Bildungsjourney – Seminare zur Künstlichen Intelligenz, Data Science & neuen Technologien

Gut ein Drittel der Unternehmen in Deutschland nutzt bereits jetzt regelmäßig Big Data-Analysen, das hat eine aktuelle repräsentative Studie des Bitkom ergeben. Die Analyse und Aufbereitung von großen Datenmengen sind Voraussetzung für digitale Transformation und Industrie 4.0. In vielen Unternehmen fehlt es jedoch noch an Know-how für ein erfolgreiches Big Data Management. Diese Lücke schließen Data Scientists. Sie sind nicht nur Tech-Experten, sondern gewinnen vor allem Bedeutung als Manager: Der Data Scientist steuert Datenprojekte und nutzt die Analyseergebnisse, um Umsatz und Erfolg seines Unternehmens zu steigern.  

Die Ausbildung richtet sich branchenübergreifend an Entscheidungsträger, Manager, Unternehmensentwickler, IT-Fachleute, Projekt- und Datenmanager sowie Mitarbeiter mit Teamverantwortung außerhalb der IT.

Ziele des Seminars

• Sie sind nach der Ausbildung in der Lage, Datenprojekte im eigenen Unternehmen zu initiieren und Entscheidungsprozesse erfolgreich und kosteneffizient zu managen.
• Sie lernen aus prädiktiven Analysemethoden echte Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu generieren.
• Unsere Referenten kommen aus innovativen und namhaften Technologie-Unternehmen, u.a. PTC ThingWorx (wissenschaftliche Leitung des Zertifikatslehrgangs) und IBM Deutschland. 
• Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatslehrgangs wird von der Steinbeis+Akademie ein Diploma of Advanced Studies (DAS) verliehen. Die Steinbeis+Akademie organisiert den Weiterbildungsbereich innerhalb des Steinbeis-Verbunds. 

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Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Autonome Systeme werden die Entwicklung von Unternehmen in den kommenden Jahren entscheidend beeinflussen. Was bedeutet dies für das eigene Unternehmen? Kann man mit KI die zukünftige Wertschöpfung eines Unternehmens unterstützen? Welche KI-Konzepte, welche Grundlagen, Methoden und konkreten Anwendungen verbergen sich hinter den oft strapazierten Schlagworten? Welche Basics muss man kennen, mit welchen Forschungsinstituten und Unternehmen kann man im Bereich Künstliche Intelligenz zusammenarbeiten und wo gibt es bereits erfahrbare Beispiele guter Praxis? Antworten auf diese Fragen gibt der bisher einzigartige Zertifikatslehrgang „Ausbildung zum KI Manager“ in Berlin – die erste Ausbildung im Bereich Künstliche Intelligenz mit Zertifikat.

Ziele des Seminars

• Sie erhalten einen Einblick in die Grundlagen und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz, u.a. Wissensbasierte Systeme und Maschinelles Lernen.
• Sie erfahren und diskutieren neueste Erkenntnisse und Trends aus verschiedenen Anwendungsbranchen zur KI-basierten, hybriden Wertschöpfung.
• Sie werden befähigt, Konzepte zu Einsatz und Nutzen von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen zu analysieren, zu erstellen, zu managen.
• Sie reflektieren die mit KI-Methoden einhergehenden Chancen, Potenziale, Risiken und Grenzen für die digitale Transformation Ihres Unternehmens.
• Sie diskutieren mit Top-Referenten aus Wissenschaft, Unternehmen und Startup Szene mit langjähriger Erfahrung in Theorie und Praxis von KI unter der Leitung des führenden Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI in Berlin.
• Sie nutzen moderne Methoden hybrider Qualifizierung und werden die Vorteile von Multi-Channel-Qualifizierung kennen lernen und selbst erfahren.

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Swift ist die nächste Generation von Programmiersprachen: intuitiv, leistungsstark und zukunftsgerichtet. Inzwischen hat sich Swift zur am schnellsten wachsenden Programmiersprache der Welt entwickelt. Sie ist die wichtigste Programmiersprache für das Apple-Ökosystem. Unternehmen und Organisationen, die Apps fürs iPhone, iPad und den Mac entwickeln, müssen sich mit Swift auseinandersetzen. Außerdem eignet sich die Programmiersprache auch für einen schnellen und praxisorientierten Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI). Dadurch ist sie für angehende Entwickler von KI-Lösungen von großer Bedeutung.

In diesem Online-Zertifikatslehrgang werden wir die vielseitigen Potenziale von Swift für den Einsatz im KI- und ML-Umfeld ausloten. Im Rahmen des Lehrgangs werden Sie eine Referenz-App für das iPhone entwickeln. Teilnehmer können hierzu auch gern unternehmenseigene Ideen und Use-Cases einbringen.

Ziele des Seminars

• Sie lernen hands-on die Welt der künstlichen Intelligenz und Machine Learning kennen und nutzen.  
• Sie verstehen, wie Machine Learning funktioniert und wie einfache neuronale Netze arbeiten. 
• Sie sind anschließend in der Lage, eigene Apps mithilfe der Programmiersprache Swift zu erstellen. 
• Der Lehrgang hat eine praxisorientierten Ansatz und vermittelt Inhalte an konkreten Beispielen.  

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Deep Learning (DL) Algorithmen werden in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt und sind bereits fester Bestandteil unseres Alltags. Sie zählen derzeit als die wichtigste Algorithmusklasse im Machine Learning und sind daher ein elementarer Teil von Künstlicher Intelligenz. Sie übertreffen meist die Güte von klassischen Machine Learning Algorithmen (wie bspw. Random Forest, SVM), benötigen jedoch mehr Daten zum erfolgreichen Training und eignen sich nicht automatisch für alle Fragestellungen. 

Dieses Seminar konzentriert sich auf die Bildverarbeitung mit DL Algorithmen und den drei häufigsten Anwendungsfeldern bei Bilddaten in der industriellen Anwendung: Objektdetektion mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung und Klassifikation von Bildern. Auf diesen Anwendungen beruhen das visuelle Erkennen von Fehlern/Verschleiß bei Bauteilen oder die Defekterkennung bei Produkten im Produktionsprozess. Überdies können Gegenständen auf Kameradaten erkannt werden, um so eine Sortierung, ein Greifen, o.ä. zu ermöglichen. Weitere Anwendungen sind die Lagebestimmung von Objekten auf Bild/Videodaten, Textur-/Oberflächenanalyse, das pixel-weise Erkennen von Objekten oder Personen auf Dronen- bzw. Satellitenbildern, sowie das automatische Tagging von Bildern (letzteres ermöglicht eine textuelle Bildsuche).

Ziele des Seminars

• Sie erhalten einen konkreten Überblick über Grundlagen über gängige Machine Learning-Techniken. Außerdem lernen Sie unterschiedliche Neuronale Netze anhand von Anwendungsfällen mit verschiedenen Datensätzen zum Trainieren kennen.
• Sie erhalten Einblicke in die Regularisierung und die Überwachung von Trainings. Außerdem lernen Sie Objektdetektion, Semantische Segmentierung und Bild-Klassifizierung kennen.
• Sie sind anschließend in der Lage, eigenständig Neuronale Netze zu entwerfen und mit dem Framework Keras / Tensorflow in der Programmiersprache Python zu trainieren.

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Gestalten Sie die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen selbst und unabhängig! Durch Robotic Process Automation (RPA) können Sie wiederkehrende Aufgaben schnell, effizient und zuverlässig automatisieren. Durch RPA werden repetitive, manuell ausgeführte und fehleranfällige Aufgaben durch Software-Bots bearbeitet. Dadurch werden zeitintensive Arbeiten automatisiert. Die gewonnenen personellen Ressourcen können anschließend für wichtigere und kreativere Aufgaben eingesetzt werden. Auch Unternehmen ohne Erfahrungen in der Prozessautomatisierung können ihre Abläufe durch Software-Lösungen optimieren. 

Ziele des Seminars

• Sie erhalten ein Verständnis über die Chancen und Begünstigungen durch Automatisierung und lernen, wie Sie die Prozesse Ihrer Bereiche mit einer leicht zugänglichen Technologie selbst automatisieren können
• Sie erfahren, worauf Sie beim Einsatz von RPA konkret achten sollten, welche Prozessautomatisierungen möglich sind und wie Sie diese im eigenen Unternehmen implementieren können. 
• Sie erhalten einen Überblick über den grundlegenden Umgang mit der Technologie UiPath.

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Wie starte ich ein KI Projekt konkret im eigenen Unternehmen? Wie vermeide ich Stolpersteine, Fallen, Enttäuschungen? Welche Partnerschaften und Anbieter sind für Ihren Case sinnvoll? In diesem Praxisworkshop werden Sie an realen Beispielfällen die grundlegenden Methoden und Praktiken kennenlernen, wie man sich KI Projekten nähert. Dafür werden die grundlegenden Disziplinen und Bausteine der Künstlichen Intelligenz vorgestellt. Zudem werden über den CRISP DM Prozess (Cross Industry Standard Process for Data Mining) Grundlagen vorgestellt, um KI Projekte von Beginn an effizient zu planen und zielgerichtet durchzuführen.  Nach einem Überblick über Off-the-Shelf Produkte werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, eine KI Strategie für eigene Themen und Aufgabenstellungen zu entwerfen.

Ziele des Seminars

• Dieser Workshop ist hands-on und interaktiv gestaltet.  Teilnehmer bekommen eine Praxisanleitung für die korrekte und effizienten Planung und Umsetzung von kleineren und größeren KI-Projekten vorgestellt. 
• Der Workshop legt einen besonderen Fokus auf Kosteneffizienz und Ressourcenplanung im Kontext von KI-Projekten. 
• Teilnehmer sind anschließend in der Lage, bestehende oder neue KI-Projekte erfolgreich zu managen. 

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Python ist eine Programmiersprache, die auch im Bereich Data Science etabliert ist. Aufgrund ihrer klaren Syntax und leicht verständlichen Struktur eignet sie sich für die Datenanalyse. Bei richtiger Anwendung macht Python das Analysieren großer Datenmengen einfach, effizient und kann Unternehmen rasch neue Erkenntnisse aus dem eigenen Datenbestand verschaffen. Darüber hinaus ist Python plattformunabhängig – es läuft unter Linux, Mac und Windows ebenso wie unter Unix und vielen Unix-Systemen.

Ziele des Seminars

• Sie erhalten eine umfassende Einführung in die wichtigsten Grundlagen der Programmiersprache Python: anhand eines durchgehenden Fallbeispiels erlernen Sie, wie Daten eingelesen, verarbeitet, aufbereitet und schließlich visualisiert werden.
• Das Seminar führt in die bekannte Bibliothek pandas ein, welche bei data scientists für die Datenanalyse sehr beliebt ist.
• Sie erhalten erste Einblicke in zwei Machine Learning Algorithmen (Lineare Regression und Entscheidungsbaum), welche in Python umgesetzt werden, um Ergebnisse aus Data Science-Analysen auswerten zu können.
• Sie sind anschließend in der Lage, Grundlagen von Python selbstständig für unternehmenseigene Zwecke zu nutzen, können Ihre eigenen ersten Datenanalysen durchführen und wissen, wie Sie weitergehende Algorithmen und Methoden in Python finden.

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Machine Learning-Algorithmen sind ein elementares Element von Künstlicher Intelligenz und somit zu einem Erfolgsfaktor im Zeitalter der Digitalisierung avanciert. Im Bereich Machine Learning (ML) unterscheidet man zwischen überwachtem Lernen (supervised) und unüberwachtem Lernen (unsupervised). Supervised Learning beschreibt die Fähigkeit einer künstlichen Intelligenz, eigenständig Gesetzmäßigkeiten nachzubilden (z.B. durch Erlernen von Parametern in einem Algorithmus). Unsupervised Learning bedeutet hingegen, dass keine Zielwerte bekannt sind und der Algorithmus versucht, bestimmte Muster zu erkennen. 

Die Programmiersprache Python ist im Bereich Machine Learning (und auch Deep Learning) weit genutzt und bietet die Bibliothek scikit-learn, in welcher zahlreiche Machine Learning-Algorithmen enthalten sind. Python eignet sich somit optimal für die Umsetzung praxisnaher ML-Vorhaben.

Ziele des Seminars

• Sie erhalten einen konkreten Einblick in die Konzepte verschiedener Machine Learning-Algorithmen aus dem supervised und unsupervised Machine Learning.
• Sie arbeiten praktisch mit der Programmiersprache Python (scikit-learn, statsmodels) und verschiedenen Algorithmen und erwerben fundierte Kenntnisse zu Themen wie dem Vermeiden von overfitting, lineare Regressionsmodelle, Entscheidungsbäumen, Logistische Regressionen, Ensemble Methods, Clustering usw. 
• Sie sind anschließend in der Lage, eigenständig eigene Machine-Learning Projekte zu planen, umzusetzen und in einen praxisbezogen Kontext zu übertragen. 

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Automatisierungsmethoden in der täglichen Arbeit von Marketing und Vertrieb anzuwenden und Prozesse dadurch zu optimieren. Die Datensammlung und -verwertung zur Lead-Generierung und Einrichtung skalierbarer Prozesse unter Verwendung von KI-Algorithmen ist mittlerweile nicht mehr komplizierter als die Nutzung von Excel-Vorlagen. Dieses Seminar setzt genau hier an. 

Dieser Online-Workshop vermittelt einen ganzheitlichen Überblick über End-to-End-Prozesse und vielseitige Möglichkeiten im Bereich der Marketingautomatisierung unter Verwendung moderner Tools und Technologien.

Ziele des Seminars

• Teilnehmer des Lehrgangs arbeiten Hands-on mit gefragten Tools auf den Markt, um so möglichst praxisorientiert die Potenziale unterschiedlichen Tool und Softwarelösungen kennenzulernen.  
• Das Arbeiten mit unterschiedlichen Werkzeugen wird Teilnehmer in die Lage versetzen, Prozesse eigenständig zu automatisieren, Kennzahlen in Form von KPIs für Marketingfunnels und Vertriebspipelines auf Dashboards zu visualisieren und somit für das eigene Unternehmen bzw. die eigene Abteilung teilbar zu machen.  
• Unser Referent arbeitet im Lehrgang u.a. mit Tools wie UiPath, Trifacta, Orange Data Mining, BigQuery, Looker, DataStudio, SalesManago und HubSpot.

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Conversational Artificial Intelligence gehört spätestens seit Amazon Alexa und Google Assistant zu den spannendsten Trendthemen der Tech-Branche. Doch wie sind intelligente Chatbots und Sprachassistenten aufgebaut und wie lassen sie sich gewinnbringend im eigenen Unternehmen einsetzen? Welche Sprachsoftware wird verwendet und was sind die feinen Unterschiede zwischen guter und schlechter multimodaler Konversation? In diesem Zertifikatslehrgang werden die Funktionsweisen der Sprachassistenten und Chatbots entmystifiziert und die Fähigkeiten vermittelt, die es zur Planung, Gestaltung und Umsetzung im eigenen Unternehmen benötigt. Anschließend erfolgt die praktische Entwicklung eines eigenen Bots.

Ziele des Seminars

• Der Zertifikatslehrgang ist hands-on und interaktiv gestaltet.  Sowohl Sprachassistenten als auch Chatbots werden via Omnichannel-Strategie behandelt.
• Der Lehrgang behandelt die komplette Entstehung – vom Design bis zum echten Bot. 
• Es werden konkrete Vorgehensmodelle vorgestellt, die in der Praxis bereits zum Einsatz kommen und u. a. auch von Amazon und Google angewandt werden. 
• Unser Dozent ist Google Developer Expert für den Google Assistent und hat bei Amazon im Alexa Skill Team gearbeitet. 

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Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) sind keine Trendthemen mehr, sondern rücken mit großen Schritten in den Unternehmensalltag. Ob Entscheidungsträger, Manager und Mitarbeiter – auf allen Ebenen müssen handelnde Personen, die im Kontext von Big Data/KI-Projekten arbeiten oder diese initiieren, sich zwangsläufig auch mit einer Vielzahl neuer und komplexer Rechtsfragen befassen. Dieses Modul setzt bei der Klärung rechtlicher Aspekte in Bezug auf Beschaffung, Generierung und Weitervermarktung von Big Data als Grundlage erfolgreicher KI-Projekte an: Welcher Rechtsrahmen ist bei der Datenerhebung zu beachten? Welche Haftung kann das Unternehmen im Kontext mit der Verwertung der Daten als „Rohstoff“ treffen, welche zwingenden Vorgaben müssen beachtet werden, um einer möglichen Haftung zu entgehen? Daran anschließend rücken Rechtsfragen rund um den Einsatz von KI in den Mittelpunkt: Welche Besonderheiten gelten für die Lizenzierung KI-basierter Software? Welche Regelungsbestrebungen gibt es aktuell auf EU-Ebene? Die Teilnehmer erhalten in diesem Workshop einen fundierten Gesamteinblick in die rechtlichen Möglichkeiten und Grenzen beim Umgang mit KI.

Ziele des Seminars

• Sie erhalten einen konkreten Gesamteinblick in die grundlegenden Rechtsfragen im Kontext von Big Data und Künstlicher Intelligenz.
• Unsere Dozenten sind Fachexperten der relevanten Rechtsbereiche – dadurch erhalten Sie fundierte und eindeutige Erklärungen und Handlungsempfehlungen für Ihre Praxis.
• Der Workshop ist interaktiv konzipiert – Sie haben die Möglichkeit, konkrete Rechtsfragen aus Ihrer Praxis zu diskutieren.

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Die Steigerung der Leistungsfähigkeit von Computeranlagen stößt bald an Grenzen. Bei CPUs werden mittlerweile Strukturgrößen in der Nähe der Größe eines Atoms erreicht, was eine weitere Miniaturisierung erschwert. Gleichzeitig lassen sich die Taktfrequenzen nicht weiter erhöhen, da die Wärmeabfuhr nicht mehr gewährleistet ist. Das Hoch- und Höchstleistungsrechnen ist aber für die Wettbewerbsfähigkeit von Wirtschaft und Wissenschaft unerlässlich. Ohne detaillierte Simulationen ist moderne Grundlagenforschung in der Energieforschung, den Material- und Lebenswissenschaften oder auch der Klimaforschung undenkbar. Auch die Produktentwicklung von elektronischen Geräten, Autos, Flugzeugen, moderner Medikamente oder neuartiger Operationsverfahren basiert auf Erkenntnissen aus Simulationen. 

Hier liegt die Zukunft von Quanten-Computing. Auch wenn die Theorie von Quanten-Computing bereits seit mehr als 50 Jahren bekannt ist, rückt sie erst jetzt zunehmend in den Fokus tatsächlicher Anwendungen und wirtschaftlicher Relevanz. Mit den ersten Quantencomputern, die für praktische Probleme nützlich sind, ist in den nächsten fünf Jahren zu rechnen.

Ziele des Seminars

• Ziel des Zertifikatslehrgang ist es, das Thema Quanten-Computing den Teilnehmern verständlich zu machen und konkrete Anwendungspotenziale und -szenarien für den möglichen Einsatz in der Wirtschaft bzw. ganz konkret im Unternehmen zu verdeutlichen. 
• In dem Lehrgang werden einerseits Grundlagen erläutert, ohne in die mathematischen Tiefen der Quantenphysik abzutauchen und zudem Quanten-Algorithmen und konkrete Realisierungskonzepte vorgestellt.
• Teilnehmer erhalten eine fundierte Marktübersicht über Hardware, Software und Services und deren konkrete Einsatzmöglichkeiten. 
• Teilnehmer sind anschließend in anschließend in der Lage, das komplexe Zukunftsthema Quanten-Computing aus fachlicher und wirtschaftlicher Perspektive vollständig zu umreißen und damit eine Basis für zukünftige Anwendungsmöglichkeiten zu schaffen. 

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