KI & Machine Learning für industrielle Anwendungen

Warum sollten Sie dieses Seminar besuchen?

Sie möchten verstehen, wie Sie Daten gewinnbringend nutzen und Entscheidungen fundierter treffen können? Sie wollen Prozesse verbessern, Fehlerquellen früher erkennen oder neue Potenziale in Ihrem Unternehmen erschließen? Dann bietet Ihnen dieses Machine Learning Seminar genau den praxisnahen Einstieg, den Sie suchen.

Sie erfahren, wie Sie Künstliche Intelligenz – insbesondere Machine Learning – gezielt einsetzen, um reale Herausforderungen zu lösen. Dabei erleben Sie die perfekte Balance aus pragmatischen industrieorientierten Ansätzen und aktuellen Forschungsimpulsen. Dieses Seminar hilft Ihnen, Zusammenhänge zu verstehen, Chancen zu erkennen und KI Schritt für Schritt sinnvoll in Ihren Arbeitsalltag zu integrieren.

Der direkte Nutzen: Sie erkennen schnell, wo Machine Learning echte Mehrwerte liefert, wie Sie typische Stolpersteine vermeiden und wie Sie datenbasierte Methoden einsetzen, um Abläufe effizienter, sicherer und resilienter zu gestalten.

Ziel der Weiterbildung

Was lernen Sie konkret?

In diesem Seminar entdecken Sie die grundlegenden Funktionsprinzipien von Künstlicher Intelligenz mit dem Fokus auf Machine Learning. Sie lernen, wie KI-Verfahren arbeiten, wie Sie Daten richtig einordnen und welche ML-Methoden sich für welche Problemstellungen eignen.

Sie arbeiten aktiv mit typischen Machine-Learning-Aufgaben wie Clustering, Klassifikation und Anomaly Detection. Anhand ausgewählter Algorithmen verstehen Sie, wie Sie passende Verfahren auswählen und sinnvoll anwenden. Sie erhalten Einblicke in neuronale und nicht-neuronale Lernverfahren und bauen so ein breites methodisches Fundament auf.

Darüber hinaus lernen Sie alle Schritte eines industriellen ML-Projekts kennen – von der Datenanalyse über die Modellierung bis hin zur Bewertung der Ergebnisse. Sie diskutieren typische Herausforderungen und entwickeln Lösungsstrategien, die Sie direkt in Ihrem Arbeitsumfeld einsetzen können.

In praktischen Übungen setzen Sie Ihr Wissen sofort um. Sie erstellen Konzeptskizzen und realisieren kleine Implementierungen – wahlweise in Python oder mit einem intuitiven No-Code-Tool. Programmierkenntnisse brauchen Sie dafür nicht.

Methodik
Begleitend zur Theorie wird die praktische Umsetzung anhand einfacher Beispiele erläutert. Hierzu wird Python verwendet.

Voraussetzungen
Notwendige Vorkenntnisse sind grundlegende Programmierkenntnisse. Rechner stehen zur Verfügung. Es kann jedoch auch ein eigenes Notebook mit installierter Python-Umgebung (Empfehlung Anaconda) mitgebracht werden.