Seminarsuche

Data Management 4 AI - KI von Anfang bis Ende gestalten

Julian Ereth, Claudia Koschtial, Henning Baars, Jürgen Boiselle, Michael Zimmer

Kurzinformationen

18. Okt. 2022 - 21. Okt. 2022

Remote Training
€ 1990.00 zzgl. MwSt
€ 2368.10 inkl. MwSt

NeuMit eigenem Laptop

Detailinformationen

Neu: Das Remote Training Data Management 4 Artificial Intelligence wird im Rahmen von vier virtuellen Halbtages-Workshops stattfinden, mit jeweils zwei Sitzungen pro Workshoptag. Der Fokus des Seminars liegt auf der Diskussion und Praxisbeispielen. Das Seminar findet an den vier Tagen jeweils von 15:00h-18:00 Uhr statt.

Agenda
Tag 1: Einführung und Strategie (28.06.2022, 15:00 - 18:00 Uhr)
Tag 2: Data Engineering und Modelle (29.06.2022, 15:00 - 18:00 Uhr)
Tag 3: Infrastruktur und Betrieb (30.06.2022, 15:00 - 18:00 Uhr)
Tag 4: Best Practices und Ausblick (01.07.2022, 15:00 - 18:00 Uhr)

Seminarinhalte
Tag 1: Einführung und Strategie
Referenten:Michael Zimmer (Chief Data Officer & Leiter AI/ML, Zurich Gruppe Deutschland) und Henning Baars (akademischer Oberrat Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik 1, Universität Stuttgart)
Ziel: Dieser Tag gibt den TeilnehmerInnen eine Einführung in das Thema KI und erläutert strategische und organisatorische Faktoren zur sinnvollen Implementierung von KI-Ansätzen in Unternehmen.

Tag 2: Data Engineering und Modelle
Referenten:Claudia Koschtial (geschäftsführende Gesellschafterin, Marmeladenbaum GmbH) und Henning Baars
Inhalt: Der Tag zwei der AI4DM widmet sich den technischen Konzepten und Methoden als Grundlage von KI. Den Ausgangspunkt bilden Daten und deren Aufbereitung für eine spätere Nutzung in Algorithmen, die je nach Algorithmus unterschiedlich erfolgen muss.
Im Anschluss werden die Algorithmen in Zusammenhang mit möglichen Aufgaben vorgestellt. Dabei geht es um konkrete Anwendungsfälle der Praxis. Dabei werden häufige Herausforderungen bei der Modellentwicklung und dazu passende Best Practices erläutert. Schlussendlich werden kleine Beispiellösungen präsentiert und Codeschnipsel erläutert, damit ein erster Eindruck der tatsächlichen Umsetzung erlangt wird.
Ziel: Dieser Tag gibt einen Überblick über die technischen Konzepte und Methoden hinter dem Begriff KI. Im Mittelpunkt stehen insbesondere die Datenakquise sowie die verschiedenen statistischen und mathematischen Methoden zur Verarbeitung und Analyse der Daten.

Tag 3: Infrastruktur und Betrieb
Referenten:Timo Klerx (Gründer und Data Scientist,paiqo) und Julian Ereth (Solution Architect, pragmatic_apps)
Ziel: Dieser Tag geht auf die notwendige Infrastruktur für die Erstellung und den Betrieb produktiver KI-Anwendungen ein.

Tag 4: Best Practices und Ausblick
Referenten:Jannick Thonemann & Isabella Norbu (Associates, EvershedsSutherland), Jürgen Boiselle (Lead Architect Big Data & Data Strategy, DB Systel) und Julian Ereth
Inhalt: Neben den technischen Voraussetzungen und den praktischen Umsetzungsfragen stellt sich beim Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen auch stets die Frage, welche rechtlichen Hürden bestehen und was zu beachten ist. Von der Sammlung der Daten über das Training der KI bis hin zum späteren Einsatz gibt es einige Fallstricke, die bereits bei der Projektplanung berücksichtigt werden sollten. Inhalt des Seminars soll es daher sein, die Grundlagen der Sammlung und Einlizenzierung von Daten, die Erstellung der KI, den Schutz des Investments und praktische Haftungsfragen beim Einsatz zu erörtern.

Der Vortrag erarbeitet mit den Teilnehmern konkrete nächste Schritte, um AI-Initiativen einem messbaren Mehrwert zuzuführen. Zu diesem Zweck stehen Beispiele im Mittelpunkt, die Seminarinhalte der ersten drei Tage reflektieren und eine offene Diskussion bestehender Ideen, Ansätze und Erfahrungen der Teilnehmer ermöglichen. Die Beispiele geben Einblick in die mannigfaltigen Auswirkungen von AI und ermöglichen die Einordnung einer AI-Initiative entlang der Wertschöpfungskette sowie die Bewertung ihrer Chancen und Risiken. Im Ergebnis dient der Austausch von Ideen und Erfahrungen zur Adaption des Erlernten in eigenes Vorgehen das strukturiert und mit einem realistischen Blick zwischen Hype und Ernüchterung angegangen werden kann.
Ziel: Dieser Tag diskutiert die vorgestellten Themen in einer Zusammenschau und stellt bewährte Ansätze zur praktischen Umsetzung vor. Dabei werden mit den Teilnehmern konkrete Handlungsempfehlungen für die Umsetzung einer KI-Anwendung in ihrer Organisation diskutiert.

Ereth, Julian

Julian Ereth untersucht als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Stuttgart innovative Analytics-Anwendungsfälle und zukünftige Datenarchitekturen. Seine Ideen und Konzepte trägt er mit seiner Tätigkeit als Solution Architect bei dem Software-Unternehmen pragmatic_apps in Stuttgart auch regelmäßig in die Praxis.

Koschtial, Claudia

Claudia Koschtial ist geschäftsführende Gesellschafterin der Marmeladenbaum GmbH sowie erfahrende Lehrbeauftrage an der BTU Cottbus, der FH Berlin und der TU BA Freiberg. Ihre Themenschwerpunkte sind Business Intelligence, Advanced Analytics und Data Science und sind durch langjährige Projekterfahrung, Publikationen und Referenzen belegt.

Dr. Baars, Henning

Dr. Henning Baars ist CBIP (Mastery Level), akademischer Oberrat am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik 1 an der Universität Stuttgart und Sprecher der Fachgruppe „Business Intelligence und Analytics“ der Gesellschaft für Informatik. Aktuelle Forschungsthemen sind „Agile Business Intelligence und Analytics (BIA)“, „BIA und Big Data“, „BIA in the Cloud“, „BIA im Internet of Things“  sowie „Integration von Analytics und Artificial Intelligence in die Business Intelligence“.

Boiselle, Jürgen

Jürgen Boiselle ist Lead Architect Big Data & Data Strategy bei der DB Systel.
Seine mehr als 20-jährige Erfahrung im Bereich Big Data, Machine Learning und Artificial Intelligence spannt sich von frühen Data Warehouses bis zur aktuellen, AI gestützten Instandhaltung der ICE Flotte der Deutschen Bahn.
Er ist Diplom-Ingenieur und hat Technische Informatik studiert. Seine reichhaltige Erfahrung in AI- und Big Data Projekten sammelte er als Berater und in leitenden Positionen u.A. bei Deutsche Bahn, Microsoft und Teradata.

Zimmer, Michael

Dr. Michael Zimmer verantwortet bei der Zurich Gruppe Deutschland das Thema künstliche Intelligenz. Hierbei beschäftigt er sich sparten- und ressortübergreifend mit der Identifikation, Entwicklung, Produktivsetzung und Industrialisierung von KI-Anwendungsfällen. Er ist Autor und Herausgeber diverser Publikationen und TDWI Fellow. Vor seiner Zeit bei der Zurich Deutschland war er fast 14 Jahre in der Beratung tätig.

Seminarziel

Die TeilnehmerInnen kennen nach der Teilnahme am Kurs die organisatorischen und technischen Prozesse, die für den Aufbau und Betrieb einer erfolgreichen KI-Lösung erforderlich sind.

Zielgruppe

Person die sich einen praxisbezogenen Überblick über das Thema AI/KI aus einer betrieblich-betriebswirtschaftlichen Perspektive verschaffen möchte.

  • Technisch orientierte IT-EntscheiderInnen
  • BeraterInnen im Bereich AI und Analytics, 
  • InnovationstreiberInnenin Unternehmen
  • Juniors (als On-Boarding)
  • Seniors (als Weiterent. im Bereich AI)
  • Sonst VertreterInnen Fachbereich / IT

Hard- Software Voraussetzungen

Für dieses Seminar sind Laptop, Browser, Kamera und Mikrofon ausreichend.

Sprachen

Seminar: Deutsch

Unterlagen: Deutsch

Informationen

Informationen

In der Teilnahmegebühr sind folgende Leistungen enthalten:

  • der Seminarvortrag, begleitenden digitale Seminarunterlagen
  • Ihre persönliche Teilnahmebescheinigung


Teilnahmegebühr:

Weitere Informationen zu den Teilnahmegebühren finden Sie hier.

Disclaimer: Wir sind für die eigenen Inhalte, die wir zur Nutzung bereithalten, nach den allgemeinen Gesetzen verantwortlich. Von diesen eigenen Inhalten sind Querverweise (externe Links) auf die von anderen Anbietern bereit gehaltenen Inhalte zu unterscheiden. Diese fremden Inhalte stammen nicht von uns und spiegeln auch nicht unsere Meinung wider, sondern dienen lediglich der Information. Wir machen uns diese Inhalte nicht zu eigen und übernehmen trotz sorgfältiger inhaltlicher Kontrolle keine Haftung für die Inhalte externer Links. Für den Inhalt der verlinkten Seite sind ausschließlich deren Betreiber verantwortlich.