1. Data Science & KI: Eine Übersicht

Das Schlagwort Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Vor allem amerikanische und chinesische Digitalkonzerne nutzen dieses neue Werkzeug, um bisher unvorstellbare Umsätze und Margen zu erzielen. Auch in Deutschland evaluieren mehr und mehr Firmen die neuen Möglichkeiten und machen erste Erfahrungen mit der neuen Technologie. Und beinahe täglich werden auf Landes- und Bundesebene neue Förderprojekte ausgerufen, um eine breite Anwendung in der Fläche zu erzielen.

Doch was verbirgt sich ganz konkret hinter dem Schlagwort? Was darf man konkret von einer KI erhoffen und was bleibt weiterhin Träumerei? Welche Probleme eignen sich, um sie mit dem neuen Werkzeug KI in Angriff zu nehmen? Wie unterscheiden sich die Bedürfnisse deutscher KMUs von denen großer amerikanischer Digitalkonzerne? Wie schaffe ich als KMU den ersten Schritt? Welche Kompetenzen brauche ich im Unternehmen und wofür kann ich mir externe Hilfe holen? Wie manage ich ein Projekt, mit dem das Unternehmen Neuland betritt und anfangs viele offene Fragen im Raum stehen?

Dauer: 3h
Zielgruppe: Führungskräfte, Entscheider, Innovatoren
Vorkenntnisse: keine

2. Data Science & KI: Jump Start

Software-Entwicklung ist Ihr Business. Sie sind es gewohnt Daten automatisiert zu verarbeiten und zu speichern. Was andere Unternehmen durch die konsequente Ausnutzung dieser Daten erreichen, verfolgen Sie mit großem Interesse, nicht erst seit das Thema Machine Learning und KI in aller Munde ist. Auch für Ihr eigenes Produkt hätten Sie durchaus Ideen, wie man neue Technologien gewinnbringend einsetzen könnte. Allein die Anfangshürde scheint unüberwindbar hoch. Wo soll man in einem undurchsichtigen Dschungel an mal mehr mal weniger gehypten Frameworks starten? Einen vollständigen Überblick selbst zu erarbeiten wäre zwar interessant aber angesichts des nicht wartenden Tagesgeschäfts nicht durchführbar.

Im Kurs „Data Science & KI: Jump Start“ wollen wir diese Einstiegshürde an zwei bis drei intensiven, prall gefüllten Tagen überwinden. Ziel ist es, Sie durch abwechselnde Übersichtsvorträge und selbständige Übungsaufgabe in kürzester Zeit in die Lage zu versetzen, selbst KI-Anwendungen zu schreiben. Behandelte Fragen sind u.a.:

Welchen Software-Stack brauche ich für einen reibungslosen Start mit Data Science und KI? Wie mache ich Daten aus meiner bestehenden Dateninfrastruktur nutzbar für Analysen und KI-Anwendungen? Welche Teile einer Lösung muss ich selbst implementieren, wofür gibt es fertige Packages? Wofür brauche ich Pandas, OpenCV, PyTorch, Tensorflow, Keras oder scikit-learn? Wie orientiere ich mich im Dschungel der verfügbaren Open Source Software? Wo finde ich zusätzliche Ressourcen um mich weiterzubilden?

Dauer: 2-3 Tage (16h-24h)
Zielgruppe: Entwickler
Vorkenntnisse: Softwareentwicklung, Mathematisches Grundverständnis, Interesse an den Techniken hinter dem Hype KI

3. Data Science & KI: In-depth Training

Die ersten Schritte sind gemacht und die ersten Modelle sind erfolgreich im Einsatz. Um das volle Potential abzuschöpfen würden Sie gerne einen tieferen Einblick erhalten und die Funktionsweise der gängigsten Verfahren im Detail verstehen. Sie sind damit in der Lage bestehende Anwendungen weiterzuentwickeln und zu verbessern und erfolgsversprechende Ansätze selbst sicher zu identifizieren.

Wie funktioniert ein neuronales Netz? Warum eignen sich Convolutional Neural Networks (CNNs) besonders zur Bilderkennung? Was ist Backpropagation? Wie funktionieren LSTM-Zellen in Recurrent Neural Networks (RNNs)? Welche Möglichkeiten zur Bewertung des Outputs eines Vorhersagemodells gibt es? Wie hängen Bayessche Statistik, Overfitting und Regularisierung zusammen? Wie bestimmt man einen geeigneten Prior? Welchen Vorteil liefert eine Dichteschätzung gegenüber einem Punktschätzer? Wie überführe ich eine Wahrscheinlichkeitsfunktion in optimale Entscheidungen in meiner Anwendung?

Dauer: 4 Tage (32h)
Zielgruppe: Entwickler
Vorkenntnisse: Erste Erfahrungen mit Machine Learning, Grundlagen in Statistik und mehrdimensionaler Optimierung

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