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Das Anwendungsspektrum von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) ist nahezu unbegrenzt. Zum einen werden neue intelligente und innovative Anwendungen ermöglicht, die nur mit KI-Algorithmen möglich sind. Mindestens genauso interessant ist aber der Einsatz der KI zur Verbesserung und Optimierung bestehender Prozesse, Projekte, Produkte und Geschäftsmodelle. Zudem eröffnen sich mit KI neue Formen der Interaktion. Die Nutzung entwickelt sich eher zu einer Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. In vielen Fällen kann wie bei den bereits bekannten Sprachassistenten sprachlich mit solchen Systemen interagiert werden. Mit dem KI-Trainer Programm unterstützt das Kompetenzzentrum Usability kleine und mittlere Unternehmen dabei, Anwendungsmöglichkeiten von KI in ihren Geschäftsmodellen zu finden und zu erproben. Mehr zu den Angeboten des KI-Trainer Programms finden Sie hier.

Doch auch schon vor dem Start des KI-Trainer Programms hat sich das Kompetenzzentrum mit dem Thema Künstliche Intelligenz befasst. Alle Beiträge dazu finden Sie im Folgenden.

Nachrichten zum Thema

Pilotprojekt Hotel Lamm, Pilotprojekt Peakboard, Pilotprojekt Qymatix
Remote Abschlussveranstaltung der Pilotprojekte Hotel Lamm, Peakboard und Qymatix
13.07.20
Erhalten Sie exklusive Einblicke in unsere Pilotprojekte. In unserer Remote-Abschlussveranstaltung werden Ihnen drei Projekte aus unterschiedlichen Branchen vorgestellt und die Möglichkeit geboten, direkt mit den Projektbeteiligten und den Unternehmen in Austausch zu treten.
Pilotprojekt Qymatix
Pilotprojekt: Qymatix - KI-gestützte prädiktive Vertriebsanalyse
06.07.20
Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability unterstützt das Unternehmen Qymatix bei der Anwendung von UUX-Methoden im Rahmen eines Pilotprojekts. Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Konzepts zur Verbesserung der Künstlichen Intelligenz (KI)-unterstützten prädiktiven Vertriebsanalyse von Qymatix, der Qymatix Predictive Sales Software. Dadurch soll vor allem eine erhöhte Akzeptanz des KI-basierten Produkts bei den Nutzenden bewirkt werden.

Veranstaltungen zum Thema

Juli2020

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.

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 1 an!

 

 

Weitere Informationen
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!

 

 

Weitere Informationen
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!

 

 

Weitere Informationen
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!

 

 

Weitere Informationen
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 Welcome & Einführung
         | Moderator: Prof. Dr. Michael Burmester, Mittelstand-4.0 Kompetenzzentrum Usability
14:30 Hotel Lamm
         | Referierende: Judith Hatzing, Christina Schulz, Jonas Sauer,
                                    Natalie Stiegler,
Sarah Zimmermann
15:15 Pause
15:25 Peakboard

         | Referierende: Alexandra Chepisheva, Sina Lohrer, Sonja Pietsch, Annika Bergfelder, Minh Vo
16:10 Qymatix
         | Referierende: Kimberly Winter, Elena Arnold, Jana Falkner, Akina Hocke, Tabea Ibrahimi
16:55 Diskussion & Austausch mit den Projektbeteiligten
17:15 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.

Weitere Informationen
Mittwoch29.07.2010:00-12:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 1

Hier anmelden

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

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung, über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -Frameworks, bis hin zu Deep Learning Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann 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
Mittwoch29.07.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Python Grundlagen für Deep Learning Teil 2

Hier anmelden

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

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung, über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -Frameworks, bis hin zu Deep Learning Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann 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
Freitag31.07.2010:00-12:00
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 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

Weitere Informationen

August2020

Dienstag04.08.2010:00-12:00
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 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

Weitere Informationen
Dienstag04.08.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung - Grundlagen Deep Learning Teil 2

Hier anmelden

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

In mehreren Teilen geht es bei uns hier deshalb rund um die Entwicklung: Angefangen bei einem Einstieg in die Pythonprogrammierung, über die Betrachtung gängiger Entwicklungstools und -Frameworks, bis hin zu Deep Learning Grundlagen und Implementation. Diese Reihe erlaubt es Programmierern ohne KI-Kenntnisse startbereit für Deep Learning zu werden. An den einzelnen Teilen kann 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

Weitere Informationen
 
KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik
KI-Trainer: Szenario Design und Service Blueprint Workshop
04.02.20
Am 30. Januar fand der erste KI-Trainer Workshop zu Szenario Design und Service Blueprint statt – zwei Methoden, die beide eingesetzt werden können, um Ideen für Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) auszuarbeiten und zu strukturieren. Insbesondere die Gestaltung der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz steht dabei im Vordergrund,
KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik
KI-Trainer: Wizard-of-Oz Prototyping Workshop
28.01.20
Am 22. Januar fand der zweite Wizard-of-Oz Prototyping Workshop aus der Methodik-Workshopreihe des KI-Trainer Programms statt. Dabei ging es darum, wie anspruchsvolle KI-Systeme mit einfachen Mitteln simuliert und getestet werden können. Nach einem theoretischen Input konnten die Teilnehmer die Methode selbst ausprobieren.
KI Trainer Workshop - Mensch Roboter Zusammenarbeit
21.01.20
Die Region Nord führt am 12.02 den ersten KI Workshop im Rahmen des BMWI Programms "KI-Trainer" durch.
KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik
KI-Trainer: Wizard-of-Oz Prototyping Workshop
20.12.19
Im Wizard-of-Oz Prototyping Workshop im UUX-Lab der Hochschule der Medien am 18. Dezember 2019 lernten die Teilnehmer eine Methode kennen, mit der man anspruchsvolle KI-Anwendungen schon früh im Entwicklungsprozess und noch ohne Programmierung mit Nutzern testen kann. Dabei schlüpfen ein oder mehrere menschliche „Wizards" in die Rolle eines scheinbar intelligenten Systems.
KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik
KI-Trainer Angebote im Profil – Das UUX-Lab
05.12.19
Im UUX-Lab der Region Süd werden jeden Monat Methoden für die Gestaltung der Mensch-KI Interaktion vorgestellt und praktisch erprobt. Außerdem können erste KI-Anwendungsideen von Unternehmen prototypisch umgesetzt und getestet werden – noch völlig ohne Programmierung.
Umsetzungsprojekt Interaktion mit Künstlicher Intelligenz
Nutzungskontextanalyse für eine KI-Anwendung
04.12.19
Gemeinsam mit dem Projektpartner NuCOS GmbH und dem Unternehmen Rosswag GmbH als stellvertretende Zielgruppe wurde in einen Workshop Mitte November der Nutzungskontext für die KI-Anwendung zur Angebotserstellung von Metall 3D-Druck Bauteilen erarbeitet.
Region Süd
Erweiterung des Angebots um den Bereich Künstliche Intelligenz
19.11.19
Das Kompetenzzentrum Usability wird ab November durch das KI-Trainer Programm seine Angebote rund um das Thema Künstliche Intelligenz erweitern. Durch die KI-Trainer werden Unternehmen vor Ort bei konkreten Fragestellungen unterstützt. Zudem werden Informationsveranstaltungen, Workshops und Demonstratoren zu verschiedenen Themengebieten der KI angeboten.
World Usability Day 2019 - Stuttgart
WUD Stuttgart 2019 - stark besuchte Vorträge des Kompetenzzentrums
19.11.19
Am 14.11.2019 fand zum 15. Mal der World Usability Day (WUD) in Stuttgart statt. Mit über 400 Besuchern war die Veranstaltung ein voller Erfolg. Alle Sitzplätze wurden belegt, teilweise waren sogar die Stehplätze rar.
Donnerstag14.11.19
VHS Stuttgart
Berlin Partner für Wirtschaft und Technologie, HTW Berlin
Vorstellung auf GI-Tagung "KI für den Menschen"
14.11.19
Das Kompetenzzentrum präsentiert sich mit Stand und Kurzvorstellung auf Tagung der Gesellschaft für Informatik
Demonstrator: Autonomes Fahren
Lernende Algorithmen und Möglichkeiten modellbasierter Usability-Evaluationen – ein Tagungsbeitrag der Region Mitte von Dieter Wallach und Sven Fackert
14.11.19
Digitalisierung, Künstliche Intelligenz (KI) und lernende Algorithmen verändern tiefgreifend die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten. Deshalb befasste sich eine interdisziplinäre Tagung am Hochleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) mit den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI und der Algorithmisierung des Alltags. Dieter Wallach (Hochschule Kaiserslautern) und Sven Fackert (Ergosign GmbH) betrachteten in einem Vortrag autonome Interaktions- und Lernszenarien in einem konkreten Simulationssystem.
Dienstag12.11.19-
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