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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

Human-Centered AI (HC-AI)
Human-Centered AI - Was bedeutet der Ansatz für UUX-Professionals? (Teil 2)
29.07.21
Im Mai haben wir darüber berichtet, warum bei der Entwicklung von KI menschliche Anforderungen und Eigenschaften berücksichtigt werden sollten. In diesem Fachartikel möchten wir nun aufzeigen, was hinter dem Ansatz der „Menschzentrierten KI“ steckt und wie UUX-Professionals zu KI-Projekten beitragen können.
Daten
Neue KI-Trainer Daten Reihe im August: Noch Plätze frei!
27.07.21
Für unsere neue KI-Trainer Daten Reihe im August sind Plätze frei. Melden Sie sich jetzt noch an!

Veranstaltungen zum Thema

August2021

Dienstag10.08.2110:00-11:00
Online
KI-Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 1: Aufbereitung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 1 an!

Weitere Informationen
Dienstag17.08.2110:00-11:00
Online
KI-Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 2: Transformation

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 2 an!

Weitere Informationen
Dienstag24.08.2110:00-11:00
Online
KI-Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 3: Optimierung

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

  • entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
  • den Ort frei wählen
  • und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

  • Überblick verschaffen
  • Umgang mit fehlenden Daten
  • Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

  • Numerische Daten transformieren
  • Kategorische Daten transformieren
  • Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

  • Baseline definieren
  • Parameter optimieren
  • Merkmale optimieren

Melden Sie sich jetzt kostenlos für Teil 3 an!

Weitere Informationen

September2021

Mittwoch08.09.2110:00-14:00
Online
KI Trainer: KI Einsatz im Personalmanagement

Der Workshop wird in Zusammenarbeit mit der IHK Bonn/Rhein-Sieg angeboten.

Die Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz sind vielseitig. Auf Basis strukturierter Datenanalyse kann ein hinterlegter Algorithmus Muster erkennen und Vorhersagen erstellen. So können Chatbots beispielsweise auf Fragen oder Aussagen das Themengebiet identifizieren und anhand von Datenbankeinträge passende Antworten nennen.

Im Personalbereich wird Künstliche Intelligenz vielseitig eingesetzt. Petry und Jäger nennen Beispiele im Beschwerdemanagement, Mitarbeiterbefragungen oder Recruiting über Social Media. (Petry, Jäger, 2018 Seite 185 ff.)

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability führt mit dem Workshop ‚KI im Personalmanagement‘ in Potentiale von KI im Personalwesen ein. Zur Verdeutlichung wird ein Algorithmus des CAPTA-Instituts der NORDAKADEMIE genutzt, mit dem ein Rückschluss auf Leistungsmotive von Bewerbern möglich ist.

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-Mail.

Kostenlose Anmeldung

Weitere Informationen
Mittwoch08.09.2110:00-12:00
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
Mittwoch08.09.2114:00-16:00
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.

Weitere Informationen
Donnerstag09.09.2114:00-16:00
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.

Weitere Informationen
Mittwoch15.09.2110:00-12:00
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
Mittwoch15.09.2114:00-16:00
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.

Weitere Informationen
Donnerstag16.09.2110:00-14:00
Virtueller Workshop über Zoom
KI Trainer: Anwendungsszenario KI im Personalmanagement Digitaler Workshop im User Experience Labor

Der Workshop wird in Zusammenarbeit mit der IHK Bonn/Rhein-Sieg angeboten.

Die Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz sind vielseitig. Auf Basis strukturierter Datenanalyse kann ein hinterlegter Algorithmus Muster erkennen und Vorhersagen erstellen. So können Chatbots beispielsweise auf Fragen oder Aussagen das Themengebiet identifizieren und anhand von Datenbankeinträge passende Antworten nennen.

Im Personalbereich wird Künstliche Intelligenz vielseitig eingesetzt. Petry und Jäger nennen Beispiele im Beschwerdemanagement, Mitarbeiterbefragungen oder Recruiting über Social Media. (Petry, Jäger, 2018 Seite 185 ff.)

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability führt mit dem Workshop ‚KI im Personalmanagement‘ in Potentiale von KI im Personalwesen ein. Zur Verdeutlichung wird ein Algorithmus des CAPTA-Instituts der NORDAKADEMIE genutzt, mit dem ein Rückschluss auf Leistungsmotive von Bewerbern möglich ist.

In diesem zweiten Workshop wird die Arbeit des Algorithmus fokussiert. Die Teilnehmer schlüpfen in die Rolle von Beobachtern eines Bewerbungsgespräches.

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.

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. Eine abschließende Diskussion zur Vorgehensweise und Abgleich der Ergebnisse beendet den Workshop

Jetzt kostenfrei anmelden

Weitere Informationen
Donnerstag30.09.2114:00-16:30
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

November2021

Donnerstag11.11.2110:00-17:00
Online
World Usability Day 2021 Stuttgart

Am 11. 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 auch wie im vergangenen Jahr, wird der WUD Stuttgart dieses Jahr aufgrund der aktuellen Situation wieder remote stattfinden.

Alle aktuellen Informationen zur Anmeldung und zum Programm erhalten Sie in Kürze hier.

Weitere Informationen finden Sie auch auf der WUD Stuttgart Webseite.

Weitere Informationen
 
Region Süd
Proof-of-Concept-Lab: Eine KI-Anwendungsidee evaluieren
25.05.21
Sie haben bereits eine KI-Anwendungsidee und entsprechende Daten? Ihnen fehlt die Expertise oder die Hardware, um die Anwendungsidee auf ihre Machbarkeit zu prüfen? Dann sind Sie im Proof-of-Concept-Lab richtig.
Digitaltag 2021, KI-Pilotprojekt mit Lena Soukup, Umsetzungsprojekt Interaktion mit Künstlicher Intelligenz
UUX Roadshow-Event zum Thema Human-Centered AI
20.05.21
Die UUX Roadshow geht als erfolgreiche Veranstaltungsreihe des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Usability im Rahmen des Digitaltags am 18. Juni in die nächste Runde. Neben methodischem Input wird es durch ausgewählte Projektpartner interessante Einblicke in die Gestaltung von Mensch-KI-Interaktionen geben.
Freitag18.06.2116:00-17:30
Online
KI-Trainer: Online-Seminar Strategie, Human-Centered AI: Den Nutzungskontext verstehen, KI-Trainer: Online-Seminar Strategie, Human-Centered AI: Grundlagen Usability, UX und menschzentrierte KI
Das KI-Trainer Programm im Mai
27.04.21
Für diese KI-Trainer-Events im Mai sind noch Plätze frei - melden Sie sich jetzt noch an! Die Workshopreihe zu Human-Centered AI für Interessenten aller Bereiche auch ohne KI-Vorwissen startet ihren zweiten Durchlauf. Das KI-Strategie-Seminar richtet sich vor allem an Führungskräfte und Entscheider, die KI in ihrem Unternehmen integrieren möchten. Außerdem sind Machbarkeitsprüfungen für KI-Anwendungsfälle im PoC-Lab jederzeit verfügbar.
Donnerstag30.09.2114:00-16:30
Online
Dienstag25.05.2115:00-17:00
Online
Mittwoch19.05.2114:00-16:30
Online
Donnerstag06.05.2115:00-17:00
Online
KI-Pilotprojekt Couch in the Woods
Kick-off: Pilotprojekt mit Couch in the Woods Interactive
26.04.21
Das Entwicklerstudio Couch in the Woods Interactive aus dem Schwarzwald arbeitet an einem Retro-Videospiel, das durch sich dynamisch anpassende KI-Gegner eine positive User Experience und das Gefühl von Flow erzeugen soll. Im Pilotprojekt mit dem Kompetenzzentrum Usability geht es darum, wie diese Effekte ressourcenschonend untersucht werden können.
Pilotprojekt Wake Word: Menschzentriertes Voice User Interface mit Marken entwickeln
Pilotprojekt abgeschlossen: Menschzentriertes Voice User Interface mit Marken entwickeln und testen
23.04.21
Das Pilotprojekt mit Wakeword wurde abgeschlossen und als reale Pilotphase mit realen Nutzenden als Remote User Test erprobt. Der Test wurde als Alexa Skill realisiert und konnte in einem bestimmten Zeitraum von jedem beliebigen Alexa Gerät weltweit aktiviert werden.
KI-Pilotprojekt iT Engineering SI
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.
KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen Deep Learning Teil 1, KI-Trainer: Entwicklung – Grundlagen Deep Learning Teil 2, KI-Trainer: Entwicklung – Python-Entwicklungstools für Deep Learning, KI-Trainer: Entwicklung – Python-Grundlagen für Deep Learning Teil 1, …
Das KI-Trainer Programm im April
08.04.21
Nach einer vorübergehenden Pause im Winter sind unsere monatlichen Zusammenfassungen nun wieder da. Sehen Sie hier, welche KI-Angebote im April auf Sie warten!
Mittwoch15.09.2110:00-12:00
Online
Mittwoch15.09.2114:00-16:00
Online
Donnerstag09.09.2114:00-16:00
Online
Mittwoch08.09.2110:00-12:00
Online
Mittwoch08.09.2114:00-16:00
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
Donnerstag15.04.2115:00-17:00
Online
Dienstag13.04.2116:00-20.04.2118:00
Online
KI-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.
KI-Pilotprojekt AskUI
Rückblick: Zweite virtuelle KI-Konferenz “KMU starten durch“
30.03.21
Am 23. März fand die zweite erfolgreiche virtuelle KI-Konferenz der Mittelstand 4.0-Kompentenzzentren Stuttgart, Textil Vernetzt und Usability statt. Die noch junge und kleine Konferenz widmet sich praxisrelevanten Fragen, Anwendungsbeispielen und Methoden für die Umsetzung von KI-Systemen im Mittelstand. Das Kompetenzzentrum Usability stellte dort eine Proof-of-Concept-Untersuchung, ein KI-Pilotprojekt und einen neuen Workshop vor.
Dienstag23.03.2110:00-15:00
Online
Dienstag23.03.2113:00-14:30
Online
Erfolgreiche Durchführung des Workshops: Design und Entwicklung eines Chatbots
11.03.21
Am 09.03.21 und 10.03.21 hat Region Nord einen zweiteiligen Workshop zum Design und der Entwicklung eines Chatbots durchgeführt. Das Format mit 21 Teilnehmer:innen war ein voller Erfolg.
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