Machine Learning und künstliche Intelligenz – Kompaktwissen für Fach- und Führungskräfte
mit Teilnahmebescheinigung
Machine Learning und Künstliche Intelligenz werden in den Medien mit fast magischen Beispielen beschrieben: Spracherkennung, Bilderkennung und Großmeister schlagende Brettspielcomputer. Auf der anderen Seite gibt es erste Berichte von Projekten, die zwar viel Geld verschlungen aber keine Umsetzung in den operativen Betrieb gefunden haben.
Für Manager stellt sich nun die Frage, wie ML- und KI-Projekte erfolgreich aufgesetzt werden können, so dass sie nicht nur in der Proof-of-Concept Phase verbleiben, sondern produktiv in Prozesse oder Produkte eingebunden werden können. Ziel des Seminars ist es, Managern, Leitern, Projektmanagern und Initiatoren von digitalen Transformationsprojekten einen Blick „unter die Motorhaube“ von Machine Learning zu geben.
Im Hands-on Seminar werden unterschiedlichste Fachbegriffe erläutert und eingeordnet sowie verschiedene Machine Learning Konzepte vermittelt. Es werden Best-Practices aus vielen analytischen Projekten vorgestellt, um analytische Projekte bzgl. Inhalt, Ziel und Dauer besser einschätzen zu können. Außerdem werden einschlägige Erfahrungen bei der Initiierung, Umsetzung und beim Betrieb vermittelt. Nach dem Machine Learning Workshop besitzen Sie das Know-how, um analytische Projekte fundierter begleiten zu können.
Top Themen
- Einordnung analytischer Begriffe und Konzepte rund um Machine Learning und Künstliche Intelligenz
- Was kann Künstliche Intelligenz heute schon und was nicht?
- Wie funktioniert das Lernen bei Machine Learning?
- How-to‘s und How-not-to’s rund um analytische Projekte
- Anwendungen von KünstIicher Intelligenz und Machine Learning
- Voraussetzungen für datengetriebenes Handeln
Ablauf des Hands-on Seminars "Machine Learning und Künstliche Intelligenz"
Erfahren Sie im Machine Learning Workshop mehr zu folgenden Themen:
Programm als PDF herunterladen
Einordnung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
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Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
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Machine Learning Deep Dive – immer die gleichen Schritte
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Demystifizierung von Künstlicher Intelligenz
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Von der Idee zum operativen Einsatz
Praxis I (Use-Cases finden)
Praxis II (Use-Cases konkretisieren)
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Voraussetzungen für datengetriebenes Handeln
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Organisation
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Fallen
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Dr. Peter Karcher, EnBW Energie Baden-Württemberg AG, Karlsruhe
Herr Karcher ist Chief Data Scientist bei SANDY Energized Analytics und Lead Data Scientist im EnBW DataLab sowie als Freiberufler tätig. Als Diplom Informatiker (TU Braunschweig) mit Master Abschlüssen in Mathematical Sciences (USA, University of Montana in Missoula) und Statistics (USA, Universtiy of California in Santa Barbara) sowie einem PHD in Statistics (USA, Universtiy of California in Santa Barbara) ist er kein Data-Science Quereinsteiger, sondern hat die ganze Breite und Tiefe in Bezug auf Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, statistischer Modellierung sowie dem Aufbau von operativen Infrastrukturen von Grund auf gelernt. Dazu kommen 18 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen der Biotechnologie & Pharma, E-Commerce und Energie.
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