Strategische Integration von KI - Von der Datenanalyse zur Automatisierung
Webinar - GFU Cyrus AG
Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmenden ein tiefgehendes Verständnis der technologischen Grundlagen und praktischen Anwendung intelligenter Systeme zu vermitteln. Sie lernen, wie sie Daten effizient aufbereiten, Machine-Learning-Modelle trainieren und in Echtzeitanwendungen integrieren können, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Der Fokus liegt auf der Umsetzung in realen Szenarien, sodass die Teilnehmer in der Lage sind, innovative und zukunftssichere Lösungen zu entwickeln.
Überblick über populäre ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch)
Natural Language Processing und Conversational AI
Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
Einsatz von NLP in Chatbots und virtuellen Assistenten
Vorstellung von Technologien wie BERT, GPT und anderen Sprachmodellen
Anwendungen und Herausforderungen in der Sprachverarbeitung
Computer Vision und Bildverarbeitung
Einführung in die Bildverarbeitung und deren Einsatz in intelligenten Anwendungen
Überblick über Convolutional Neural Networks (CNNs) und deren Anwendung
Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision in der Qualitätskontrolle und Überwachung
Best Practices für die Implementierung von Bildanalyse-Algorithmen
Intelligente Automatisierung und Robotik
Integration von KI in Automatisierungssysteme und Robotik
Einsatz von Sensorik und Aktorik zur Schaffung autonomer Systeme
Fallstudien zu intelligenten Robotiklösungen und industrieller Automatisierung
Strategien zur Optimierung von Regelkreisen und adaptiven Steuerungsalgorithmen
Deployment, Skalierung und Monitoring
Methoden zur Bereitstellung von intelligenten Anwendungen in Produktionsumgebungen
Nutzung von Cloud-Diensten und Containern zur Skalierung von ML-Modellen
Implementierung von Monitoring-Tools zur Überwachung der Systemleistung
Strategien zur kontinuierlichen Optimierung und Fehlerdiagnose
Zukunftstrends und strategische Überlegungen
Diskussion aktueller Trends in KI, Edge Computing und IoT
Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der intelligenten Softwareentwicklung
Strategische Planung zur Integration neuer Technologien in bestehende Systeme
Chancen und Risiken für Unternehmen im Zeitalter der digitalen Transformation
Praktische Abschlussübung
Aufgabe: In Gruppenarbeit entwickeln die Teilnehmenden ein vollständiges End-to-End-Szenario zur Implementierung einer intelligenten Anwendung in einem fiktiven Unternehmen
Ziel: Die Teilnehmenden integrieren Datenaufbereitung, ML-Modelltraining, Deployment und Monitoring in eine konsistente Anwendung
Ergebnis: Jede Gruppe präsentiert ihr Konzept inklusive einer Live-Demo der zentralen Funktionen; anschließend erfolgt eine moderierte Feedbackrunde zur Diskussion von Verbesserungspotenzialen
Fokus liegt dabei auf der strategischen Integration und den Geschäftsvorteilen intelligenter Anwendungen
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an IT- und Business-Experten, Data Scientists, Softwareentwickler sowie Führungskräfte, die ein grundlegendes Verständnis für intelligente Anwendungen und deren technologische Basis erlangen möchten.
Vorerfahrungen in der Datenanalyse, in der Programmierung (z. B. Python oder Java) sowie ein Basisverständnis von Machine-Learning-Konzepten und Cloud-Technologien sind von Vorteil.
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