Seminare
Seminare
  • Seminare
  • Anbieter
  • 5 km
  • 10 km
  • 25 km
  • 50 km
  • 100 km
  • 150 km
  • 200 km
  • 300 km

Machine Learning Überblick für Führungskräfte

Webinar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, die grundlegenden Konzepte und Anwendungsfälle von Machine Learning zu verstehen und dessen strategische Bedeutung für ihr Unternehmen einzuschätzen. Sie lernen, wie sie Machine Learning in Geschäftsprozesse integrieren und dabei ethische und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigen können.
Termin Ort Preis*
22.08.2025 Köln 821,10 €
22.08.2025 online 821,10 €
18.12.2026 Köln 821,10 €
18.12.2026 online 821,10 €

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in Machine Learning: Überblick und Bedeutung
    • Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: Grundlagen des maschinellen Lernens und Abgrenzung zu Künstlicher Intelligenz und Data Science.
      • Bedeutung und Vorteile: Automatisierung von Prozessen, Mustererkennung, Verbesserung von Entscheidungsfindungen.
      • Anwendungsfälle: Marketing, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Fertigung und andere Branchen.


  • Grundlegende Konzepte und Typen des Machine Learning
    • Überwachtes Lernen:
      • Definition und Anwendungsbeispiele: Klassifikation, Regression.
      • Einsatzgebiete: Vorhersagemodelle, Risikobewertung, Kundenanalyse.

    • Unüberwachtes Lernen:
      • Definition und Anwendungsbeispiele: Clustering, Assoziationsanalyse.
      • Einsatzgebiete: Marktsegmentierung, Anomalieerkennung, Empfehlungssysteme.

    • Verstärkendes Lernen:
      • Definition und Anwendungsbeispiele: Entscheidungsfindung, Optimierungsprobleme.
      • Einsatzgebiete: Robotik, Spieltheorie, autonomes Fahren.


  • Technologische Grundlagen von Machine Learning
    • Daten als Grundlage:
      • Bedeutung und Qualität der Daten: Datenbeschaffung, -aufbereitung und -bereinigung.
      • Herausforderungen: Datenmengen, Datenschutz, Datenintegrität.

    • Algorithmen und Modelle:
      • Überblick über gängige Algorithmen: Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines.
      • Modelltraining und -evaluation: Trainieren, Validieren und Testen von Modellen.


  • Implementierung und Integration
    • Machine Learning in der Praxis:
      • Schritte der Implementierung: Von der Datenvorbereitung bis zur Modellauswahl und -bewertung.
      • Tools und Plattformen: Überblick über gängige ML-Frameworks und -Plattformen (z.B. TensorFlow, Scikit-Learn, AWS SageMaker).

    • Integration in Geschäftsprozesse:
      • Machine Learning in der Unternehmensstruktur: Abteilungen, die profitieren können.
      • Automatisierung und Effizienzsteigerung: Praxisbeispiele und Erfolgsgeschichten.


  • Strategische Bedeutung von Machine Learning
    • Wettbewerbsvorteile durch Machine Learning:
      • Innovationspotenzial: Neue Produkte und Dienstleistungen.
      • Effizienzgewinne: Kostensenkung, Prozessoptimierung.

    • Machine Learning als Teil der Digitalen Transformation:
      • Rolle in der Unternehmensstrategie: Digitalisierung und Technologieführerschaft.
      • Veränderung von Geschäftsmodellen: Data-driven Business Models.


  • Geschäftswert und ROI
    • Bewertung des Geschäftswerts:
      • Key Performance Indicators (KPIs) für Machine Learning Projekte.
      • Beispiele für ROI-Berechnungen: Nutzen vs. Kosten.

    • Erfolgsfaktoren und Herausforderungen:
      • Erfolgsfaktoren: Führung, Kultur, Talent und Technologie.
      • Herausforderungen: Skalierung, Veränderungsmanagement, Datenqualität.


  • Ethik und Datenschutz im Machine Learning
    • Ethische Überlegungen:
      • Bias und Fairness: Vermeidung von Diskriminierung in ML-Modellen.
      • Transparenz und Erklärbarkeit: Verständlichkeit von ML-Entscheidungen.

    • Datenschutz und Compliance:
      • Einhaltung von Datenschutzgesetzen: GDPR, CCPA und andere.
      • Best Practices für Datenschutz: Anonymisierung, Datensicherheit.


  • Zukünftige Entwicklungen und Trends
    • Aktuelle Trends im Machine Learning:
      • Fortschritte in Deep Learning und Künstlicher Intelligenz.
      • Edge Computing und Echtzeit-ML.

    • Zukunftsperspektiven:
      • Langfristige Auswirkungen auf die Wirtschaft.
      • Emerging Technologies: Quantum Computing, AutoML.


Dauer/zeitlicher Ablauf:
1 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Führungskräfte und Entscheidungsträger, die die Grundlagen und strategischen Implikationen von Machine Learning verstehen möchten. Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, jedoch sind grundlegende Kenntnisse der Unternehmensführung von Vorteil.
Seminarkennung:
R77658
Nach unten
Nach oben
Wir setzen Analyse-Cookies ein, um Ihre Zufriedenheit bei der Nutzung unserer Webseite zu verbessern. Diese Cookies werden nicht automatisiert gesetzt. Wenn Sie mit dem Einsatz dieser Cookies einverstanden sind, klicken Sie bitte auf Akzeptieren. Weitere Informationen finden Sie hier.
Akzeptieren Nicht akzeptieren









Um Spam abzuwehren, geben Sie bitte die Buchstaben auf dem Bild in das Textfeld ein:

captcha



Bei der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Zusammenhang mit der Kontaktfunktion beachten wir die gesetzlichen Bestimmungen. Unsere ausführlichen Datenschutzinformationen finden Sie hier. Bei der Kontakt-Funktion erhobene Daten werden nur an den jeweiligen Anbieter weitergeleitet und sind nötig, damit der Anbieter auf Ihr Anliegen reagieren kann.







Um Spam abzuwehren, geben Sie bitte die Buchstaben auf dem Bild in das Textfeld ein:

captcha