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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 Qymatix
Pilotprojekt: Qymatix – Nutzer mit virtuellen Methoden kennenlernen
04.08.20
Um den Nutzungskontext für die Software der Qymatix Solutions GmbH zu analysieren und die Anforderungen potentieller Nutzenden an Künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen, wurde im Rahmen des Pilotprojekts eine virtuelle Fokusgruppe mit potentiellen Nutzenden durchgeführt. Durch diese geführte Gruppendiskussion und gemeinsame Gespräche mit dem Geschäftsführer von Qymatix konnten erste Erkenntnisse über die Bedürfnisse der potentiellen Nutzenden gesammelt werden. Diese liefern die Grundlage für das Konzept, welches in den nächsten Schritten erstellt werden soll.
Umsetzungsprojekt Interaktion mit Künstlicher Intelligenz
Remote Usability Tests im KI-Umsetzungsprojekt
30.07.20
In der letzten Phase des KI-Umsetzungsprojekts mit NuCOS wurden sieben Usability-Tests durchgeführt, die dem Unternehmen noch einmal aufschlussreiche Erkenntnisse über die Zielgruppe und die Interaktion mit dem Tool gab.

Veranstaltungen zum Thema

August2020

Mittwoch19.08.2014:00-18:00
Virtueller Workshop über Zoom
KI Trainer: KI Einsatz im Personalmanagement

Das Workshop-Angebot eröffnet mit einer grundlegenden Einführung in die künstliche Intelligenz für Nicht-Informatiker, in welcher ein grundlegendes Verständnis für Lernweisen von Maschinen und eine Sensibilisierung für informierte Entscheidungsfindungen gelegt wird. Praktisch wird vertieft, indem über Transparenz & Beherrschbarkeit vom Machine Learning, über Daten und Datenqualität, das Deployment und den Einsatz von Modellen und die letztliche User Experience seminarisch gesprochen wird. Den Abschluss bildet ein Anwendungsgebiet der KI in der Eignungsdiagnostik und dem Human-Ressource-Management, mitsamt notwendigen ethischen und moralischen Diskussionen. Ein Ausblick auf mögliche Entwicklungen der künstlichen Intelligenz beschließt das Workshop-Angebot.

Ort: Virtuelles Meeting über Zoom. Die Zugangsdaten erhalten die angemeldeten Teilnehmer per E-Mai.

Kostenlose Anmeldung

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September2020

Donnerstag03.09.2011:00-12:00
Online
Vortrag: Hallo KI - Muss ich mir Sorgen machen?

Im Rahmen unseres dritten KI Info-Slams hält Dr. Daryoush Vaziri am 3. September den halbstündigen Vortrag „Hallo KI – Muss ich mir Sorgen machen? Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert”. Der KI Info Slam ist ein virtuelles Treffen für alle, die sich für Künstliche Intelligenz (KI) interessieren und KI im Unternehmen einsetzen wollen. Zusätzlich bieten wir Ihnen im Anschluss an den Vortrag Informationen zu unseren KI-Weiterbildungsangeboten sowie die Gelegenheit, Fragen an die Experten zu stellen und Erfahrungen auszutauschen.

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 – 11:45 Uhr: Zehn Elevator-Pitches zu kostenlosen KI-Weiterbildungsmöglichkeiten am Kompetenzzentrum Usability
11:45 – 12:00 Uhr: Offene Diskussion, Fragen und Erfahrungsaustausch

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

Hier kostenlos anmelden!

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Donnerstag10.09.2010:00-12:00
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

 

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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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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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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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Mittwoch16.09.2010:00-14:00
Virtueller Workshop
KI Trainer: Anwendungsszenario KI im Personalmanagement Digitaler Workshop im User Experience Labor

Motivation zur Entwicklung des Workshops
Im Rahmen des Workshop ‘KI im Personalmanagement’ demonstriert Dirk Johannßen den Einsatz eines Algorithmus zur Personalbeurteilung. Die Evaluationsergebnisse des KI-Workshops zeigen eine deutliche Nachfrage nach weiteren Praxisbeispielen. Diese Nachfrage nutzt das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability um das Leistungsportfolio zu erweitern. Aufgrund der Corona-Pandemie wird der Workshop für eine digitale Durchführung geplant.

Zielsetzung und Workload des Workshops
Das Ziel des Workshops besteht darin, den Teilnehmern anhand eines Vorstellungsgespräches den praktischen Einsatz von KI zu demonstrieren. Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, die Vorgehensweise des Algorithmus zu verstehen und auf eigene Tätigkeitsfelder zu reflektieren.

Workshopphase Einführung Durchführung Auswertung
Vermittelnde Kompetenzen Wissen, Verstehen Anwenden, Analyse, Synthese Beurteilen
Methode Fachliche Einführung Beobachten des Vorstellungsgespräches Besprechung der Ergeb-nisse
Dauer 120 Minuten 60 Minuten 60 Minuten
Hilfsmittel Webinarsystem Webinarsystem
User Experience Labor
Owl Labs (360° Kamera)
Webinarsystem

Ablauf des Workshops
Einführung
Die Workshopteilnehmer erhalten zu Beginn des Workshops eine Einführung in KI und die Vorgehensweise des Algorithmus. Im Anschluss wird ein Bewerbungsgespräch als typisches Anwendungsszenario in Unternehmen demonstriert. Das Gespräch ist durch ein Drehbuch vorbereitet. Anhand des Drehbuches wird die Auswertung des Algorithmus im Vorfeld durchgeführt.

Durchführung
Die Gesprächsteilnehmer befinden sich in dem User Experience Labor der NORDAKADEMIE. Die Workshopteilnehmer sind per Webinar zugeschaltet. Über eine installierte Deckenkamera können die Teilnehmer die Gesprächspartner aus der Vogelperspektive beobachten. Eine weitere 360° Kamera ermöglicht den Blick direkt auf die Teilnehmer um Mimik und Gestik zu verfolgen. Die Teilnehmer erhalten die Aufgabe, anhand des Gesprächsverlaufes eine Bewertung des Bewerbers durchzuführen.

Auswertung
Die Teilnehmer präsentieren sich und der Workshopleitung ihre Einschätzung im Plenum. Hierzu begründen sie, anhand welcher Merkmale die Einschätzung getroffen wurde. Im Anschluss präsentiert die Workshopleitung das Ergebnis des Algorithmus. Eine abschließende Diskussion zur Vorgehensweise und Abgleich der Ergebnisse beendet den Workshop

 

Jetzt kostenfrei anmelden

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Dienstag22.09.2015:00-01.10.2016:30
Online
E-Learning Reihe zur Entwicklung von Sprachassistenzsystemen/Chatbots

Chatbots sind als Dienstleistung mittlerweile weit verbreitet und in digitale Angebote integriert. Der zunehmende Einsatz von Sprachassistenten in Haushalten bietet neue Möglichkeiten in der Kundeninteraktion und –beziehung, wird jedoch als Kanal selten genutzt. Das, obwohl, neue Erlebnisse mit einem entsprechenden Mehrwert Kunden in ihrem persönlichen Zuhause zur Verfügung gestellt werden können. Die Herausforderungen liegen hier zum einen in der Entscheidung für den richtigen Kanal zur Vermittlung von Inhalten wie beispielsweise ein Chatbot oder Sprachassistent, als auch die kundengerechte Gestaltung von Sprachinhalten.

Die Anwendungsfelder sind dabei vielfältig: Beispielsweise könnte ein Bestell- und Lieferservice für ein Abendessen mittels Sprachassistent umgesetzt werden. Um auch mittelständigen Unternehmen den Einsatz eines Sprachassistenzsystems näher zu bringen, soll unsere E-Learning Reihe den Teilnehmern die Konzeption und Umsetzung eines Sprachbots zu vermitteln. Hierfür werden als erstes das benötigte Wissen und Aufgaben in einem einfachen Rollenspiel exploriert und ein erster Interaktionsentwurf festgehalten. Im nächsten Schritt wird dieser in einem Experiment mit den Teilnehmern getestet und iterativ verbessert, bis das Konzept und Interaktionsmodell eine gewünschte Qualität erreicht. Danach kann der Sprachassistent implementiert und getestet werden. Dafür wird das Programm Google Dialogflow verwendet. Dieses ermöglicht den Nutzern ohne großes IT-Wissen die erfolgreiche Erstellung eines Sprachassistenzsystems.

Melden Sie sich jetzt für die E-Learning Reihe an:

Ticket zur E-Learning Reihe

Termine:

- 22.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 24.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 29.09.2020: 15:00-16:30 Uhr

- 01.10.2020: 15:00-16:30 Uhr

Weitere Informationen

Oktober2020

Dienstag06.10.2016:00-27.10.2017:30
Online
E-Learning Reihe - Einführung in 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 E-Learning-Reihe im Oktober möchten wir Ihnen das Thema näherbringen und Ihnen ermöglichen erste Erfahrungen in diesem schnelllebigen Feld zu sammeln. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an:

Ticket zur E-Learning Reihe


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 2020 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. 

 

Termine:

06.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Einführung in das Themengebiet Künstliche Intelligenz

- Einführung in grundlegende Prozesse aus dem Bereich Data Science

13.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Vorstellung verschiedener Algorithmen des Maschinellen Lernens

- Anwendung der Algorithmen mit ausgewählten Beispielen

- Interpretation und Darstellung der Ergebnisse

20.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

- Praxisübungen mit beispielhaften Anwendungsszenarien (zum Mitmachen)

- Vorstellung verschiedener Tools für Maschinelles Lernen und Best Practices

27.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr

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

- Reflektion über die gelernten Inhalte

- Fragerunde und Diskussion über weitere Schritte für die Zukunft

 

Ergänzende Informationen:

 

Für die Reihe werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

Weitere Informationen
Mittwoch07.10.2014:00-18:00
Virtueller Workshop über Zoom
KI Trainer: KI Einsatz im Personalmanagement

Das Workshop-Angebot eröffnet mit einer grundlegenden Einführung in die künstliche Intelligenz für Nicht-Informatiker, in welcher ein grundlegendes Verständnis für Lernweisen von Maschinen und eine Sensibilisierung für informierte Entscheidungsfindungen gelegt wird. Praktisch wird vertieft, indem über Transparenz & Beherrschbarkeit vom Machine Learning, über Daten und Datenqualität, das Deployment und den Einsatz von Modellen und die letztliche User Experience seminarisch gesprochen wird. Den Abschluss bildet ein Anwendungsgebiet der KI in der Eignungsdiagnostik und dem Human-Ressource-Management, mitsamt notwendigen ethischen und moralischen Diskussionen. Ein Ausblick auf mögliche Entwicklungen der künstlichen Intelligenz beschließt das Workshop-Angebot.

Ort: Virtuelles Meeting über Zoom. Die Zugangsdaten erhalten die angemeldeten Teilnehmer per E-Mai.

Kostenlose Anmeldung

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November2020

Dienstag10.11.2010:00-14:00
Virtueller Workshop
KI Trainer: Anwendungsszenario KI im Personalmanagement Digitaler Workshop im User Experience Labor

Motivation zur Entwicklung des Workshops
Im Rahmen des Workshop ‘KI im Personalmanagement’ demonstriert Dirk Johannßen den Einsatz eines Algorithmus zur Personalbeurteilung. Die Evaluationsergebnisse des KI-Workshops zeigen eine deutliche Nachfrage nach weiteren Praxisbeispielen. Diese Nachfrage nutzt das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability um das Leistungsportfolio zu erweitern. Aufgrund der Corona-Pandemie wird der Workshop für eine digitale Durchführung geplant.

Zielsetzung und Workload des Workshops
Das Ziel des Workshops besteht darin, den Teilnehmern anhand eines Vorstellungsgespräches den praktischen Einsatz von KI zu demonstrieren. Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, die Vorgehensweise des Algorithmus zu verstehen und auf eigene Tätigkeitsfelder zu reflektieren.

Workshopphase Einführung Durchführung Auswertung
Vermittelnde Kompetenzen Wissen, Verstehen Anwenden, Analyse, Synthese Beurteilen
Methode Fachliche Einführung Beobachten des Vorstellungsgespräches Besprechung der Ergeb-nisse
Dauer 120 Minuten 60 Minuten 60 Minuten
Hilfsmittel Webinarsystem Webinarsystem
User Experience Labor
Owl Labs (360° Kamera)
Webinarsystem

Ablauf des Workshops
Einführung
Die Workshopteilnehmer erhalten zu Beginn des Workshops eine Einführung in KI und die Vorgehensweise des Algorithmus. Im Anschluss wird ein Bewerbungsgespräch als typisches Anwendungsszenario in Unternehmen demonstriert. Das Gespräch ist durch ein Drehbuch vorbereitet. Anhand des Drehbuches wird die Auswertung des Algorithmus im Vorfeld durchgeführt.

Durchführung
Die Gesprächsteilnehmer befinden sich in dem User Experience Labor der NORDAKADEMIE. Die Workshopteilnehmer sind per Webinar zugeschaltet. Über eine installierte Deckenkamera können die Teilnehmer die Gesprächspartner aus der Vogelperspektive beobachten. Eine weitere 360° Kamera ermöglicht den Blick direkt auf die Teilnehmer um Mimik und Gestik zu verfolgen. Die Teilnehmer erhalten die Aufgabe, anhand des Gesprächsverlaufes eine Bewertung des Bewerbers durchzuführen.

Auswertung
Die Teilnehmer präsentieren sich und der Workshopleitung ihre Einschätzung im Plenum. Hierzu begründen sie, anhand welcher Merkmale die Einschätzung getroffen wurde. Im Anschluss präsentiert die Workshopleitung das Ergebnis des Algorithmus. Eine abschließende Diskussion zur Vorgehensweise und Abgleich der Ergebnisse beendet den Workshop

Weitere Informationen
Donnerstag12.11.20-
remote
World Usability Day Stuttgart

Am 12. November ist es endlich wieder soweit: Der World Usability Day (WUD) schreibt seine Erfolgsgeschichte fort! Auch in diesem Jahr wollen wir den Tag rund um Usability und User Experience (UX) wieder gebührend mit Ihnen feiern! Doch etwas ist anders dieses Jahr. Denn Corona macht auch vor dem WUD nicht halt. Keiner weiß, ob Ende des Jahres größere Veranstaltungen wieder möglich sind. Daher findet der WUD Stuttgart 2020 erstmals remote statt. Wir werden es sehr vermissen, dass wir uns nicht vor Ort mit Ihnen austauschen können. Aber wir erarbeiten aktuell ein Konzept, mit dem es uns hoffentlich gelingt, die wunderbare Atmosphäre des WUD in die digitale Welt zu übertragen.

Ein Remote WUD hat aber auch etwas Gutes: Egal wo Sie wohnen, studieren oder arbeiten – Sie können beim WUD Stuttgart dabei sein. Daher freuen wir uns, über viele Teilnehmende und Referent*innen aus ganz Deutschland und der Welt.

Nähere Infos zum Call for paper und zur Teilnahme folgen in Kürze hier oder auf der WUD Stuttgart Webseite.

Weitere Informationen
Donnerstag12.11.20-
remote
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
 
Demonstrator: Autonomes Fahren
"AI-based User Modeling in Dynamic Environments" – Fachvortrag zur Anwendung der KI im Verkehr an der Hochschule Offenburg
25.03.19
Am 13. März 2019 fand an der Hochschule Offenburg die Tagung "Künstliche Intelligenz: von der Forschung in die Anwendung" statt. Dieter Wallach als Vertreter der Region Mitte beteiligte sich mit einem Fachvortrag zur Anwendung der KI im Verkehrssektor.
Mittwoch13.03.19-
Offenburg
Tagung "New Faces: UUX und künstliche Intelligenz"
Prof. Dr. Dieter Wallach, Prof. Dr. Jan Conrad, Tim Klauck, Lisa Föllinger (Hochschule Kaiserslautern & Ergosign GmbH): UX-Challenges im autonomen Fahren
24.03.19
Vor welchen Herausforderungen stehen wir im UX Design bei der Gestaltung von Cockpits für (semi-)autonome Fahrzeuge? Der Vortrag stellt den aktuellen Entwicklungsstand dar und präsentiert ausgewählte empirische Ergebnisse. Ein realitätsnaher Fahrsimulator begleitet den Vortrag als erlebbares Exponat.
Dienstag16.04.1910:00-17:00
Universität Mannheim
Tagung "New Faces: UUX und künstliche Intelligenz"
Workshop: Elisabeth Stein & Christina Haspel (Hochschule der Medien, Stuttgart): Mensch-KI-Interaktion entwerfen und evaluieren mit Wizard-of-Oz-Prototypen
22.03.19
Das derzeitige Trendthema "Künstliche Intelligenz" (KI) wirft nicht nur Fragen der technischen Umsetzung, sondern auch der Mensch-KI-Interaktion auf. Um neue Konzepte für KI entwickeln zu können, sollten diese zunächst mit Nutzern getestet werden. Hierfür wird im Rahmen eines Workshops ein Wizard-of-Oz Prototyp vorgestellt, welcher zur Simulation einer KI dient und in Testumgebungen eingesetzt werden kann. Somit kann der Gestaltungsraum von KI exploriert werden ohne, dass eine technische Lösung benötigt wird.
Dienstag16.04.1910:00-17:00
Universität Mannheim
Tagung "New Faces: UUX und künstliche Intelligenz"
Dr. Stefan Morana (Karlsruher Institut für Technologie): Adaptive Gestaltung der Mensch-Chatbot Interaktion durch soziale Signale des Chatbots
19.03.19
Chatbots sind heutzutage allgegenwärtig und Menschen interagieren mit ihnen sowohl im beruflichen als auch im privaten Umfeld. Die Interaktion mit Chatbots fühlt sich jedoch häufig unnatürlich an. In seinem Vortrag stellt Dr. Morana verschiedene Gestaltungsmöglichkeiten auf Basis sogenannter Social Cues (sozialer Signale) für eine natürlichere Mensch-Chatbot Interaktion vor. Darauf aufbauend wurde ein Konzept entwickelt um die Interaktion und die sozialen Signale des Chatbots an den jeweiligen Nutzer und die Situation anpassen um damit die User Experience positiv zu beeinflussen.
Dienstag16.04.1910:00-17:00
Universität Mannheim
Tagung "New Faces: UUX und künstliche Intelligenz"
Prof. Dr. Michael Burmester (Konsortialkoordinator Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability), Dr. Katharina Zeiner und Axel Platz (Siemens): Arbeit der Zukunft positiv gestalten: Potenziale Künstlicher Intelligenz und Positiver User Experience
18.03.19
Die Arbeit der Zukunft wird sich mit der Digitalisierung grundlegend ändern. Dies liegt nicht nur daran, dass bestimmte Anteile herkömmlicher Arbeit beispielsweise von Künstlicher Intelligenz übernommen werden. Auch die Interaktion mit Computern wird deutlich anders aussehen. Durch die Verbindung von Künstlicher Intelligenz und Ansätzen Positiver User Experience entstehen Potenziale Arbeit nicht nur produktiv zu gestalten, sondern auch zu einem positiven Erlebnis werden zu lassen.
Dienstag16.04.1910:00-17:00
Universität Mannheim
Machine Learning & AI - Erfolgreiche Produkte mit Service Design & UX
02.02.18
Wie können mit mit revolutionären Technologien wie Machine Learning und Künstlicher Intelligenz wirtschaftlich erfolgreiche Produkte kreiert werden? Nur durch Service Design & User Experience Aktivitäten werden für Nutzer positive und frustrationsfreie Erlebnisse geschaffen und Effizienzvorteile und Wachstumsmöglichkeiten für Businesskunden generiert.
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