Seminarnummer: 4109
Kompaktkurs zu den Rahmenbedingungen für KI Projekte
Fakten
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Kundengruppe
Berufstätige, Unternehmen,
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Kategorie
Medien, IT und Künstliche Intelligenz
Betriebswirtschaft – Rechnungswesen – Controlling
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Dauer
1 Tag von 8:30 Uhr bis 16:30 Uhr
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Preis
700,00 EUR*
Rabatte für Mitglieder:
Mitglieder Verbände (VME, AWB, WVEB, AKB, AGV – Nordostchemie): 665,00 EUR (5% Rabatt)
Mitglieder bbw: 630,00 EUR (10 % Rabatt)
* Dieses Seminar ist von der Umsatzsteuer befreit.
** Rabatte sind nicht kombinierbar.
Die wichtigsten Erfolgsfaktoren, Voraussetzungen und Risiken im Umgang mit KI-Anwendungen
Im Seminar erhalten Fach- und Führungskräfte wichtige Informationen darüber,
wie sie fundierte Entscheidungen und realistische Erwartungen im Umgang mit KI treffen können,
wie sie KI-Projekte effizient planen und umsetzen können,
wie sie typische Stolperfallen in KI-Projekten erkennen und bewältigen können,
wie sie erfolgreiche Change-Management-Prozesse für die Einführung von KI-Anwendungen in bestehende Unternehmensstrukturen gestalten können (Minimierung von Risiken),
wie sie kreative Ideen für KI-Anwendungen generieren und priorisieren können, so dass nachhaltig Innovationsprojekte im Unternehmen initiiert werden.
Informationen
Methoden und Grenzen im Bereich KI
Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendungsbereiche
Überblick über verschiedene KI-Methoden und -Techniken (überwachtes / unüberwachtes Lernen)
Ablauf eines KI-Projektes anhand des CRISP-DM Standards
Vorstellung des CRISP-DM-Modells (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
Phasenbasierte Diskussion der Aktivitäten und Herausforderungen: von der Problemanalyse bis zur Umsetzung & Überwachung eines Data-Science Projektes
Rollen & Aufgaben in einem KI-Projekt und typische Stolperfallen
Vorstellung verschiedener Rollen und Verantwortlichkeiten in einem KI-Projektteam
Erfolgsfaktoren für eine effektive Zusammenarbeit zwischen Fachexperten und Technologieexperten
Change Management Prozess
Rolle der Führungskräfte im Change Management Prozess
Relevante Dimensionen bei Datenanalyseprojekten
Vorgehensweise zur KI-Ideengenerierung und Priorisierung
Kreativitäts- und Ideenfindungstechniken speziell für KI-Anwendungen
Bewertung und Priorisierung von KI-Ideen anhand von Kriterien wie Machbarkeit und unternehmerischer Nutzen
Methoden zur Entwicklung einer Roadmap für die Umsetzung einer KI-Idee
Fach- und Führungskräfte, Geschäftsführer:innen, Fachexperten, Entscheider
Arbeitsunterlagen, gemeinsames Mittagessen und Getränke
Referent / Dozent
Prof. Dr. Stephan Matzka
Trainer und Berater für Data Science und künstliche Intelligenz- Studium der Elektro- und Informationstechnik in Ingolstadt und Minnesota
- Promotion Elektrotechnik in Edinburgh
- seit 2017 Professur für Mechatronik im Studiengang Maschinenbau, Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Maschinenbau der HTW Berlin
- seit 2019 Geschäftsführer bei Explorate AI und Trainer für Data Science / Data Literacy und künstliche Intelligenz. zum Profil
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