1
2
3
4
5
6

Lösungen für Innovation und Zukunft der Arbeit im Mittelstand

Kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung, innovativer zu werden und Arbeitsplätze zukunftssicher zu gestalten. Durch die Kopplung von Usability und User Experience (kurz: UUX) können Produkte, Systeme und Dienstleistungen für optimale Nutzung und zudem positives Nutzer­erlebnis entwickelt werden. UUX ist eng mit Innovation verbunden, denn Fragen der optimalen Nutzung und des positiven Erlebens von Systemen stellen sich vor allem dann, wenn diese erneuert, neu entwickelt oder angeschafft werden. Moderne Innovationsprozesse (wie Design Thinking oder Lean Start-up) bauen wie UUX auf nutzerzentrierte Gestaltungs- und Entwicklungsprozesse auf. Einfach nutzbare und positiv erlebte Digitalisierungs­innovationen eröffnen neue Perspektiven für die Gestaltung der Zukunft der Arbeit, indem Akzeptanz und Zufriedenheit der Nutzer gefördert und Potenziale für Wohlbefinden in Arbeitskontexten erschlossen werden. Das Kompetenzzentrum Usability wird hier mittels Beispielen das Interesse bei mittelständischen Unternehmen wecken, sich mit diesen Themen auseinanderzusetzen.

 

Nachrichten aus Region Süd

Ausschreibungen, Pilotprojekt guida
Teilnehmende für Online-Befragung zu positiven Erlebnissen beim Outdoorsport gesucht!
27.09.22
Kurz nach dem kalendarischen Herbstbeginn möchten wir mit Ihnen einen Blick zurück auf Ihren Sommer werfen: Welche positive Erlebnisse hatten Sie dieses Jahr beim Outdoorsport? Dieser Fragestellung gehen wir derzeit mit dem Start-up guida in einer Online-Befragung nach. Berichten Sie uns in circa 15 Minuten von Ihrem Erlebnis und ergreifen Sie die Chance auf einen Gutschein über 30 € für einen Onlineshop für Outdoorbekleidung und -ausrüstung.
Entwicklung, Human-Centered AI (HC-AI)
Das KI-Trainer-Programm im Oktober
27.09.22
Im Oktober gehen einige unserer kostenlosen KI-Weiterbildungsangebote in die letzte Runde. Sichern Sie sich jetzt noch einen Platz in der KI-Entwicklungsreihe oder im Kurs zu Grundlagen und Methoden der Menschzentrierten KI.
Montag17.10.22-18.11.22
Online – E-Learning Plattform Moodle
Montag10.10.2210:00-12:00
Online
Montag10.10.2214:00-16:00
Online
Freitag07.10.2214:00-16:00
Online
Mittwoch05.10.2210:00-12:00
Online
Mittwoch05.10.2214:00-16:00
Online
World Usability Day 2022 Stuttgart
WUD Stuttgart – Praxisnahe Workshops
27.09.22
Neben spannenden Vorträgen stehen im Programm des diesjährigen WUD Stuttgarts auch wieder zwei Workshops. Informieren Sie sich jetzt über die interaktiven Formate des WUD und sichern Sie sich eines der begrenzten Workshops-Tickets.
Donnerstag10.11.2210:00-17:00
Online
World Usability Day 2022 Stuttgart
WUD Stuttgart – Einblicke und Praxisbeispiele
20.09.22
Nach dem einführenden Vortrag zu Wellbeing geht es am diesjährigen WUD Stuttgart am Vormittag direkt mit Einblicken in Projekte und Unternehmen weiter. Erfahren Sie hier mehr über die drei parallel stattfindenden Beiträge und Referierenden.
Donnerstag10.11.2210:00-17:00
Online
World Usability Day 2022 Stuttgart
WUD Stuttgart – Wellbeing und Behavioral Design
13.09.22
Durch zwei spannende Vorträge zu den Themen Wellbeing und Behavioral Design möchten wir das Vor- und Nachmittagsprogramm des WUD Stuttgart am 10. November zum Thema Health einleiten. Erfahren Sie hier mehr über die beiden Beiträge und Referierenden.
Donnerstag10.11.2210:00-17:00
Online

Veranstaltungen in der Region Süd

September2022

Freitag30.09.2212:00-16:00
Start-up BW Summit, Messe Stuttgart
KI-Einsatz im Mittelstand: Mythen, Methoden, Möglichkeiten

Ein praxisorientierter Workshop für Startups, kleine und mittlere Unternehmen in Stuttgart
Im Rahmen des Start-up BW Summits 2022 am 30.09. in Stuttgart bieten die KI-Trainer des Mittelstand-Digital Netzwerks einen kostenfreien Workshop von 12 – 16 Uhr an, bei dem es um die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im eigenen Unternehmen gehen wird. Der Workshop richtet sich an Startups sowie kleine und mittlere Unternehmen. Vorwissen zum Thema KI ist nicht erforderlich.

Der Workshop lässt sich grob in zwei Blöcke aufteilen. Im ersten Block wird es um die Potenziale und Herausforderungen des KI-Einsatzes im Mittelstand gehen. Gemeinsam mit den KI-Trainern des Mittelstand-Digital Netzwerks werden Mythen rund um das Thema KI ausgeräumt und ein praxisnaher Zugang zum Thema vermittelt. Anhand ausgewählter Anwendungsbeispiele werden die Möglichkeiten und Anwendungen sowie Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von KI herausgearbeitet.

Darauf aufbauend wird es im zweiten Block des Workshops sehr praxisorientiert. Hier steht die Frage der KI-Readiness im Fokus, das heißt, welche Voraussetzungen brauche ich im eigenen Unternehmen für den zielführenden KI-Einsatz und was kann der KI-Einsatz für mein Geschäftsmodell bedeuten?

Nach dem Workshop besteht die Möglichkeit zur Vernetzung und zum weiteren, individuellen Austausch mit den KI-Trainern sowie zum Besuch der übrigen Angebote des Start-up BW Summits.

Anmeldungen zum Workshop sind ab sofort per Mail an mittelstand-digital@wik.org möglich. Der Workshop sowie der Zugang zum Start-up BW Summit ist kostenfrei. Nach der Anmeldung erhalten Sie rechtzeitig vor dem Workshop weitere Informationen zum genauen Tagungsort auf dem Messegelände Stuttgart.


Der KI-Workshop ist ein Angebot des KI-Trainer Programms des Förderschwerpunkts „Mittelstand-Digital“. Das Mittelstand-Digital Netzwerk bietet mit den Mittelstand-Digital Zentren, der Initiative ITSicherheit in der Wirtschaft und Digital Jetzt 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 und stellt finanzielle Zuschüsse bereit.

Weitere Informationen finden Sie unter www.mittelstand-digital.de.

Weitere Informationen

Oktober2022

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.

Weitere Informationen
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.

Weitere Informationen
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

------

Die Teilnahme ist kostenfrei.

Hier geht es zur Anmeldung. 

Weitere Informationen
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.

Weitere Informationen
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.

Weitere Informationen
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.

Weitere Informationen

November2022

 

Kontinuierliche Angebote

Region Süd
Proof-of-Concept-Lab: Eine KI-Anwendungsidee evaluieren
25.05.21
Sie haben bereits eine KI-Anwendungsidee und entsprechende Daten? Ihnen fehlt die Expertise oder die Hardware, um die Anwendungsidee auf ihre Machbarkeit zu prüfen? Dann sind Sie im Proof-of-Concept-Lab richtig.
Materialien - UUX in der Praxis
UUX Werkzeugkasten
26.04.21
Relevante Informationen schnell zur Hand – Mit unserem UUX Werkzeugkasten können Sie Checklisten, Methoden und Informationen für Ihr Projekt passend sammeln und individuell einsetzen.
Strategie
KI Strategie: Einstieg für Führungskräfte und Geschäftsführer
09.03.21
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 des KI Strategie Seminars.
Daten, Entwicklung
KI Entwicklung: Einstieg für Entwickler und Ingenieure
09.03.21
Um einen ersten KI-Use Case auf seine Machbarkeit zu prüfen sind technisches KI-Know-How und Programmierkenntnisse erforderlich. Häufig sind Entwickler und Ingenieure, die bereits über Programmierkenntnisse verfügen im Unternehmen vorhanden, KI und im speziellen Machine Learning Kenntnisse fehlen jedoch. Experten in diesem Bereich sind aktuell sehr gefragt und häufig schwer zu finden. Dieser Mangel kann behoben werden, indem Fortbildungen für Entwickler und Ingenieure im eigenen Unternehmen angeboten werden.
Grundlagen, Strategie
KI Grundlagen: Einstieg ohne Vorkenntnisse
11.02.21
Sie möchten sich in das Thema KI einarbeiten, wissen aber nicht wo sie anfangen sollen? Sie kennen KI nur als Buzzword und möchten verstehen was wirklich dahinter steckt? Sie möchten Ihre Mitarbeiter in die Grundlagen der KI einführen und suchen ein geeignetes Seminar?
Abgesagt: KI-Trainer: Online-Seminar Strategie, KI-Trainer: Online-Seminar Strategie, KI-Trainer: Online-Seminar Strategie, KI-Trainer: Online-Seminar Strategie, …
KI-Training: Unsere Unterstützung vom Einstieg bis zur Umsetzung
27.01.21
Das KI-Trainer-Programm hat sich im letzten Jahr zu einem etablierten Angebot für Unternehmen entwickelt, die Künstliche Intelligenz (KI) grundlegend kennenlernen, Ideen ausarbeiten oder KI-Anwendungsfälle in der Praxis testen wollen. Im Institute for Applied Artificial Intelligence (IAAI) teilten die KI-Trainer im Dezember ihre Erfahrungen des Prozesses von der Idee bis zum Einsatz von KI.

Projekte und Demonstratoren

Demonstrator: UUX TransferSpace
Was ist UUX? Welche UUX Materialien gibt es? Welche UUX Pilotprojekte sind mit dem Kompetenzzentrum für kleine und mittelständische Unternehmen möglich? Diese und mehr Fragen sollen mit UUX TransferSpace und den betreuenden UUX Lotsen beantwortet werden. Die grundsätzlichen Ziele dabei sind die Unternehmen für das Thema UUX zu sensibilisieren sowie das Wissen und Mindset rund um UUX zugänglich und greifbar zu machen.
  • Demonstrator
  • Region Süd
Entwicklung
Python-Grundlagen, Entwicklungstools und Deep-Learning-Grundlagen für Entwickler
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Süd
Grundlagen
Kategorien, Verfahren und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Süd
Human-Centered AI (HC-AI)
Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI gestalten: Human-Centered AI
  • KI-Trainer-Angebote
  • Region Süd
KI-Pilotprojekt AskUI
Im KI-Pilotprojekt mit AskUI (urspr. AskYourUI) sollten Methoden für die Evaluation der User Experience einer KI-Anwendung erprobt und dabei der Einfluss empathischer Eigenschaften der KI untersucht werden.
  • Pilotprojekt
  • KI-Pilotprojekte
  • Region Süd
KI-Pilotprojekt CLC
Im KI-Pilotprojekt mit der CLC Learning + Change GmbH (CLC) soll ein persönlicher, digitaler Lernbegleiter für den Pflegebereich als KI-unterstützer Assistent menschzentriert entworfen werden.
  • Pilotprojekt
  • KI-Pilotprojekte
  • Region Süd

Ansprechpartner

Christina Haspel
 

Mitglieder in der Region

Prof. Dr. Michael Burmester
Nora Fronemann
Christina Haspel
Doris Janssen
Anne Krüger
Dr. Magdalena Laib
Patrick Stern
 
1
2
3
4
5
6
 
 
Copyright