der Arbeit und Innovation ausgetauscht. Als nächstes möchten wir nun einen Blick über den Tellerrand werfen und uns neben den Themen UUX noch weiteren Digitalisierungsthemen widmen. Zur Unterstützung haben wir uns hierfür mit dem DigiSlam der IHK Stuttgart zusammengeschlossen:

Beim DigiSlam werden in kurzen 10-minütigen Sessions von den DigiSlammenden, welche selbst Azubis, Trainees, Studierende oder Young Professionals sind, die Antwort auf ein Digitalisierungsthema gegeben. Das kann von Themen im Arbeitswandel bis hin zur New Leadership über Technologien wie Deep Learning, Quantencomputing oder Blockchain sein. Auch werden neben dem Inhalt die Verständlichkeit und der Unterhaltungswert des Vortrags eine wichtige Rolle spielen. Am Ende entscheidet das Publikum, wer mit Ruhm und Ehre überhäuft wird.

Wie bei den vergangenen UUXchanges, gibt es nach den Vorträgen dann die Möglichkeit, in gemütlicher Atmosphäre mithilfe von separaten virtuellen Räumen (Breakout Sessions) zu den vorgestellten Themen ins Gespräch zu kommen und sich aktiv mit anderen Teilnehmenden auszutauschen und zu vernetzen.

Der gemeinsame DigiSlam findet digital am 22.11.2021 um 17:00 Uhr statt.

Jetzt kostenfrei anmelden!

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Dienstag16.11.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 2: Transformation

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

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Mittwoch10.11.2114:00-16:30
Online
Abgesagt: KI-Trainer: Online-Seminar Strategie

Für Unternehmen, die erwägen, Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren, sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden anhand von praktischen Beispielen vorgestellt.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

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Dienstag09.11.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 1: Aufbereitung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

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Donnerstag30.09.2114:00-16:30
Online
KI-Trainer: Online-Seminar Strategie

Für Unternehmen, die erwägen, Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren, sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden anhand von praktischen Beispielen vorgestellt.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

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Mittwoch29.09.2109:30-12:00
Online
UUX-Roadshow – Usability, UX und Textilherstellung am Beispiel von Mund-Nasen-Schutzmasken

Maske mal anders: Eine gemeinsame Veranstaltung der Mittelstand 4.0 Kompetenzzentren Usability und Textil Vernetzt. 

Die Mund-Nasen-Schutzmaske ist mittlerweile ein fester Bestandteil unseres Alltags. Höchste Zeit also, die Maske unter den Gesichtspunkten Usability und User Experience zu betrachten. Genau das ist unser Ziel dieser abwechslungsreichen UUX-Roadshow.

Im Anschluss an Impulsvorträge der Kompetenzzentren Usability und Textil vernetzt diskutieren wir mit Ihnen in moderierten Workshop-Runden in Breakout-Sessions. Ziel ist es, den Lebenszyklus von Schutzmasken – von der Herstellung bis hin zur Entsorgung – unter Aspekten der Usability und User Experience zu betrachten. Wir freuen uns auf eine interaktive UUX-Roadshow der etwas anderen Art. 

Die Roadshow findet online von 09:30 bis 12.00 Uhr via ZOOM statt. Die Teilnahme ist kostenfrei. Aufgrund des interaktiven Formats ist die Anmeldung auf 40 Teilnehmende begrenzt.

MELDEN SIE SICH JETZT AN. 

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Mittwoch15.09.2110:00-12:00
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
Mittwoch15.09.2114:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen Deep Learning Teil 2

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

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

 

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser mehrteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Angefangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. Ein Einstieg in das größte Python-Framework für maschinelles Lernen "Tensorflow" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln. Die Inhalte umfassen unter anderem:

- Neuronaler Netzwerk-Aufbau

- Allgemeiner Lernprozess

- Gängige Optimierungsverfahren

- Gängige Leistungsmetriken

- Convolutional Neural Networks

- Tensorflow-Grundlagen

Die Inhalte über Jupyter-Notebooks vermittelt und anhand von Übungen gefestigt.

 

Voraussetzungen:

- Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Entwicklungstools für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unserer Schwerpunkt-1-Workshops, die es einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

 

Zielgruppe:

Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

 

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

Weitere Informationen
Donnerstag09.09.2114:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Python-Entwicklungstools für Deep Learning

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

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

 

2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning

In diesem Teil werden wichtige Python-Entwicklungswerkzeuge, welche relevant für Deep Learning sind, näher betrachtet. Diese umfassen:

- Gängige Python-Entwicklungsumgebungen

- Numpy

- Visualisierungstools

Inhalte werden interaktiv über Jupyter-Notebooks vermittelt. Übungen geben den Teilnehmern die Möglichkeit, erlernte Kenntnisse direkt anzuwenden.

 

Voraussetzungen:

Python-Grundkenntnisse wie z.B. aus unserem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (siehe Link am Ende der Beschreibung für Details)

 

Zielgruppe:

Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

 

Anmerkung:

Deep-Learning-Frameworks selbst sind Bestandteil der Deep-Learning-Grundlagen-Teile.

 

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

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Mittwoch08.09.2110:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Python-Grundlagen für Deep Learning Teil 1

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

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

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

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

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

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

 

Voraussetzungen:

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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Mittwoch08.09.2114:00-16:00
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
Sonntag05.09.2111:00-12:30
Online
Mensch und Computer 2021 Workshop: KI als Partner - Ein rollenspielbasierter Ansatz zur Gestaltung von Human-Centered AI

Künstliche Intelligenz (KI) wird die Art verändern, wie wir mit Systemen interagieren. Die KI wird als Partner des Menschen auftreten und eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI wird im Vordergrund der Interaktionsgestaltung stehen. Hier stellt sich die Frage, wie diese Zusammenarbeit durch Usability- und User Experience- (kurz: UUX) Expert*innen konzipiert werden kann und welche Rolle die KI als Partner einnimmt. Eingebettet in den menschzentrierten Gestaltungsprozess wurde hierfür ein rollenspielbasierter Ansatz zur Gestaltung dieser Mensch-KI-Interaktion entwickelt. In Form eines Workshops wird das Ziel verfolgt, das Verhalten gegenüber und die Interaktion mit der KI kennenzulernen oder zu erproben.

In dem Workshop auf der Mensch und Computer 2021 lernen die Teilnehmenden den methodischen Ansatz kennen und probieren ihn anhand eines konkreten Beispiels aus.

Hier geht es zum Programm der Mensch und Computer Konferenz 2021.

Weitere Informationen
Dienstag24.08.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 3: Optimierung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 3 an!

Weitere Informationen
Dienstag17.08.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 2: Transformation

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

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Dienstag10.08.2110:00-11:00
Online
Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 1: Aufbereitung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

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

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

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

Bitte beachten Sie, dass der Workshop online stattfinden wird.

Programm

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

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

Die Anmeldung zu dem kostenfreien Workshop ist über diesen Link möglich. Die Zugangsdaten werden kurz vor dem Event per Mail zugeschickt.
Anmeldeschluss ist der 21.07.2021.

Weitere Informationen
Freitag18.06.2116:00-17:30
Online
UUX Roadshow-Event zum Thema Human-Centered AI

Thema des Events
Durch die Digitalisierung verändern sich Arbeitsplätze zum Teil radikal. Es kommt zu einer neuen Verteilung der Aufgaben zwischen Mensch und Maschine. Tätigkeiten werden von Maschinen übernommen, neue Aufgaben für Nutzende entstehen und Mensch und Maschine arbeiten verstärkt kooperativ. Dabei kommen neue digitale Technologien zum Einsatz, die die Interaktion mit der Technik revolutionieren. Um die Zusammenarbeit mit neuen Technologien wie bspw. Künstlicher Intelligenz (KI) zu gestalten, ist es entscheidend die richtige Mischung aus effizienten Methoden, Empathie mit Nutzenden und kreativen Ansätzen zu finden. Nur so lassen sich gezielt positive Nutzungserlebnisse gestalten, die für den Markterfolg einer neuen Idee entscheidend sind. Das heißt: Usability und User Experience (kurz: UUX) spielen eine neue und vielleicht noch wichtigere Rolle beim Einsatz von KI.

Worum geht es konkret?
Welche Methoden für die Gestaltung einer positiven Mensch-KI-Interaktion eingesetzt werden können und was dabei beachtet werden muss, soll an diesem Event im Fokus stehen. Dazu soll ein theoretischer Vortrag Einblicke in die Methoden und die Vorgehensweise geben. Durch die Praxisbeispiele mit der NuCOS GmbH und Lena Soukup Coaching werden dann konkrete Einblicke in die gemeinsamen Projekte und weitere Vorgehen der Unternehmen in Bezug auf Usability und User Experience (kurz: UUX) gegeben.

Agenda:

  • 16:00 Uhr: Begrüßung durch bwcon
  • 16:10 Uhr: Impulsvortrag zu Methoden des Human-Centered AI (Anika Spohrer, HdM Stuttgart)
  • 16:40 Uhr: Einblicke gemeinsamer KI-Projekte des Kompetenzzentrums mit den Unternehmen NuCOS GmbH und Lena Soukup Coaching
  • 17:40 Uhr: Netzwerken und Austausch mit den Referenten über wonderme

Anmeldung

Die Anmeldung zu dem kostenfreien Event ist unter diesem Link möglich. Die Zugangsdaten werden kurz vor dem Event per Mail zugeschickt.
Anmeldeschluss ist der 17.06.2021.

Weitere Informationen
Mittwoch19.05.2114:00-16:30
Online
KI-Trainer: Online-Seminar Strategie

Für Unternehmen, die erwägen, Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren, sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden anhand von praktischen Beispielen vorgestellt.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

 

 

Weitere Informationen
Mittwoch19.05.2116:00-17:30
Online
UUX-Roadshow-Event - Passau

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

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

Als Praxisreferenten konnten wir zwei UX Experten gewinnen. 

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

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

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

Melden Sie sich hier für die Roadshow in Passau an. 

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

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

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

 

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser mehrteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Angefangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. Ein Einstieg in das größte Python-Framework für maschinelles Lernen "Tensorflow" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln. Die Inhalte umfassen unter anderem:

- Neuronaler Netzwerk-Aufbau

- Allgemeiner Lernprozess

- Gängige Optimierungsverfahren

- Gängige Leistungsmetriken

- Convolutional Neural Networks

- Tensorflow-Grundlagen

Die Inhalte über Jupyter-Notebooks vermittelt und anhand von Übungen gefestigt.

 

Voraussetzungen:

- Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Entwicklungstools für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unserer Schwerpunkt-1-Workshops, die es einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

 

Zielgruppe:

Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

 

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

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

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

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

 

3: Deep-Learning-Grundlagen

In dieser mehrteiligen Reihe werden die Grundlagen von Deep Learning vermittelt. Angefangen bei einem einzelnen Neuron werden Schritt für Schritt Bestandteile moderner neuronaler Netze für die Klassifikation aufgezeigt und erklärt. Ein Einstieg in das größte Python-Framework für maschinelles Lernen "Tensorflow" wird gegeben, um anschließend gemeinsam einfache Modelle zu entwickeln. Die Inhalte umfassen unter anderem:

- Neuronaler Netzwerk-Aufbau

- Allgemeiner Lernprozess

- Gängige Optimierungsverfahren

- Gängige Leistungsmetriken

- Convolutional Neural Networks

- Tensorflow-Grundlagen

Die Inhalte über Jupyter-Notebooks vermittelt und anhand von Übungen gefestigt.

 

Voraussetzungen:

- Python-Grundkenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Grundlagen für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Numpy-Kenntnisse wie z. B. aus unserem Online-Seminar "Python-Entwicklungstools für Deep Learning" (Details siehe Link am Ende der Beschreibung)

- Optional: Grundkenntnisse von KI – z. B. über einen Besuch unserer Schwerpunkt-1-Workshops, die es einem besser erlauben, die verwendeten Technologien einzuordnen.

 

Zielgruppe:

Python-Entwickler, die in Zukunft Deep Learning verwenden möchten.

 

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

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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.

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

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

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

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

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

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

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

 

Voraussetzungen:

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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

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

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

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

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

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

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

 

Voraussetzungen:

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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

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

Teil 6 am 15.04.21: Wizard-of-Oz Prototyping

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

Hier kostenlos anmelden

Weitere Informationen
Dienstag23.03.2113:00-14:30
Online
Human-Centered AI: Die Mensch-KI-Interaktion auf dem Prüfstand

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

Teil 5 am 23.03.21: Die Mensch-KI-Interaktion auf dem Prüfstand

Wichtiger Hinweis: Dieser Workshop wird als Premiere im Rahmen der KI-Konferenz “KMU starten durch – wie Sie mit KI Ihr Unternehmen voranbringen” stattfinden. Mehr Infos zum Programm und die Anmeldung finden Sie hier!

Im Workshop erwartet Sie ein Überblick über einige teils wenig bekannte Evaluationsmethoden und Fragebögen aus dem Human-Centered Design, die sich auch für KI-Projekte eignen, sowie ein praktischer Test der 2019 entwickelten Richtlinien der Mensch-KI-Interaktion von Amershi, Weld, Vorvoreanu et al. Der Workshop richtet sich an alle, die sich mit der Gestaltung der Mensch-KI-Interaktion befassen wollen, und insbesondere an Neulinge auf dem Gebiet des Human-Centered Design.

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

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

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

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

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

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

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 3 an!

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

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

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

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

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

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

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

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

Die  Online-Seminar-Reihe besteht aus drei Teilen:

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

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

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

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

Für Unternehmen, die erwägen, Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) zukünftig fest in ihre Produkte, Dienste und Geschäftsprozesse zu integrieren, sind entsprechende Transformationsprozesse nötig. Mögliche Wege hin zu solchen KI-integrierenden Unternehmen sind Gegenstand dieses Seminars.

Initiale KI-Projekte sind der erste Schritt hin zu einer erfolgreichen strategischen KI-Integration. Gleichzeitig ist das Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle und daraus abgeleitete Business-Cases eine der größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI in Unternehmen. Mögliche Ansätze, Methoden, Fallstricke und Voraussetzungen werden anhand von praktischen Beispielen vorgestellt.

Die Inhalte eignen sich für Geschäftsführer, Führungskräfte und auch jene Mitarbeiter, die an der erfolgreichen strategischen Integration von KI im Unternehmen interessiert sind. KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Technisches Vorwissen zu KI wird nicht vorausgesetzt.

Zur Anmeldung

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Mittwoch09.12.2017:00-19:30
Online
UUX-Methoden praxisnah - Persona

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 9. Dezember 2020 geht die Workshop-Reihe mit dem Thema „Persona“ in die siebte Runde.

Bitte beachten Sie, dass der Workshop online stattfinden wird.

Programm

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

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

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Dienstag08.12.2010:00-12:30
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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Donnerstag03.12.2010:00-12:30
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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Dienstag01.12.2010:00-12:30
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.

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Donnerstag26.11.2010:00-12:00
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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Donnerstag26.11.2014:00-16:00
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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Dienstag24.11.2010:00-12:00
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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Montag23.11.2010:00-12:00
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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Montag23.11.2014:00-16:00
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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
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.

Weitere Informationen
Donnerstag12.11.2012:30-18:00
Online
World Usability Day München

Das Kompetenzzentrum Usability ist dieses Jahr mit einem Vortrag zu “Natürlichkeit vs. Künstlichkeit – Welchen Ursprung hat Technologie?” mit Patrick Stern am WUD München beteiligt. Es erwartet Sie ein vielversprechendes Programm zum Thema menschzentrierte KI.

Programm

12:30 |  Einlass & Anmeldung

13:00 |  Eröffnung & Einführung

13:30 |  Opening Statement von und mit Clemens Lutsch
Deutsches “Urgestein” für UX & Human Centered Strategy (Swohlwahr)

Vorträge – Teil 1

13:50 |  Natürlichkeit vs. Künstlichkeit – Welchen Ursprung hat Technologie?
Patrick Stern (Fraunhofer IAO)

14:30 |  Human-Centered AI durch empathische Maschinen
Marco Maier (TAWNY)

15:10 |  User Experience Design fürs automatisierte Fahren: Wie gehen wir damit um wenn das Auto immer „schlauer“ wird?
Dr. Anna-Katharina Frison (frisUX)

15:50 |  Pause & Networking

Vorträge – Teil 2

16:10 |  Die Angst vor der künstlichen Intelligenz
Holger Schlemper (mediendesign AG)

16:50 |  Draw4Success – Besser Denken mit dem Stift
Britta Ullrich (Xing GmbH & Co KG, vizworks.de)

17:30 |  Closing Statement von und mit Clemens Lutsch & anschließende Diskussion

17:50 |  Danksagung & Verabschiedung

Location

Die Veranstaltung findet online statt unter Verwendung der Tools Zoom, Wonder und Miro.

Anmeldung

Die Teilnahme am WUD 2020 in München ist kostenlos.

Eine vorherige Anmeldung zum Remote-Event ist nicht erforderlich. Um besser planen zu können (Zoom-Raumgröße) bittet das Organisationsteam des WUD München, sich bei LinkedIn oder Xing anzumelden, damit sie ungefähr abschätzen können mit wie vielen Teilnehmern sie rechnen können.

Weitere Informationen
Mittwoch11.11.2014:00-17:00
St. Georgener Technologiezentrum GmbH, Leopoldstraße 1, 78112 St. Georgen im Schwarzwald (online, Link siehe unten)
UUX Roadshow-Event - 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.

 

Agenda:

14:00 – 14:15 Uhr      Begrüßung: Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability

14:15 – 14:45 Uhr      Vortrag: “Usability und User Experience - Ist das schon KI?” Patrick Stern, Fraunhofer IAO

14:45 – 15:15 Uhr      Vortrag: “Eine UX-Methode für Start-Ups: Erlebniszentrierte Innovationsprozesse durch Concept Exploration” Christian Doppstadt, XVESTOR.APP

15:15 – 16:00 Uhr      Networking und Vorstellung: UUX-TransferSpace, kostenlose Pilotprojekte und UX-Werkzeugkasten

 

Weitere Informationen
Dienstag10.11.2017:00-19:30
Online
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 unter der Leitung von Anika Bader 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.

Weitere Informationen
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
Montag26.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Grundlagen 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.

 

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
Montag26.10.2014:00-16:00
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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Donnerstag22.10.2010:00-12:00
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.

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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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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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Freitag09.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Grundlagen Deep Learning Teil 1

Dieses Event wurde verschoben auf folgenden Termin: Termin-Link

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

Dieses Event wurde auf folgenden Termin verschoben: Termin-Link

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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Dienstag06.10.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python-Entwicklungstools für Deep Learning

Dieses Event wurde verschoben auf folgenden Termin: Termin-Link

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.

 

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

Dieses Event wurde verschoben auf folgenden Termin: Termin-Link

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.

 

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Montag05.10.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 2

Dieses Event wurde verschoben auf folgenden Termin: Termin Link

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.

 

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Donnerstag24.09.2010:00-16:00
online
Das intelligente KMU: Workshop zu menschzentrierter Gestaltung von KI

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Industrie schreitet immer weiter voran. Aber wie funktioniert künstliche Intelligenz überhaupt? Wie können die dafür notwendigen Daten generiert werden? Wie kann Künstliche Intelligenz in kleinen und mittelständischen Unternehmen angewendet werden? Die KI-Trainer der drei Mittelstand Kompetenzzentren Stuttgart, Textil Vernetzt und Usability werden Ihnen in dieser eintägigen Veranstaltung das Thema Künstliche Intelligenz für klein und mittelständische Unternehmen näherbringen.

Vormittags erwarten Sie Vorträge rund um Umsetzungsprojekte von Mittelstand Kompetenzzentren und KMU. Die Vorträge dauern jeweils ca. 30 Minuten und werden mit einem Q&A abgeschlossen. Nach der Mittagspause geht es in die technische Realisierung von Anwendungen mit künstlicher Intelligenz. Das Programm wird vervollständigt von praktischen Übungen in einem von drei Workshops, den Sie wählen können.

Melden Sie sich hier kostenlos an.

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Dienstag15.09.2010:00-12:00
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 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.

 

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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Dienstag15.09.2014:00-16:00
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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Montag14.09.2010:00-12:00
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 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 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 unter folgendem Link:

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/ki-trainer/ki-trainer-schwerpunkt-2-entwicklung

 

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Donnerstag10.09.2010:00-12:00
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

 

Weitere Informationen
Donnerstag10.09.2014:00-16:00
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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Sonntag06.09.2014:00-15:30
Online
Mensch und Computer 2020 Workshop: Aus alt mach‘ neu? KI-Service-Blueprint-Workshop zur menschzentrierten Gestaltung der Mensch-KI-Zusammenarbeit

Künstliche Intelligenz (KI) wird die Art verändern, wie wir mit Systemen interagieren. Die KI wird als Partner des Menschen auftreten und eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI wird im Vordergrund stehen. Hier stellt sich die Frage, wie diese Zusammenarbeit von Usability und User Experience Professionals konzipiert werden kann. Welche Aufgaben übernimmt die KI? Welche Aufgaben übernimmt der Mensch? Und wie sieht die Kooperation zwischen Mensch und KI aus?
Eingebettet in einen menschzentrierten Gestaltungsprozess wurden im Rahmen eines Projekts des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability diese Fragen adressiert. Als Ansatz zur Gestaltung dieser Mensch-KI-Zusammenarbeit wurde ein Workshop entwickelt, in welchem die auf die KI-Thematik angepasste Methode des Service-Blueprints genutzt wurde.
In dem Workshop lernen die Teilnehmenden den KI-Service-Blueprint-Workshop kennen und probieren ihn an einem konkreten Beispiel aus.

Hier geht es zum Programm

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Dienstag04.08.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Grundlagen Deep Learning Teil 1

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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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Freitag31.07.2010:00-12:00
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 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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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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Dienstag28.07.2014:15-17:15
online
Remote Abschlussveranstaltung der Pilotprojekte Hotel Lamm, Peakboard und Qymatix

Erhalten Sie im Rahmen der Remote-Abschlussveranstaltung am 28.07.20 ab 14:15 Uhr Einblicke in drei Projekte aus unterschiedlichen Branchen und lernen Sie im Projekt eingesetzte UUX-Methoden und Projektergebnisse kennen. Anschließend an die drei Vorträge der Projekte sind Sie dazu eingeladen mit den Projektpartnern des Kompetenzzentrums Usability und den beteiligten Studierenden der Hochschule der Medien in die Diskussion und den Erfahrungsaustausch zu treten.

Agenda:
14:15 Begrüßung & Einführung
         | Referierender: Prof. Dr. Michael Burmester, Mittelstand-4.0 Kompetenzzentrum Usability
14:45 Hotel Lamm
         | Referierende: Judith Hatzing, Christina Schulz, Jonas Sauer,
                                    Natalie Stiegler,
Sarah Zimmermann
15:30 Pause
15:40 Peakboard

         | Referierende: Alexandra Chepisheva, Sina Lohrer, Sonja Pietsch, Annika Bergfelder, Minh Vo
16:25 Qymatix
         | Referierende: Kimberly Winter, Elena Arnold, Jana Falkner, Akina Hocke, Tabea Ibrahimi
17:10 Diskussion & Austausch mit den Projektbeteiligten
17:30 Ende der Veranstaltung

Die Veranstaltung ist kostenfrei und wird online (per Zoom) stattfinden.

Die Anmeldung erfolgt unter diesem Link. Anmeldeschluss ist der 27.07.2020.

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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.

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 3 an!

 

 

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Mittwoch22.07.2010:00-12:30
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.

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 2 an!

 

 

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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.

Melden Sie sich jetzt kostenlos an!

 

 

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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.

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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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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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.

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Freitag03.07.2015:00-17:00
Online
Menschzentrierte Gestaltung für Künstliche Intelligenz – Anwendung

Warum sollten Anwendungen Künstlicher Intelligenz nutzerfreundlich und positiv erlebbar gestaltet werden und wie kann man dabei vorgehen? Darum geht es in dieser Webinarserie. Der zweite Teil wird wie ein virtueller Workshop beschaffen sein: Darin werden wir einige beispielhafte, als KI-Use-Cases geeignete Prozesse von einem oder mehreren der Teilnehmer gemeinsam besprechen und mithilfe des Service Blueprints schrittweise ausgestalten.

Ziel ist es, am Ende mindestens eine strukturierte KI-Anwendungsidee vorliegen zu haben, die sich zur weiteren Ausarbeitung oder zur Untersuchung im Proof-of-Concept Lab des Kompetenzzentrum Usability eignet. Die Teilnehmer sollen im Workshop qualifiziert werden, selbst die richtigen Fragen zur Findung eines KI-Use-Cases im Unternehmen zu stellen und eine passende Idee selbst menschzentriert entwerfen zu können.

Wer mit den Grundlagen von Usability, positiver UX und menschzentrierter Gestaltung bereits vertraut ist, kann direkt mit diesem Workshop einsteigen.

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Freitag26.06.2015:00-17:00
Online
Menschzentrierte Gestaltung für Künstliche Intelligenz – Theorie

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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Donnerstag25.06.2011:00-12:15
Online
2. KI Info-Slam

Der KI Info Slam ist unser virtuelles Treffen für alle, die sich für Künstliche Intelligenz (KI) interessieren und KI im Unternehmen einsetzen wollen. Hier bieten wir Ihnen kurze Vorträge zu KI-Themen und unseren KI-Weiterbildungsangeboten sowie die Gelegenheit, Fragen an die Experten zu stellen und Erfahrungen auszutauschen.

In diesem Termin wird der Vortrag des ersten Info-Slams wiederholt für alle Interessierten, die beim ersten mal noch nicht dabei sein konnten.

Wer beim ersten mal schon dabei war und noch weitere Fragen an die KI-Trainer oder zu den Unterstützungsangeboten für den Mittelstand hat, kann gerne auch im Verlauf des Termins dazustoßen.

Melden Sie sich hier kostenlos an!

Programm:
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 – 11:50 Uhr: Elevator-Pitches zu den kostenlosen KI-Weiterbildungsmöglichkeiten am Kompetenzzentrum Usability
11:50 – 12:15 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch

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Mittwoch24.06.2014:00-17:00
Online
KI-Trainer: Strategie Webinar

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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Freitag19.06.20
online
Digitaltag 2020 - UUX Roadshow

Gute 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 erfolgreich und beliebt sind. Die frühe Einbindung von Nutzern und deren Feedback in den Entwicklungsprozess sind hierfür essenziell.

Gerade in schwierigen Zeiten wie diesen wird deutlich, dass der Fokus auf den Menschen im Bewusstsein vieler Unternehmen bereits angekommen ist oder gerade jetzt angegangen wird. 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 beispielsweise zur digitalen Umsetzung von UUX-Maßnahmen. 

Lernen Sie im Rahmen der virtuellen UUX-Roadshow am bundesweiten Digitaltag 2020 die Erfolgsfaktoren sowohl aus der wissenschaftlichen, als auch praktischen Perspektive kennen. In einem Impulsvortrag stellt das Mittelstand 4.0-Komptenzzentrum Usability den aktuellen Stand der Forschung im Bereich UUX vor. Anschließend sind Sie dazu eingeladen, in einem von drei parallelen Breakout-Sessions von Projektpartnern des Kompetenzzentrum Usability anhand von Best-Practice-Beispielen zu erfahren, wie die wissenschaftlich fundierten Erkenntnisse und Methoden zur Lösung konkreter Fragestellungen eingesetzt werden können.

Der Digitaltag 2020 ist ein virtueller Aktionstag. Auch das UUX Roadshow-Event wird daher online stattfinden. 

Agenda:

14:30 Welcome & Einführung
          | Moderatorin: Andrea Janssen, Mittelstand-4.0 Kompetenzzentrum Usability
14:45 MissionUUX - Usability & User Experience als Erfolgsfaktor
          | Referent: Prof. Dr. Michael Burmester, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability
15:15 Vorstellungsrunde Best-Practice-Beispiele der Unternehmen
15:25 Pause
15:30 Breakout-Sessions
          | myconics – Sascha Krstanovic (Mitgründer myconics)
          | NuCOS – Johannes Eckstein (Mitgründer NuCOS)
          | xvestor – Christian Doppstadt (Mitgründer xvestor)
16:05 Wrap-up
16:10 Ende der Veranstaltung

Die Teilnahme an der UUX Roadshow ist kostenfrei.
Die Anmeldung erfolgt unter diesem Link. Teilnahmeschluss ist der 18.06.2020.

Weitere Informationen
Donnerstag28.05.2011:00-12:00
Online
KI Info-Slam

Der KI Info Slam ist unser virtuelles Treffen für alle, die sich für Künstliche Intelligenz (KI) interessieren und KI im Unternehmen einsetzen wollen. Hier bieten wir Ihnen kurze Vorträge zu KI-Themen und unseren KI-Weiterbildungsangeboten sowie die Gelegenheit, Fragen an die Experten zu stellen und Erfahrungen auszutauschen.

Programm:
11:00 – 11:20 Uhr: Vortrag von Dr. Daryoush Vaziri: „Hallo KI – Muss ich mir Sorgen machen? Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert“
11:20 – 11:40 Uhr: Zehn Elevator-Pitches zu kostenlosen KI-Weiterbildungsmöglichkeiten am Kompetenzzentrum Usability
11:40 – 12:00 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch

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

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Mittwoch20.05.2014:00-16:00
Online
Menschzentrierte Gestaltung für KI-Anwendungsideen – Anwendung

Warum sollten Anwendungen Künstlicher Intelligenz nutzerfreundlich und positiv erlebbar gestaltet werden und wie kann man dabei vorgehen? Darum geht es in dieser Webinarserie. Im zweiten Teil wird ein beispielhafter HCD-Prozess zum Entwurf einer KI-Anwendung mit guter Usability und positiver User Experience vorgestellt und durch praktische Übungen zu einzelnen Methoden vertieft. Wer mit den Grundlagen von Usability, positiver UX und menschzentrierter Gestaltung bereits vertraut ist, kann auch direkt mit diesem Webinar einsteigen.

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Freitag15.05.2014:00-16:00
Online
Menschzentrierte Gestaltung für KI-Anwendungsideen – Theorie

Warum sollten Anwendungen Künstlicher Intelligenz nutzerfreundlich 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.

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Mittwoch13.05.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Strategie Webinar 2 Praxis

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 in der Theorie-Veranstaltung vorgestellt. Die Praxis-Veranstaltung baut auf der Theorie-Veranstaltung auf und zeigt anhand eines fiktiven Unternehmens eine mögliche KI-Integration.

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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Mittwoch06.05.2014:00-18:00
Online
KI-Trainer: Strategie Webinar 1 Theorie

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 in der Theorie-Veranstaltung vorgestellt. Die Praxis-Veranstaltung baut auf der Theorie-Veranstaltung auf und zeigt anhand eines fiktiven Unternehmens eine mögliche KI-Integration.

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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Mittwoch29.04.20-12.06.20
Nagold / Digital
Digitaler UUX-TransferSpace Nagold

Auch in Nagold wird der UUX TransferSpace aufgrund der aktuellen Situation nur in unserer Social Distancing Variante, also digital, zur Verfügung stehen.

Social Distancing bedeutet: Alles wird soweit wie möglich digitalisiert, die Ausleihe von Materialien ist allerdings immer noch – per Post – möglich. Interessenten wenden sich bitte an unsere Lotsin in Nagold: Frau Lisa Rothfuss (mailto:rothfuss@bwcon.de). 

Weitere Informationen zum digitalen UUX TransferSpace finden Sie hier: https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/angebote/demonstratoren/demonstrator-der-uux-transferspace 

Bis zum 12. Juni 2020 bleibt der digitale UUW-TransferSpace im Digital Hub Nagold bestehen.

Veranstaltungsort: UUX-TransferSpace, Digital Hub Nagold, Lise-Meitner-Straße 21, 72202 Nagold
 

Weitere Informationen
Mittwoch01.04.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Strategie Webinar 2 Praxis

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 in der Theorie-Veranstaltung vorgestellt. Die Praxis-Veranstaltung baut auf der Theorie-Veranstaltung auf und zeigt anhand eines fiktiven Unternehmens eine mögliche KI-Integration.

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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Mittwoch25.03.2014:00-17:00
Online
KI-Trainer: Strategie Webinar 1 Theorie

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 in der Theorie-Veranstaltung vorgestellt. Die Praxis-Veranstaltung baut auf der Theorie-Veranstaltung auf und zeigt anhand eines fiktiven Unternehmens eine mögliche KI-Integration.

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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Weitere Informationen
Donnerstag20.02.2017:00-19:30
Hochschule der Medien, Stuttgart
KI-Trainer: Informationsveranstaltung

Bei der ersten KI-Trainer Informationsveranstaltung am Standort Stuttgart können Sie alle Angebote des Kompetenzzentrum Usability im Rahmen des KI-Trainer Programms kennenlernen und mit den KI-Trainern persönlich ins Gespräch kommen. Darüber hinaus werden auch die Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren Stuttgart, Augsburg und Saarbrücken ihre Themen und KI-Trainer vorstellen. Nach den Vorträgen laden wir Sie zur offenen Diskussion und Vernetzung ein.

Zur kostenlosen Anmeldung

Vorläufige Agenda:
17:00 – Begrüßung und Einführung ins Thema Künstliche Intelligenz
17:10 – Vorstellung der KI-Trainer Angebote des Kompetenzzentrum Usability
18:00 – Pause
18:10 – Vorstellung der KI-Themen des Kompetenzzentrum Augsburg
18:30 – Vorstellung der KI-Themen des Kompetenzzentrum Saarbrücken
18:50 – Vorstellung der KI-Themen des Kompetenzzentrum Stuttgart
19:10 – Fragerunde, Austausch und Vernetzung
19:30 – Ende

Weitere Informationen
Mittwoch19.02.2016:00-19:00
Hochschule der Medien, Stuttgart
KI-Trainer: KI-Anwendungen konzipieren mit Szenario Design und Service Blueprint

Im Workshop wird vorgestellt, wie die Ansätze des Szenario Design und des Service Blueprint für eine konkrete, menschzentrierte Ausarbeitung einer KI-Anwendungsidee eingesetzt werden können.

Im Gegensatz zu lösungsorientierten Ansätzen wie Rapid Prototyping oder Design-Sprints können durch Szenario Design Probleme definiert und Lösungsansätze für diese Probleme entworfen und diskutiert werden, ohne sich zu früh auf einen einzelnen davon festzulegen oder zu weit ins Detail zu gehen.

Der Service Blueprint wiederum eignet sich, um die so ausgearbeiteten KI-Anwendungsideen strukturiert darzustellen und wichtige Komponenten wie z.B. die Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI, die benötigten Ressourcen, Eingabemethoden, KI-Verfahren usw. zu beschreiben.

Nach kurzen Input-Phasen zu den beiden Ansätzen haben die Teilnehmer die Möglichkeit, die Methoden für eine eigene Idee oder ein beispielhaftes KI-Produkt selbst auszuprobieren und die Erfahrungen im Anschluss zu diskutieren.

Zur kostenlosen Anmeldung

Weitere Informationen
Mittwoch27.11.1917:00-19:30
bwcon Stuttgart
UUX-Methoden praxisnah - Usability-Testing

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 Workshopteilnehmer diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können. 

Am 27.11.2019 geht die Workshop-Reihe mit dem Usability-Testing in die dritte Runde.

Die Anmeldung zum nächsten Workshop ist hier möglich.

Weitere Informationen
Dienstag19.11.1917:30-20:00
Haufe Group, Jechtinger Str. 14, 79111 Freiburg im Breisgau
UUX Roadshow-Event in Freiburg

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.

Agenda:
17.30 Uhr: Welcome

17:40 Uhr: MissionUUX - Usability und User Experience als Erfolgsfaktor (Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, Patrick Stern)

18.10 Uhr: Die 10 Design Prinzipien (Claudius Wissler, Haufe Group)

18.40 Uhr: Der Kunde im Mittelpunkt der Usability Experience und des Service Designs (Benjamin Blankenburg, Explico Design)

19.10 Uhr: Diskussion & Networking

Weitere Informationen auf den Veranstalterseiten bei der bwcon. Bitte melden Sie sich unter diesem Link zur Veranstaltung an. 

 

Weitere Informationen
Donnerstag14.11.1918:00-19:30
Regensburg
World Usability Day 2019 in Regensburg

Dieses Jahr wird das Kompetenzzentrum auch auf dem WUD in Regensburg mit einem Vortrag und dem mobilen UUX-TransferSpace vertreten sein. Unter dem Motto „Design for the future we want“ erwartet Sie am 14. November ein vielseitiges und spannendes Programm mit Vorträgen und praktischen Projekten.

Ablauf

18:00 Begrüßung
18:15 „Digital Zero Waste“ (Tim Schneidermeier, USEEDS°)
18:50 „Hohe Usability – Aber wie?“ (Patrick Stern, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability)
19:10 „Funkende Biotonnen“ (Prof. Jan Dünnweber, OTH Regensburg)
19:30 Get Together & Networking

Ort und Zeit

Die Veranstaltung findet am 14.11.2019 ab 18 Uhr an der Universität Regensburg, H24 im Vielberth-Gebäude, Universitätsstraße 31, Regensburg statt.

Anmeldung

Alle Interessierten am Thema User Experience sind herzlich eingeladen. Aus Planungsgründen bitten wir um eine vorherige Anmeldung unter diesem Link: https://www.transfer-und-innovation-ostbayern.de/trio-forum/veranstaltungskalender/anmeldung/register/result/reguid/hmac/world-usability-day-2019-regensburg-design-for-the-future-we-want/

Weitere Informationen
Dienstag12.11.1910:00-17:00
Futurium, Berlin
6. Mittelstand Digital Kongress

Unter dem Motto “Vertrauen und Neugier” findet am 12.11.2019 der 6. Mittelstand Digital Kongress im neuen Haus der Zukunft in Berlin statt. Der Ansatz dabei ist ganzheitlich und dialogorientiert: moderierte Gesprächsrunden verbinden Aspekte der Kreativität, der Technologie und der praktischen Anwendung miteinander. In einem sogenannten Open Space sind einige Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren zudem mit Informationsständen vertreten. 

Auch das Kompetenzzentrum Usability stellt an einem Informationsstand seine Inhalte und Angebote vor. Als Highlight können sich die Besucher mithilfe eines Spiels mit den Begriffen Usability und User Experience vertraut machen. Dabei gibt es verschiedene Schwierigkeitsstufen zu überwinden, um den UUX-Gipfel zu erklimmen. 

 

Eckdaten der Veranstaltung:

Ort: Futurium, am Alexanderufer 2, 10117 Berlin
Beginn: 12.11.2019 - 10:00 Uhr

Unter diesem Link finden Sie weiterführende Informationen zu der Veranstaltung sowie eine Übersicht über das Programm.

 

Weitere Informationen
Mittwoch30.10.1917:00-19:30
bwcon Stuttgart
UUX-Methoden praxisnah - Wizard-of-Oz-Prototyping

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 Workshopteilnehmer diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können. 

Am 30.10.2019 geht die Workshop-Reihe mit dem Wizard-of-Oz-Prototyping in die zweite Runde.

Die Anmeldung zum nächsten Workshop ist hier möglich.

Weitere Informationen
Donnerstag10.10.1909:00-12:30
IHK Region Stuttgart, Bezirkskammer Esslingen-Nürtingen
E-Commerce Lösungen – Der Kunde im Fokus

Um erfolgreich im E-Commerce zu sein, müssen vielfältige Herausforderungen gemeistert werden.
Welche dies sind und Hilfestellungen sowie Lösungen dafür, wie mit diesen umgegangen werden kann, sind die zentralen Themen der Veranstaltung “E-Commerce Lösungen – Der Kunde im Fokus” der IHK Region Stuttgart in der Bezirkskammer Esslingen-Nürtingen. Auch im Bereich E-Commerce sollte stets der Kunde im Fokus stehen und dessen Bedürfnisse berücksichtigt werden.

Das Kompetenzzentrum Usability beteiligt sich an der Veranstaltung mit einem Vortrag von Elisabeth Stein zum Thema “Kauferlebnisse anders gedacht – mit positiver User Experience zum Erfolg”.

Weitere Informationen zur Veranstaltung und Anmeldung finden Sie hier.

 

Weitere Informationen
Mittwoch09.10.1917:00-19:30
Design Offices Erlangen, Koldestraße 16, 91052 Erlangen
UUX Roadshow-Event in Erlangen

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.

Erfahren Sie im Fachvortrag von David Blank, wissenschaftlicher Mitarbeiter, Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability: „Hohe Usability und positive User Experience – ja, aber wie?“ theoretische Einblicke. Lernen Sie im Vortrag von Dennis Wagner, Usability-Engineer, PRinguin Digitalagentur Bamberg, "Lean UX – Think, Make, Check, Repeat!" praktische Ansätze und Methoden kennen, wie diese Themen gezielt angegangen werden können. Diskutieren Sie im Anschluss beim Networking im mobilen UUX-Transferspace mit den Experten Ihre persönlichen Fragestellungen.

Bitte melden Sie sich über den Online-Shop der Bayern Innovativ GmbH an: https://bayern-innovativ-shop.de/details/shop/veranstaltungen/aktion/show/veranstaltung/uux-roadshow-des-mittelstand-40-kompetenzzentrum-usability.html

Der mobile UUX-TransferSpace inklusive PopUp-Toolkit wird nach der Veranstaltung vom 10. Oktober bis 21. November 2019 beim Innovations- und Gründerzentrum (IGZ), Am Weichselgarten 7, 91058 Erlangen-Tennenlohe zur kostenlosen Ausleihe für KMU und Start-ups zur Verfügung stehen. Das IGZ bietet jungen Unternehmen, die sich mit innovativen Techniken oder Dienstleistungen befassen, attraktive Startbedingungen und Arbeitsmöglichkeiten.

Ansprechpartnerin ist Andrea Janssen.

Weitere Informationen
Dienstag24.09.1909:00-17:00
IHK Stuttgart
Informationsstand bei IHK 100 Stunden Morgen

In der Woche vom 23 – 27.09.19 findet in Stuttgart zum zweiten Mal das branchenübergreifende Veranstaltungsformat „100 Stunden Morgen“ der Industrie- und Handelskammer (IHK) statt. In fünf aufeinanderfolgenden Tagen stehen Digitalisierungs- und Innovationsthemen im Fokus. 

Am 24.09.19 können die Besucher der Themenwoche sich unter dem Motto “Geschäftsmodelle für Morgenmacher” an einem Informationsstand über die Angebote und Aktivitäten der Kompetenzzentren Usability, Stuttgart und Textil vernetzt informieren, sowie deren Demonstratoren besichtigen.

Veranstaltungsort:
Jägerstr. 30
70174 Stuttgart

Weitere Informationen zum Event finden Sie unter diesem Link.

Weitere Informationen
Montag23.09.1909:00-21:00
Carmen Würth Forum, Künzelsau
Informationsstand auf dem Hightech Summit 2019

Vertreterinnen und Vertreter von großen Firmen sowie kleinen und mittelständischen Unternehmen erhalten auf dem Hightech Summit Baden-Württemberg 2019 einen Einblick in die neuesten technologischen Trends und treffen auf die besten Hightech-Start-ups aus Baden Württemberg. Anwender- und Anbieter-Firmen stellen ihr Know-how zur Verfügung und zeigen gelungene Beispiele digitaler Transformation im industriellen Umfeld auf.

Zwölf Technologieforen werden durch Fachreferentinnen und Fachreferenten aus Wissenschaft und Wirtschaft, plus Vertretern aus USA und Israel einen Blick werfen auf die neusten Technologien als Treiber der digitalen Transformation. Dabei stehen Industriethemen in den Bereichen 5G, Cyber Security, Blockchain, KI, Management komplexer Organisationsformen, IoT und Ambidextrie auf der Agenda.

In zwölf Transfer-Sessions werden am Nachmittag Anwender- und Anbieter-Unternehmen gemeinsam die erfolgreiche Umsetzung digitaler Transformation anhand von Praxisbeispielen aufzeigen.

Ein besonderes Angebot auf der Ausstellerfläche ist in diesem Jahr eine KI-Messe. Rund 30 KI-Unternehmen und Start ups aus Baden-Württemberg stellen dort ihre Lösungen vor. Zusätzlich organisieren wir für die Besucher des Hightech Summits auf Wunsch gezielt Einzeltermine.

Die feierliche Preisverleihung des CyberOne Hightech Awards Baden-Württemberg 2019, der in diesem Jahr mit 131 Einreichungen einen neuen Rekord verzeichnen kann, findet im Anschluss am Abend statt. Feiern Sie mit uns die erfolgreichsten Hightech-Start-ups des Landes Baden-Württemberg in den Kategorien IKT/Medien- & Kreativwirtschaft, Industrielle Technologien sowie Life Science & Health Care!

In den Pausen wird ein Streichquartett sowie der Skulpturengarten des Carmen Würth Forums als Rahmenprogramm für die Teilnehmer einen kreativen Ausgleich schaffen.

Aus den Städten Mannheim, Heilbronn, Freiburg, Offenburg, Karlsruhe und Stuttgart können Sie auch in diesem Jahr von unserem Shuttle-Bus-Angebot profitieren. Mehr Informationen zu Routen, Preis und Buchung erhalten Sie hier!

Weitere Informationen zur Agenda finden Sie hier. Eine kostenlose Anmeldung ist über diesen Link möglich.

Veranstaltungsort: Carmen Würth Forum, Am Forumsplatz 1, 74653 Künzelsau

Weitere Informationen
Mittwoch11.09.19-
"Playpark" des Pavillons der Hochschule der Medien, Stuttgart
UUXchange - Usability

Sie sind GründerIn oder MitarbeiterIn in einem Startup, kleinen oder mittleren Unternehmen und möchten sich in lockerer Atmosphäre mit anderen Interessierten über verschiedene Fragestellungen im Themenfeld Usability und User Experience (kurz: UUX) austauschen? Dann laden wir Sie herzlich zur Veranstaltungsreihe “UUXchange” des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability an der Hochschule der Medien in Stuttgart ein!

Beim zweiten Workshop am 11. September 2019 beschäftigen wir uns mit aktuellen Fragestellungen zum Thema Usability. Der Workshop wird im Format eines „World Cafés“ organisiert, bei dem an verschiedenen Tischen unterschiedliche Themenschwerpunkte diskutiert werden. Wie wird Usability in Ihrem Unternehmen angegangen? Welche Herausforderungen gibt es derzeit und welche Lösungsansätze werden angewandt?

Melden Sie sich unter diesem Link zum nächsten UUXchange an!

Termine und Themen im Überblick:
10.07.2019: User Experience 
11.09.2019: Usability
11.12.2019: Zukunft der Arbeit
29.01.2020: Innovation

Weitere Informationen
Mittwoch31.07.1917:00-19:00
bwcon Stuttgart
UUX-Methoden praxisnah - Erlebnisinterview

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 Workshopteilnehmer diese anschließend selbständig in ihren Unternehmen erproben können. 

Am 31.07.2019 beginnt die Workshop-Reihe mit der UX-Methode des Erlebnisinterviews.

Die Anmeldung zur Workshop-Reihe erfolgt über diesen Link.

Veranstaltungsort:

bwcon
Seyfferstr. 34
70197 Stuttgart

Weitere Informationen
Donnerstag18.07.1913:00-18:00
ICM - Internationales Congress Center München
TechCheck 2019. Erfolgsfaktor Mensch.

Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability stellt aus auf der Tech­Check 2019. Er­folgs­fak­tor Mensch.
Der Zu­kunfts­rat der Baye­ri­schen Wirt­schaft formuliert seit 2014, was stra­te­gisch und kon­kret von den Ak­teu­ren aus Po­li­tik, Wis­sen­schaft und Wirt­schaft zu tun ist.

In die­sem Jahr un­ter­zie­hen wir Bay­erns Zu­kunfts­tech­no­lo­gi­en ei­nem Tech­Check:
Wo ste­hen wir heu­te, wo wol­len wir hin und was müs­sen wir da­für tun? Die In­no­va­tio­nen, die aus die­sen Tech­no­lo­gi­en her­vor­ge­hen, wer­den die baye­ri­sche Wirt­schaft und die Ge­sell­schaft ent­schei­dend prä­gen. Ro­bo­tik und Künst­li­che In­tel­li­genz, au­to­no­mes Fah­ren und Flie­gen, Smart Ho­me und Smart Fac­to­ry, ad­di­ti­ve Fer­ti­gung so­wie Vir­tu­al Rea­li­ty ver­än­dern un­se­re Ar­beits­welt und un­se­ren All­tag. Da­bei stel­len sich ganz prak­ti­sche Fra­gen, zum Bei­spiel:

Wie viel Po­ten­zi­al steckt in den Zu­kunfts­tech­no­lo­gi­en?
Wel­che Rol­le über­nimmt der Mensch?
Wie wer­den wir noch in­no­va­ti­ver?
Wie über­neh­men wir die Spit­ze auch bei di­gi­ta­len Tech­no­lo­gi­en?
Was leis­ten neue Tech­no­lo­gi­en für den Kli­ma­schutz?
Wel­che Chan­cen bringt der Ein­satz neu­er Tech­no­lo­gi­en?

Dis­ku­tie­ren Sie mit Ex­per­ten des Zu­kunfts­rats der Baye­ri­schen Wirt­schaft, wie die Po­ten­zia­le ge­ho­ben wer­den kön­nen und se­hen Sie bei zahl­rei­chen Aus­stel­lern, wie in­no­va­ti­ve An­sät­ze und neue Tech­no­lo­gi­en da­bei hel­fen kön­nen, ak­tu­el­le Her­aus­for­de­run­gen zu be­wäl­ti­gen und fit für die Zu­kunft zu wer­den.

Weitere Informationen
Montag15.07.19-07.10.19
Digital Hub Horb
Horb: UUX TransferSpace

Der UUX TransferSpace wird im Rahmen der UUX-Roadshow am 15.7. in Horb eröffnet und steht anschließend bis 7.10. im Digital Hub Horb bereit. Neben vielen Informationen zu Usability und User Experience und zum Kompetenzzentrum können dort auch Materialien zu UUX und zu kreativem Arbeiten ausgeliehen werden. Der TransferSpace ist ein mobiler Informationstand der im Rahmen der Roadshows durch den süddeutschen Raum wandert. Wir, das Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, wollen Sie als KMU oder Start-Up im Bereich Usability und User Experience unterstützen. Dadurch können Sie künftig noch besser Ihre Produkte und Dienstleistungen auf die Bedürfnisse sowie Anforderungen Ihrer Nutzer und Kunden anpassen. Hilfestellung dazu bietet vor Ort einer unserer ausgebildeten Lotsen, der die Materialien verleiht und gerne Ihre Fragen beantwortet und erste Impulse gibt. Für Horb wenden Sie sich bitte an Frau Lisa Rothfuss (mailto:rothfuss@bwcon.de).

Bis zum 7. Oktober 2019 finden Sie den TransferSpace zugänglich im Digital Hub Horb.

Veranstaltungsort: UUX-TransferSpace, Digital Hub Horb, Geschwister-Scholl-Str. 10, 72160 Horb am Neckar

Aktuelle Informationen zu zukünftigen UUX Roadshows und Standorten des UUX TransferSpace werden hier veröffentlicht:
https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/veranstaltungen/uux-roadshow
 

Weitere Informationen
Montag15.07.1917:00-19:30
Digital Hub, Horb
UUX-Roadshow-Event in Horb

Adresse

Digital Hub Horb
Geschwister-Scholl-Str. 10
72160 Horb am Neckar

Agenda

Welcome und Einführung
bwcon und HdM

MissionUUX - Usability und User Experience als Erfolgsfaktor
Elisabeth Stein, Hochschule der Medien

Mit Usability und User Experience den Geschäftserfolg steigern
Franz Koller, Geschäftsführer User Interface Design GmbH

Get Together – Networking - Transferspace

Anmeldung
Bitte melden Sie sich vorab zur Veranstaltung an. Die Anmeldung erfolgt über diesen Link.

Weitere Informationen
Freitag12.07.19-02.10.19
Bayern Innovativ in Nürnberg
Nürnberg: UUX TransferSpace

Kreativ arbeiten überall – Der UUX-TransferSpace bis 2. Oktober in Nürnberg

Gute Nachrichten für alle KMU und Startups im Raum Nürnberg: Der mobile UUX-TransferSpace steht bis 2. Oktober 2019 zum Ausprobieren & Leihen bei der Bayern Innovativ GmbH, Am Tullnaupark 8, 90402 Nürnberg und bietet Materialen zu Usability & User Experience und zum kreativen Arbeiten.

Der UUX-TransferSpace bietet viele Informationen zu Usability & User Experience sowie einen mobilen Kreativraum zum Einpacken und Mitnehmen (= PopUp-Toolkit). Das PopUp-Toolkit soll helfen an jedem beliebigen Ort kreativ Ideen zu sammeln und weiter zu entwickeln. Es enthält diverse mehrfach beschreibbare Mini-Whiteboards, die sich bis zu einer Fläche von DIN A3 entfalten lassen. Diese können für Sketches, Strategien, Brainstormings etc. allein oder in der Gruppe verwendet werden. Darüber hinaus enthält es Kreativmaterialien wie Post-its, Stifte, Klebepunkte etc. Durch einen Klapp-Mechanismus kann das ganze Toolkit nach Gebrauch wieder auf die Größe eines Ordners zusammengefaltet werden und passt in eine handelsübliche Laptoptasche. Hier ein Link zum Erklärvideo vom Fraunhofer IAO: https://www.youtube.com/watch?v=CGT1IpCHkak

Zusätzliche Methoden, die ausgeliehen werden können, helfen dabei, die UX zu verbessern und dafür zu sensibilisieren, den Nutzer früh in Entwicklungsprozesse einzubeziehen. Wenn die Bedürfnisse der Nutzer besser erkannt und früh einbezogen werden, verbessern sie folglich die Produktentwicklungen. Hierfür steht ein ausführlicher Werkzeugkasten bereit. Dieser enthält Definitionen, Anleitungen, Schemen, Aufgaben, konkreter Nutzen der Methode inklusive Zeitangaben sowie benötigte Materialien, um UX-Methoden anzuwenden. Ein handlicher Bedürfnisfächer, welcher kaum größer als ein Smartphone ist, hilft Ihnen, die Bedürfnisse Ihrer Nutzer einfacher zu erkennen und in Ihr Produkt- bzw. Service-Design einfließen zu lassen.

Wenn Sie Interesse am UUX-TransferSpace haben, melden Sie sich bei Andrea Janssen (janssen@bayern-innovativ.de 0911-20671-113) und reservieren Sie sich dieses kostenfreie Angebot des Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability. Im Anschluss bitten wir Sie um eine Stunde Ihrer Zeit, um Ihr Feedback abzufragen.

Der TransferSpace ist ein mobiler Informationstand der im Rahmen der Roadshows durch Süddeutschland wandert. Wir, das Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, wollen Sie als KMU oder Start-Up im Bereich Usability und User Experience unterstützen. Bayern Innovativ ist an dem Projekt als Netzwerkpartner für Bayern beteiligt. Mehr Informationen zum aktuellen Standort: www.bayern-innovativ.de 

Aktuelle Informationen zu zukünftigen UUX Roadshows und Standorten des UUX TransferSpace werden hier veröffentlicht: 
https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/veranstaltungen/uux-roadshow

Weitere Informationen
Donnerstag11.07.1917:45-20:30
Sportpark Ronhof | Thomas Sommer Laubenweg 60 90765 Fürth
UUX-Roadshow-Event in Fürth

Veranstaltungsort:

Sportpark Ronhof
Laubenweg 60
90765 Fürth

Programm:

17:45-18:00 Uhr Check-in UUX-Roadshow

18:00-18:30 Uhr Vortrag: Positives Design und Wirkmechanismen „Experience matters“, Philipp Seyschab, Interaktionsdesign und -technologien, Fraunhofer IAO, Stuttgart

18:30-19:00 Uhr Vortrag: UX in der Additiven Fertigung: Komplexität meistern, Stefan Häber, Senior UX Consultant & Managing Owner, UseTree, Berlin

19:00-20:30 Uhr Networking im mobilen UUX-Transferspace.

Gern können Sie sich unter additiv@bayern-innovativ.de per E-Mail mit Ihren vollständigen Kontaktdaten für die UUX-Roadshow ab 18 Uhr kostenfrei anmelden

Weitere Informationen:

https://www.bayern-innovativ.de/veranstaltung/eindruck3-auftakt#!roadshow-uux

Weitere Informationen
Mittwoch10.07.1917:30-19:30
„Playpark“ des Pavillons der Hochschule der Medien, Stuttgart
UUXchange - User Experience

Sie sind GründerIn oder MitarbeiterIn in einem Startup, kleinen oder mittleren Unternehmen und möchten sich in lockerer Atmosphäre mit anderen Interessierten über verschiedene Fragestellungen im Themenfeld Usability und User Experience (kurz: UUX) austauschen? Dann laden wir Sie herzlich zur Veranstaltungsreihe “UUXchange” des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability an der Hochschule der Medien in Stuttgart ein!

Beim ersten Workshop am 10. Juli 2019 beschäftigen wir uns mit aktuellen Fragestellungen zum Thema User Experience. Der Workshop wird im Format eines „World Cafés“ organisiert, bei dem an verschiedenen Tischen unterschiedliche Themenschwerpunkte diskutiert werden. Wie wird User Experience in Ihrem Unternehmen angegangen? Welche Herausforderungen gibt es derzeit und welche Lösungsansätze werden angewandt?

Melden Sie sich noch heute unter diesem Link für den ersten UUXchange an.

Termine und Themen im Überblick:
10.07.2019: User Experience 
11.09.2019: Usability
11.12.2019: Zukunft der Arbeit
29.01.2020: Innovation

Weitere Informationen
Donnerstag04.07.1909:00-12:00
IHK Region Stuttgart
Digitale Kompetenzen aufbauen: Mit Hilfe der Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren

Die Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum unterstützen kleine und mittlere Unternehmen dabei, die Chancen der Digitalisierung für sich zu nutzen. In der Veranstaltung stellen die VertreterInnen von drei Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren (Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability, Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Stuttgart und Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Textil vernetzt) die in der Region Stuttgart angesiedelt sind, ihre Angebote vor und zeigen wie Unternehmen von der Zusammenarbeit mit den Kompetenzzentren profitieren können. Dazu werden bereits begonnene oder abgeschlossene Projekte gezeigt. Kommen Sie mit den Experten ins Gespräch und diskutieren Sie Ihre Fragen.

Die Veranstaltung richtet sich an Geschäftsführer und Digitalisierungsbeauftragte kleiner und mittlerer Unternehmen.

Veranstaltungsort: IHK Region Stuttgart, Jägerstraße 30 in 70174 Stuttgart

Weitere Informationen finden Sie unter diesem Link.

Weitere Informationen
Donnerstag09.05.19-21.06.19
Innovations-Zentrum Region Kronach e.V.
Kronach: UUX TransferSpace

Der UUX TransferSpace wurde im Rahmen der UUX-Roadshow am 10.5. in Kronach eröffnet und steht nun noch bis 21.6. im  Innovations-Zentrum Region Kronach bereit. Neben vielen Informationen zu Usability und User Experience und zum Kompetenzzentrum können dort auch Materialien zu UUX und zu kreativem Arbeiten ausgeliehen werden. Der TransferSpace ist ein mobiler Informationstand der im Rahmen der Roadshows durch den süddeutschen Raum wandert. Wir, das Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, wollen Sie als KMU oder Start-Up im Bereich Usability und User Experience unterstützen. Dadurch können Sie künftig noch besser Ihre Produkte und Dienstleistungen auf die Bedürfnisse sowie Anforderungen Ihrer Nutzer und Kunden anpassen. Hilfestellung dazu bietet vor Ort einer unserer ausgebildeten Lotsen, der die Materialien verleiht und gerne Ihre Fragen beantwortet und erste Impulse gibt. Für Kronach wenden Sie sich bitte an Frau Elke Koch (mailto:e.koch@bayern-innovativ.de), Christine Troche (mailto:christine.troche@iz-k.de) oder Hendrik Montag-Schwappacher (mailto:hendrik.montag-s@iz-k.de) oder rufen Sie an T: +49 (0)  9261 5063406

 

 

Bis zum 21. Juni 2019 finden Sie den TransferSpace zugänglich im gemeinsamen Besprechungsraum vom Innovations-Zentrum Region Kronach e.V. und Bayern Innovativ.

 

 

 

 

Veranstaltungsort: UUX-TransferSpace, Innovations-Zentrum Kronach e.V., Industriestr. 11, 96317 Kronach.

 

 

 

 

Aktuelle Informationen zu zukünftigen UUX Roadshows und Standorten des UUX TransferSpace werden hier veröffentlicht: 

 

 

 

 

https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/veranstaltungen/uux-roadshow

 

 

 

 

 

 

Weitere Informationen
Donnerstag09.05.1917:15-19:00
Loewe Technologies in Kronach
UUX-Roadshow-Event in Kronach

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. 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 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.

Im Anschluss an die Vorträge bietet Ihnen das Networking die Möglichkeit des direkten Austauschs und Diskussion Ihrer persönlichen Fragestellungen mit den Experten.

Zudem finden die Sie am mobilen UUX-Transferspace Informationen und Tools, die eine Etablierung des UUX-Mindset und die Integration von UUX-Methoden in Ihrem Unternehmen unterstützen.

Der mobile UUX-Transferspace steht Ihnen bis zum 21.06.2019 in den Räumlichkeiten des IZK zur Verfügung.

Ablauf:

17:15 Uhr Begrüßung

17:30 Uhr Hohe Usability und positive User Experience – ja, aber wie?

Elisabeth Stein

Mitarbeiterin Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability

18:00 Uhr Customer Experience im Laden der Zukunft

Prof. Dr. Christian Zagel

Leiter Studiengang ZukunftsDesign HS Coburg & Senior Manager IT Innovation & Technology bei der adidas Group

18:30 Uhr Networking und Vorstellung Transferspace

Teilnahmebetrag:

Diese Veranstaltung ist für alle Teilnehmer kostenfrei.

Veranstaltungsort:

Loewe Technologies
Industriestr. 11
96317 Kronach

Anmeldung: Über das Innovations-Zentrum Region Kronach e.V. https://iz-k.de/aktuell/termine/472-uux-roadshow-am-09-05-2019.html

 

 

Weitere Informationen
Donnerstag25.04.1914:00-17:30
Hochschule der Medien Stuttgart
Eröffnungsveranstaltung: Institut for Applied Artificial Intelligence

Am 25. April 2019 findet die Eröffnungsveranstaltung des Institute for Applied Artificial Intelligence (IAAI) an der Hochschule der Medien statt. Hierbei ist das Kompetenzzentrum als Ansprechpartner für das Thema „UUX und KI“ vertreten.

Veranstaltungsort:
Hochschule der Medien
Nobelstraße 10
70569 Stuttgart

Hier geht es zum Programm und Anmeldung der Eröffnungsveranstaltung: https://ai.hdm-stuttgart.de/

Weitere Informationen
Mittwoch10.04.19-08.05.19
Digital Hub Pforzheim/Enzkreis
Pforzheim: UUX TransferSpace

Der UUX TransferSpace steht vom 10.4. bis 8.5. in Pforzheim im Innotec bereit. Neben vielen Informationen zu Usability und User Experience und zum Kompetenzzentrum können dort auch Materialien zu UUX und zu kreativem Arbeiten ausgeliehen werden.

Der TransferSpace ist ein mobiler Informationstand der im Rahmen der Roadshows durch den süddeutschen Raum wandert. Wir, das Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability, wollen Sie als KMU oder Start-Up im Bereich Usability und User Experience unterstützen. Dadurch können Sie künftig noch besser Ihre Produkte und Dienstleistungen auf die Bedürfnisse sowie Anforderungen Ihrer Nutzer und Kunden anpassen. Hilfestellung dazu bietet vor Ort einer unserer ausgebildeten Lotsen, der gerne Ihre Fragen beantwortet und erste Impulse gibt. 

Bis zum 8. Mai 2019 finden Sie den TransferSpace öffentlich zugänglich im Co-Working-Space vom Innotec Pforzheim in der Blücherstraße 32.

Veranstaltungsort:
Digital Hub Pforzheim/Enzkreis, im Innotec Pforzheim, Blücherstraße 32, 75177 Pforzheim

Aktuelle Informationen zu zukünftigen UUX Roadshows und Standorten des UUX TransferSpace werden hier veröffentlicht: 
https://www.kompetenzzentrum-usability.digital/veranstaltungen/uux-roadshow

Weitere Informationen
Mittwoch10.04.1917:30-20:00
Digital Hub Pforzheim/Enzkreis
UUX Roadshow-Event in Pforzheim

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.

Ziel der UUX Roadshow ist es, diese Erfolgsfaktoren durch theoretische Einblicke und Ansätze sowie praxisnahe Best Practice Beispiele an die Unternehmen heranzutragen. Im Anschluss an die Vorträge bietet das Networking den Teilnehmern und Teilnehmerinnen die Möglichkeit des direkten Austauschs. Zudem finden die Teilnehmenden am UUX Transferspace Informationen und Tools, die eine Etablierung des UUX-Mindset und die Integration von UUX-Methoden im Unternehmen unterstützen.

Programm:

Welcome und Einführung
bwcon, Fraunhofer IAO und Digital Hub Pforzheim

Mit Usability und User Experience zum Erfolg
Patrick Stern, Fraunhofer IAO

Usability und User Experience in der praktischen Anwendung
Philipp Bauknecht, CEO medialesson GmbH

Get Together – Networking - Transferspace

 

Veranstaltungsort: Digital Hub Pforzheim/Enzkreis, im Innotec Pforzheim, Blücherstraße 32, 75177 Pforzheim


Die UUX Roadshow ist eine regelmäßige Veranstaltungsreihe des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability und bwcon. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen/Start-ups.

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei.
Die Online-Anmeldung erfolgt über diesen Link!

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability gehört zu Mittelstand-Digital. Mit Mittelstand-Digital unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk.

Weitere Informationen
Mittwoch03.04.1919:00
bwcon in Stuttgart
Usability Testessen bei bwcon

Das Usability Testessen bringt Entwickler (“Teststationen”) und Nutzer (“Testesser”) an einen Tisch. Bei Pizza, Bier und Brause werden Prototypen, Websites oder Apps auf ihre Gebrauchstauglichkeit getestet.

Vertreter des Komptenzzentrums sind mit dabei und wollen Probleme und Herausforderungen der Unternehmen im Bereich UUX kennenlernen.

Anmeldung Usability-Testessen

Veranstaltungsort: bwcon, Seyfferstraße 34, 70197 Stuttgart

Weitere Informationen
Mittwoch20.03.1909:30-12:30
Wirtschaftsförderung Region Stuttgart
UUX Speeddating

Im Rahmen des Interreg Projektes CERIecon besuchen 12 tschechische Startups die Stuttgarter Region, um die hiesige Gründerwelt kennenzulernen. Die deutschen Austauschpartner nehmen an dem Qualifizierungsprogramm SANDBOX für GründerInnen teil.

Während dieser Austauschwoche, die gleichzeitig das Jubiläum der Städtepartnerschaft Stuttgart-Brno feiert, lernen die GründerInnen aus Deutschland und Tschechien im Workshop “Usablitiy und User Experience”, wie sie die Aspekte in ihrer Geschäftsidee unterbringen, ausarbeiten und anwenden. Besonderes Augenmerk wird dabei auf den peer-to-peer Austausch der Start-ups gelegt, sowie die Weiterentwicklung des Geschäftsmodells.

Hierfür findet ein sogenanntes UUX Speeddating statt, welches vom Team des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability durchgeführt wird. Die Teilnehmenden prüfen ihre Produktideen dabei gegenseitig auf Aspekte der Usabliity und User Experience, sodass Erkenntnisse in weiteren Schritten berücksichtigt werden können und somit eine Integration stattfinden kann.

Weitere Informationen
Mittwoch06.02.1918:00-20:30
Freischwimmer GmbH in Ludwigshafen am Rhein
UUX Roadshow-Event in Ludwigshafen

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.

Ziel der UUX Roadshow ist es, diese Erfolgsfaktoren durch theoretische Einblicke und Ansätze sowie praxisnahe Best Practice Beispiele an die Unternehmen heranzutragen. Im Anschluss an die Vorträge bietet das Networking den Teilnehmern und Teilnehmerinnen die Möglichkeit des direkten Austauschs. Zudem finden die Teilnehmenden am UUX Transferspace Informationen und Tools, die eine Etablierung des UUX-Mindset und die Integration von UUX-Methoden im Unternehmen unterstützen.

Programm:

Welcome und Einführung
bwcon und Hochschule der Medien

Aspekte und Methoden der Usability und positiver User Experience
Michael Burmester, Hochschule der Medien

Usability und User Experience in der praktischen Anwendung
Wie wertorientierte User Experience zu einer messbaren Steigerung des Geschäftserfolgs beiträgt.
Beispiele aus der Unternehmenspraxis der INSPIRATIONlabs GmbH mit Schulterblick in Tools und Methodik.
Alexander Knapstein, Geschäftsführer INSPIRATIONlabs GmbH

Get Together – Networking - Transferspace

 

Die UUX Roadshow ist eine regelmäßige Veranstaltungsreihe des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen/Start-ups.

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei.

Die Online-Anmeldung erfolgt über diesen Link!

Veranstaltungsort: Freischwimmer GmbH Pettenkoferstraße 9 67063 Ludwigshafen am Rhein

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability gehört zu Mittelstand-Digital. Mit Mittelstand-Digital unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk.

Weitere Informationen
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Das Mittelstand-Digital Netzwerk bietet mit den Mittelstand-Digital Zentren und der Initiative IT-Sicherheit in der Wirtschaft umfassende Unterstützung bei der Digitalisierung. Kleine und mittlere Unternehmen profitieren von konkreten Praxisbeispielen und passgenauen, anbieterneutralen Angeboten zur Qualifikation und IT-Sicherheit. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz ermöglicht die kostenfreie Nutzung der Angebote von Mittelstand-Digital. Weitere Informationen finden Sie unter www.mittelstand-digital.de.