KI-Seminar

Potentiale der Künstlichen Intelligenz erkennen und nutzen

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) verän­dert schon heute alle Berei­che von Wissen­schaft und Wirt­schaft. Um wett­be­werbs­fä­hig zu blei­ben wird kein Unter­neh­men zukünf­tig an der Einfüh­rung von KI für seine digi­ta­len Prozesse vorbei kommen. Deshalb brau­chen Menschen aus unter­schied­lichs­ten Berei­chen schnells­tens einen Einblick, um die Poten­ti­ale und Anwen­dungs­mög­lich­kei­ten der KI-Tech­no­lo­gien zu erken­nen.

Im Rahmen einer KI-Koope­ra­tion mit dem Bremer KI-Transfer-Zentrum und in Zusammenarbeit mit Bremer Instituten und Unternehmen bietet das IT-Bildungshaus ein KI-Seminar in mehreren, einzeln in sich abgeschlossenen Modulen an.

Die Zielgruppe

Das Modul 1 rich­tet sich an Menschen
mit und ohne IT-Kenntnisse.
Beispielsweise an
 

  • Entschei­der:innen in Unter­neh­men
  • Trai­ner:innen für IT oder
    Unternehmensorganisation
  • Perso­na­l­ver­ant­wort­li­che
  • IT-Anwen­der:innen

Grup­­pen­­größe
mindes­tens 5
maxi­mal 10 Perso­nen

Das Setting

Veran­stal­tungs­ort
Das IT-Bildungs­haus
Konsul-Smidt-Straße 24
28217 Bremen

Termin
02. Novem­ber 2021
8:30 bis 17 Uhr

Kosten
250,- Euro zzgl. MwSt.

Der Seminar-Flyer

Die Personen

Dozen­tin­nen
Vanessa Just
KI-Exper­tin team neusta

NN
Trai­ner KI-Trans­fer-Zentrum

Kontakt­per­son
Gabi Rosen­baum
Das IT-Bildungshaus

 

Kontakt und Anmeldung

Die Themen

Teil­neh­mende erfah­ren, wie KI einge­setzt werden kann, welche Arbeits­pro­zesse es unter­stützt und welche Voraus­set­zun­gen für den Einsatz von KI nötig sind.

Was sind künst­li­che Intel­li­genz und maschi­nel­les Lernen?
  • Schlüs­sel­be­griffe und Konzepte auflö­sen
  • Histo­ri­sche Einord­nung: Warum boomt KI gerade jetzt?
  • Abgren­zung / Über­schnei­dung zu Begrif­fen, wie z.B. Digi­ta­li­sie­rung, Robo­tic Process Auto­ma­tion (RPA), Data Science, Statis­tik usw.
  • Was sind Beispiele für KI / ML? Use Cases im Busi­ness­kon­text (z.B. Kredit­wür­dig­keit prüfen, Kunden­ser­vice, Produk­ti­ons­pro­zesse)
  • Chan­cen und Risi­ken
Chan­cen und Risi­ken
  • Erste Erfah­run­gen mit ML
  • Was bedeu­tet Trai­ning und was hat dieses mit Wahr­schein­lich­kei­ten zu tun?
  • Defi­ni­tion von Algo­rith­mus, Modell und Trai­ning
  • Beispiel von einem ML-Modell
The Math Behind The Magic
  • Was bedeu­tet "Daten" und was sind ihre Haupt­merk­male?
  • Grund­la­gen von ML-Opera­ti­o­nen (Lern­ver­fah­ren, Klas­si­fi­zie­rung, Regres­si­o­nen, Opti­mie­run­gen, Simu­la­ti­o­nen)
  • Grund­la­gen: Predic­tive Mode­ling
  • Grund­la­gen: Opti­mie­rung
  • Quick dive into Deep Lear­ning
  • Quick dive into Rein­for­ce­ment Lear­ning
Anmeldung und Infos

Sie können sich mit einer form­lo­sen E-Mail an das IT-Bildungs­haus zu diesem Semi­nar anmel­den. Ein Kontakt­for­mu­lar steht Ihnen unter KONTAKT zur Verfügung.

    info@it-bildungshaus.de
Bedingungen

Das Semi­nar hat eine Mindest­teil­neh­men­den­zahl von 5 Perso­nen. Gehen weni­ger Anmel­dun­gen bei uns ein, behal­ten wir uns vor, das Semi­nar abzu­sa­gen. Gezahlte Kurs­ge­bü­ren erhal­ten Sie dann zurück.

Stornobedingungen

In Zusammenarbeit mit