KI-Kurs für Manager, Überblick über KI-Technologien, Anwendungen des maschinellen Lernens im Unternehmen
Diese Schulung zeigt aus der Management-Perspektive die
großen Potenziale auf,
die in der KI für jedes größere Unternehmen liegen. Der Kurs richtet sich an
Führungskräfte. Am Ende des Kurses werden Sie mögliche KI-Anwendungsfälle in Ihrem
Unternehmen aufdecken und den Aufwand realistisch einschätzen können.
Es werden zahlreiche konkrete Anwendungsfälle gezeigt, die sich relativ leicht
in jedem Unternehmen umsetzen lassen. Viele dieser Anwendungen stammen aus den
Bereichen Marketing / Vertrieb sowie Produktion.
Der Kurs gibt einen Überblick über die Hauptarten des maschinellen Lernen und
die besten Software-Tools und Frameworks und
vermittelt ein Grundverständnis für diese Technologien sowie deren Stärken und Schwächen.
Wichtige zu beachtende Aspekte bei der Umsetzung von
KI-Projekten werden vermittelt.
Der Kurs setzt keine Vorkenntnisse voraus. Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in
der Lage, KI realistisch einzuschätzen, in ihrem Unternehmen KI-Anwendungen aufzuzeigen, zu planen und umzusetzen.
Die Details des Kurses:
1) Einleitung:
- Kurzer geschichtlicher Überblick der Meilensteine der KI.
- Die neuesten Entwicklungen in der KI.
- Wirtschaftliche vorausgesagte Implikationen der KI.
- Erklärung was ein KI-Modell ist.
- Messung der Qualität eines KI-Modells.
- Meistverwendete Programmiersprachen für KI, deren Stärken und Schwächen.
- Meistverwendete Software-Tools und Libraries für KI.
3) Supervised Learning auf strukturierten Daten:
- Definition von Supervised Learning
- Random Forests, Gradient-Boost.
- Welche Aufgabenstellungen damit gelöst werden.
- Viele Beispielanwendungen aus der Wirtschaft. Insbesondere aus den Bereichen
Sales / Marketing und Produktion.
- Jeweils ein detailliertes Beispiel aus dem Predictive Maintenance
und der Kampagnen-Optimierung.
4) Unsupervised Learning
- Definition des Unsupervised Learnings.
- Darstellung des unterschiedlichen Verhaltens von unterschiedlichen Algorithmen.
- Viele Aufgabenstellungen aus der Praxis. Worauf man achten muss.
5) Neuronale Netze
- Kurzer geschichtlicher Überblick.
- Aufbau eines Neuronalen Netzes.
- Für welche Anwendungen sich Neuronale Netze eignen.
- Herausforderungen bei der Erstellung eines Neuronalen Netzes.
- Transfer Learning.
- Beispielanwendung in der Robotik unter Verwendung von Transfer Learning.
6) Reinforcement Learning
- Philosophie des Reinforcement Learning.
- Wie hängen Agent, Umgebung, Reward, State zusammen, wie interagieren sie.
- Anwendungen des Reinforcement Learnings in der Robotik.
- Anwendungen des Reinforcement Learnings in der Platform Economy.
7) Natural Language Processing
- Kurzer geschichtlicher Überblick.
- Hauptaufgabenstellungen, die mit NLP gelöst werden.
Texterkennung, semantisches Sprachverständnis.
- Wie kann man NLP im Unternehmen einsetzen, wie implementieren.
8) Artificial General Intelligence
- Definition von Artificial General Intelligence.
- Berechnungsmethoden, wann AGI kommen wird.
- Was angesehene Persönlichkeiten der Szene über AGI denken.
9) Potenziale und Gefahren der KI
- Gefahren der KI im Unternehmen
- Potenziale, Gefahren in der Gesellschaft
10) Offene Diskussion über KI-Anwendungsideen der Teilnehmer
Zuletzt sind die Teilnehmer eingeladen, mögliche KI-Anwendungsideen
in ihren eigenen Unternehmen in offener gemeinsamer Runde zu diskutieren.
Der Kurs dauert einen Tag.
Für die Anzahl der Kursteilnehmer gibt es keine Beschränkungen.
(Preisliste).
Wenn Sie Interesse an diesem Kurs haben, schicken Sie uns eine Nachricht,
da wir die Kurse dynamisch je nach Nachfrage planen.
Inhouse und online bieten wir Schulungen auch an.