KI und Maschinelles Lernen im Unternehmen innovativ planen und erfolgreich einsetzen

Technologische Basis für Data Science – Industrielle Anwendungskompetenz mit Wertschöpfung – Mit Design Thinking zu nützlichen KI-Projekten

In Industrie, Handel und Dienstleistung wird Datenkompetenz in zunehmendem Maße zum Schlüssel für Innovation und Erfolg. Datenwissenschaften wie Big Data oder Smart Data, Data Analytics, Maschinelles Lernen (ML), Künstliche Intelligenz (KI) und Software Engineering bilden die Grundlage dafür. Mit ihrer Hilfe werden Prozesse optimiert, Kosten gesenkt, innovative Wettbewerbsvorteile gesichert und neue Geschäftsfelder entwickelt – so werden beispielsweise aus Zulieferern Techkonzerne.

Die Implementierung dieser Technologien erfordert neues Know-How sowie dessen Integration in Technik und Belegschaft. Dieses Seminar verschafft Ihnen einen umfassenden Gesamtüberblick und ermöglicht auf diese Weise einen einfachen Einstieg und konkrete Planung.

Ergebnisse und Best Cases, die für rund 100 produzierende Industrieunternehmen Effizienzsteigerungen ab 30% ermöglichten und Führungskräften die Werkzeuge für die Durchsetzung bieten, sind vom Referenten in der Zeitschrift für Organisation ZFO 2/2021 veröffentlicht und Bestandteil des Seminars.

Um Kapazitäten aufzubauen, ein Freelancer-Netzwerk oder externe Dienstleister einzubinden, ist zunächst Basiswissen erforderlich: Fachbegriffe wie Neuron, Überanpassung, MCP und Agentensysteme und viele mehr sollten korrekt verstanden sein, um Projekte auf Augenhöhe mit Experten umsichtig planen, starten und steuern zu können. Ein wichtiger Fokus liegt dabei auf Wertschöpfung und Einpassung ins Unternehmen. Vor diesem Hintergrund werden erfolgreich realisierte Industrieprojekte vorgestellt, die zusammen mit der vermittelten KI-Kompetenz einen großen Lösungsraum bilden. Gemeinsam mit den Kompetenzen des Unternehmens kann u.a. das bewährte Verfahren der Morphologischen Box im Design-Thinking-Prozess dann zu innovativen, praxistauglichen Wettbewerbsvorteilen für Produktion und Management führen.

• Basiswissen und Grundlagen zu den Fachgebieten der Datenwissenschaften

• Wichtige Konzepte im Dienst von Produktivitätsgewinn und Innovationen

• Erfüllung der Rechtsrahmen: KI-VO, CRA, CE, KI in der Maschinenrichtlinie und mehr

• Use Cases: Quick Wins und Praxisbeispiele

• Software Engineering: Erfahrung aus Jahrzehnten einsetzen

• Design Thinking in der Anwendung zur Generierung wertschöpfender KI und ML-Projekte

• Mnemotechniken – für erfolgreiche Gespräche auf Augenhöhe mit Experten

• Der strukturierte Weg zu KI-Exzellenz ohne Programmierkenntnisse

Hinweis: Dieses Seminar ist auch das Modul 1 des Zertifikatslehrgangs Data Science Leader" mit Zertifikatsabschluss VDI. Weitere Informationen zum Lehrgang: Data Science Leader (öffnet neue Seite)

• Sie bringen sich persönlich und das Unternehmen umfassend voran

• Sie sind gerüstet für zukünftige Entwicklungen und die Erfüllung der gesetzlichen Pflicht zur KI-Kompetenz nach Art. 3 Nr. 56 KI-VO für Unternehmen ab 2025

• Verfahren wie die Morphologische Box als Element des Design Thinking werden Sie vielfältig einsetzen können

• Sie erhalten vertieften Einblick in Zukunftstechnologien und deren Umsetzung in Alleinstellungsmerkmale, Use Cases und wertschöpfende Innovationen

• Sie werden in KI-Gesprächen souverän auftreten können

• Übersicht rechtlicher Rahmenbedingungen zu KI und ML

• Mit den Mitteln des Software Engineering zu besserer Software bei geringeren Kosten

WICHTIG! Optimalen Nutzen haben Sie von diesem Seminar, wenn Sie einen Laptop zum Seminar dabei haben.

• Langfristig gültiges Basiswissen Data Science: von Big vs. Smart Data und Data Analytics bis hin zu Maschinellem Lernen, Künstlicher Intelligenz und Embedded AI

• Wichtige Konzepte wie unüberwachtes Lernen, Regression, Neuron, Neuronales Netz, Zeitreihen, Risikoaufklärung und mehr im Dienst von Produktivitätsgewinn und Innovationen wie "die sprechende Drehmaschine"

• Erfüllung der rechtlichen Pflicht zur KI-Kompetenz gemäß Art. 3 Nr. 56 KI-VO

• Use Cases: Quick Wins, Praxisbeispiele und die in den Design-Thinking-Prozess eingebettete Einstein-Methode zum Generieren praxistauglicher Projekte und Anwendungen mit Wertschöpfung

• Mnemotechniken - für Gespräche auf Augenhöhe mit Experten

  80 Jahre Ingenieurkompetenz