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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 AskUI
Gastbeitrag: Die Erfolgsgeschichte von AskUI und Carl, dem Test-Butler
30.03.21
Im Herbst 2020 hat das Kompetenzzentrum Usability in einem Pilotprojekt eine UUX-Evaluation der KI des Startups AskUI durchgeführt. Etwa ein halbes Jahr ist seither vergangen und die Frage steht im Raum: Was wurde aus dem Startup und wie haben die Studienergebnisse das Produkt und die Arbeit daran verändert? Ein Gastbeitrag unserer KI-Pilotprojektpartner von AskUI.

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

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

Teil 6 am 15.04.21: Wizard-of-Oz Prototyping

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

Hier kostenlos anmelden

Weitere Informationen
Freitag16.04.2111:00-12:00
Online
KI Info Slam (verschoben)

Bei den KI Info Slams erwarten Sie regelmäßig Vorträge und Erfahrungsberichte aus der Praxis rund um Themen der Künstlichen Intelligenz. Stellen Sie uns Ihre Fragen und lernen Sie unsere kostenlosen Unterstützungsangebote für KMU kennen. Mehr Infos zum Programm am 16. April folgen hier in Kürze.

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

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

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

 

2: Python-Entwicklungstools für Deep Learning

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

- Gängige Python-Entwicklungsumgebungen

- Numpy

- Visualisierungstools

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

 

Voraussetzungen:

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

 

Zielgruppe:

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

 

Anmerkung:

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

 

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

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

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

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

 

3: Deep-Learning-Grundlagen

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

- Neuronaler Netzwerk-Aufbau

- Allgemeiner Lernprozess

- Gängige Optimierungsverfahren

- Gängige Leistungsmetriken

- Convolutional Neural Networks

- Tensorflow-Grundlagen

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

 

Voraussetzungen:

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

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

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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

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

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

 

3: Deep-Learning-Grundlagen

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

- Neuronaler Netzwerk-Aufbau

- Allgemeiner Lernprozess

- Gängige Optimierungsverfahren

- Gängige Leistungsmetriken

- Convolutional Neural Networks

- Tensorflow-Grundlagen

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

 

Voraussetzungen:

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

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

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

 

Zielgruppe:

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

 

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

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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

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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.

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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 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 Mitte, Region Nord, 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-
Stuttgart
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