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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 iT Engineering
Kick-off: Pilotprojekt mit iTE-SI
16.04.21
Im Kick-Off des Pilotprojekts mit iT Engineering Software Innovations sowie im ersten gemeinsamen Workshop am 13. April ging es darum, Methoden zu finden und zu erproben, die eine gute Grundlage für die Erhebung der Datennutzung bei Kundenunternehmen bilden können. Das Ziel ist es, eine neue Methode aus der Kombination von Kontextsitzung und Scenario-Based Design zu schaffen, die den Anforderungen des Datenzeitalters gerecht wird.

Veranstaltungen zum Thema

April2021

Dienstag13.04.2116:00-20.04.2118:00
Online
E-Learning Reihe - Einführung in Machine Learning und Data Science

Die Veranstaltung wird in Zusammenarbeit mit der IHK Bonn/Rhein-Sieg angeboten. 

Zweiteilige E-Learning Reihe zum Einsatz von Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Data Science.

Sie wollten schon immer einmal wissen, was hinter den Begriffen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science steckt? In unserer zweiteiligen E-Learning-Reihe im April möchten wir Ihnen das Thema näherbringen und Ihnen ermöglichen erste Erfahrungen in diesem schnelllebigen Feld zu sammeln. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!

Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science sind aus der aktuellen technischen Entwicklung nicht mehr wegzudenken. Dabei bietet die Nutzung der eigenen Daten auch kleinen und mittleren Unternehmen neue Möglichkeiten, z. B. für die Optimierung der Produktion oder für ein besseres Verständnis über KundInnen. Im Jahr 2021 werden die Chancen dieser technologischen Entwicklung jedoch noch selten genutzt. Die Herausforderungen liegen hierbei in oft unzureichenden Kenntnissen über die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, sowie der der Einbettung von Data Science in die Prozesse des Unternehmens.

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

 

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

 

Termin 1 (13.04.2021, 16-18 Uhr):

- Einführung in das Themengebiet Data Science

- Vorstellung verschiedener Algorithmen und Interpretation der Ergebnisse

Termin 2 (20.04.2021, 16-18 Uhr):

- Vorstellung verschiedener Tools für Maschinelles Lernen und Best Practices

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

- Fragerunde und Diskussion über weitere Schritte für die Zukunft

 

Melden Sie sich hier an.

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

Hier anmelden

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

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

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

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

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

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

 

Voraussetzungen:

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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

Hier anmelden

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

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

 

1: Python-Grundlagen für Deep Learning

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

- Jupyter-Notebook-Grundlagen

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

- Python-Datenstrukturen (List, Dictionary, Tuple)

- Python-Module

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

 

Voraussetzungen:

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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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.

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Montag26.04.2110:00-12:00
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
Montag26.04.2114:00-16:00
Online
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen Deep Learning Teil 2

Hier anmelden

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

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

 

3: Deep-Learning-Grundlagen

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

- Neuronaler Netzwerk-Aufbau

- Allgemeiner Lernprozess

- Gängige Optimierungsverfahren

- Gängige Leistungsmetriken

- Convolutional Neural Networks

- Tensorflow-Grundlagen

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

 

Voraussetzungen:

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

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

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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Mai2021

Donnerstag06.05.2115:00-17:00
Online
Human-Centered AI: Grundlagen Usability und User Experience

In der Webinar- und Workshopserie “Human-Centered AI” geht es in sechs Terminen rund um die menschzentrierte Gestaltung von KI, 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 6.05.21: Grundlagen Usability, User Experience und Human-Centered AI
Was bedeutet eigentlich Human-Centered AI oder “menschzentrierte KI” und warum spielt das Thema eine Rolle? Darum geht es im Grundlagen-Webinar. Wir beleuchten, warum die Themen Usability und User Experience (UX) in diesem Kontext wichtig für KI sind, was man darunter jeweils versteht und mit welchen Methoden man KI-Systeme mit guter Usability und positiver User Experience gestalten kann. 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.

Hier kostenlos anmelden

Weitere Informationen
Dienstag11.05.2115:00-17:00
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 11.05.21: 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 eine praktische Übung, um das Wissen anzuwenden.

Hier kostenlos anmelden

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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
 
KI-Trainer Schwerpunkt 1: Grundlagen, KI-Trainer Schwerpunkt 2: Entwicklung, KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik, KI-Trainer Schwerpunkt 7: Strategie
Unser KI-Sommer 2020: Das Programm für Ihren Start in die KI-Entwicklung
30.06.20
Im Juli bieten wir Ihnen ein riesiges, einsteigerfreundliches Programm rund um Grundlagen und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI). Auch mit dabei: Ein virtueller Workshop zur Erprobung von Methoden der Menschzentrierten Gestaltung für KI und das Strategie-Seminar zur Integration von KI im Unternehmen. Starten Sie mit uns durch!
Mittwoch19.05.2114:00-16:30
Online
Montag26.04.2110:00-12:00
Online
Montag26.04.2114:00-16:00
Online
Freitag23.04.2114:00-16:00
Online
Montag19.04.2110:00-12:00
Online
Montag19.04.2114:00-16:00
Online
Dienstag09.03.2110:00-12:30
Online
Donnerstag04.03.2110:00-12:30
Online
Dienstag02.03.2110:00-12:30
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Mittwoch10.02.2114:00-17:00
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Dienstag08.12.2010:00-12:30
Online
Donnerstag03.12.2010:00-12:30
Online
Dienstag01.12.2010:00-12:30
Online
Donnerstag26.11.2010:00-12:00
Online
Donnerstag26.11.2014:00-16:00
Online
Dienstag24.11.2010:00-12:00
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Montag23.11.2010:00-12:00
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Montag23.11.2014:00-16:00
Online
Montag26.10.2010:00-12:00
Online
Montag26.10.2014:00-16:00
Online
Donnerstag22.10.2010:00-12:00
Online
Dienstag20.10.2010:00-12:00
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Dienstag20.10.2014:00-16:00
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Freitag09.10.2010:00-12:00
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Freitag09.10.2014:00-16:00
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Dienstag06.10.2010:00-12:00
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Montag05.10.2010:00-12:00
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Montag05.10.2014:00-16:00
Online
Dienstag15.09.2010:00-12:00
Online
Dienstag15.09.2014:00-16:00
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Montag14.09.2010:00-12:00
Online
Donnerstag10.09.2010:00-12:00
Online
Donnerstag10.09.2014:00-16:00
Online
Dienstag04.08.2010:00-12:00
Online
Dienstag04.08.2014:00-16:00
Online
Freitag31.07.2010:00-12:00
Online
Mittwoch29.07.2010:00-12:00
Online
Mittwoch29.07.2014:00-16:00
Online
Donnerstag23.07.2010:00-12:30
Online
Mittwoch22.07.2010:00-12:30
Online
Mittwoch22.07.2014:00-17:00
Online
Dienstag21.07.2010:00-12:30
Online
Dienstag14.07.2010:00-12:30
Online
Donnerstag09.07.2010:00-12:30
Online
Dienstag07.07.2010:00-12:30
Online
Mittwoch24.06.2014:00-17:00
Online
Mittwoch20.05.2014:00-16:00
Online
KI-Trainer Schwerpunkt 1: Grundlagen
KI Grundlagen Online-Seminar-Reihe abgeschlossen
29.06.20
Vom 09.06. bis zum 18.06. wurde in drei 2-stündigen Teilen die Online-Seminar-Reihe „KI Grundlagen“ durchgeführt. Ziel war es, den Teilnehmenden einen ersten Einblick in die Bereiche der Künstlichen Intelligenz zu geben.
Region Süd
Von der Mensch-Maschine-Interaktion zur Mensch-KI-Kooperation
15.06.20
Im Zuge der Digitalisierung und in Zeiten Künstlicher Intelligenz (KI) verändert sich die Interaktion von Mensch und Maschine. Dieser Blogbeitrag beleuchtet den Paradigmenwechsel, bei dem sich die klassische Mensch-Maschine-Interaktion hin zur Mensch-KI-Kooperation wandelt.
Demonstrator: Autonomes Fahren
Sicher durch Nebel per Assistenzsystem? Fahrsimulationsstudie als Praxisbeispiel zu künstlicher Intelligenz und kognitiven Fahrermodellen
29.05.20
Im nachfolgenden Beitrag wird in kompakter Form eine Simulationsstudie zur Modellierung eines konkreten situativen Fahrverhaltens vorgestellt. Im Fokus stand die Ausarbeitung einer Vorstudie zu einem Assistenzsystem zur Erhöhung der Fahrsicherheit bei widrigen Sichtverhältnissen. Die Studie verdeutlicht auch die Bedeutung von Metriken zur Bewertung der Lösungsgüte in der UUX-Forschung.
KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik
Ausschreibung: Pilotprojekt zu menschzentrierter Gestaltung einer KI-Anwendungsidee
26.05.20
Sie möchten einen Anwendungsfall für Künstliche Intelligenz (KI) in Ihrem Unternehmen finden oder haben bereits eine Idee, die sie gerne umsetzen würden? Erfahren Sie in einem Pilotprojekt mit uns, wie Sie dabei vorgehen können und die Idee so ausgestalten, dass daraus eine benutzerfreundliche und positiv erlebbare KI-Anwendung für Ihre Kunden oder Mitarbeiter entstehen kann.
Vortrag: Hallo KI - Muss ich mir Sorgen machen?, 2. KI Info-Slam, KI Info-Slam
KI Info-Slam am 29. Oktober
12.05.20
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. Alles kompakt innerhalb von einer Stunde am Vormittag.
Donnerstag03.09.2011:00-12:00
online
Donnerstag25.06.2011:00-12:15
Online
Donnerstag28.05.2011:00-12:00
Online
KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik
KI-Trainer: Ein Rückblick auf die ersten UUX-Lab Workshops
12.05.20
Die KI-Trainer Workshops werden mit viel Mühe für Sie vorbereitet und so sind wir sehr daran interessiert, Ihre Meinung und Anmerkungen zu erfahren. In den letzten Monaten wurden verschiedene Workshops angeboten und von den Teilnehmenden anhand eines Fragebogens Feedback eingeholt. Im Allgemeinen wurde das Angebot sehr positiv wahrgenommen.
Abgeschlossene E-Learning-Reihe als Einführung in Data Science & Maschinelles Lernen
11.05.20
Vom 01.04. bis zum 15.04.2020 fand in vier 1,5-stündigen Sessions die E-Learning Reihe „Einführung in Data Science & Maschinelles Lernen“ statt. Ziel war es, den Teilnehmenden zu helfen, wertvolle Fähigkeiten in den Bereichen Data Science und Maschinelles Lernen zu entwickeln.
5. Video der Tutorial-Reihe zur Erstellung eines Chatbots auf YouTube
11.05.20
Wer während der Home Office Zeit lernen möchte einen eigenen Chatbot zu entwicklen, kann mit unserer kleinen Tutorial-Reihe auf YouTube in das Thema einsteigen. In den kommenden Wochen werden wir weitere Video posten, die Schritt für Schritt beim Eigenbau Chatbot unterstützen.
KI-Trainer Schwerpunkt 4: Methodik
KI-Trainer Online-Seminar: Menschzentrierte Gestaltung für KI-Anwendungsideen – Grundlagen
05.05.20
Warum sollten Anwendungen Künstlicher Intelligenz nutzerfreundlich und positiv erlebbar gestaltet werden und wie kann man dabei vorgehen? Darum geht es in dieser Online-Seminar-Serie. Im ersten Teil werden die Grundlagen von Usability, positiver 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.
Mittwoch20.05.2014:00-16:00
Online
Freitag15.05.2014:00-16:00
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Copyright