Professionelle Seminare und Projektbegleitung für KMUs in den Bereichen Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Ein Großteil kleiner und mittelständischer Unternehmen in Deutschland konzentriert sich nach wie vor auf die Entwicklung und Produktion klassischer Güter und Dienstleistungen. Digitale Güter sind jedoch aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken und haben bereits vielerorts klassische Produkte und Dienstleistungen zurückgedrängt.
Was aber sind eigentlich diese viel beschworenen Digitalen Güter, wodurch sind sie charakterisiert und welche spezifischen Besonderheiten müssen Unternehmen im Umgang mit digitalen Gütern berücksichtigen?
Die Digitalisierung bietet vielfältige Technologien für betriebliche Anwendungen. Darüber hinaus stellt sie riesige Datenmengen zur Verfügung, die gespeichert, analysiert und zur Prognose verwendet werden können. Zu diesem Zweck werden Verfahren der Künstlichen Intelligenz und insbesondere des Maschinellen Lernens eingesetzt. Für diese Verfahren existieren konkrete Einsatzszenarien in vielen Branchen und Anwendungsbereichen.
Unsere Gesellschaft und unsere Arbeitswelt befinden sich in einer Digitalen Transformation: Geschäftsmodelle befinden sich im Wandel. Innovationen erfolgen in zunehmenden Maße auf Basis von sich rasant entwickelnden Informationstechnologien. Der Mensch wird zum Gegenstand der Analyse und der Optimierung. Die Digitalisierung verspricht Chancen und birgt Risiken.
Deep Learning und neuronale Netze können auf eine Vielzahl von Problemstellungen wie beispielsweise aus dem Bereich der Bild-, Sequenz- und Sprachverarbeitung, in der Finanzwelt, in der Energiewirtschaft, in der Industrie 4.0 oder der Medizin angewendet werden. Deep Learning bezeichnet eine Gruppe von Methoden des maschinellen Lernens nämlich Künstliche Neuronale Netze.
In diesem Kurs werden Sie die Grundlagen verschiedener Verfahren des maschinellen Lernens kennenlernen. Dies wird begleitet anhand einiger illustrativer Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Industriezweigen wie beispielsweise Industrie 4.0, Energiewirtschaft, eHealth oder Ambient Assisted Living. Es folgt ein Ausblick auf aktuelle Themen wie hybride KI und erklärbare KI.
