vier halbtägige Module (jeweils 9:00 Uhr bis 13:00 Uhr)
Über die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz, ihre Möglichkeiten, Gefahren und gesellschaftlichen Auswirkungen wurde und wird viel diskutiert. Hinter den bekannten Anwendungen stehen ganze Unternehmen, die die Datenbanken pflegen und Algorithmen entwickeln. Aber dieselben Techniken lassen sich an jedem Arbeitsplatz im industriellen Umfeld gewinnbringend einsetzen, auch ohne eigens ein Unternehmen zu diesem Zweck zu gründen. Der „digital twin“ - das digitale Abbild realer Prozesse – rückt so in greifbare Nähe.
Braucht man dazu Programmiererfahrung? Nein, moderne Software verbirgt die Komplexität der Anwendung hinter einfach zu bedienenden Benutzeroberflächen. Natürlich muss man sich auch um den „Betriebsstoff“ der KI kümmern, um die Daten, die aus der Prozesssteuerung und/oder der Produktanalyse stammen. Deren Bearbeitung erfolgt durch übersichtliche Dialoganwendungen. Die Ausgangslage und die Ergebnisse werden durch einfache grafische Darstellungen erfasst und vergleichbar gemacht.
Auf dem Weg zur perfekten Prognose befasst sich der Kurs mit den folgenden Fragen:
Die Teilnehmenden lernen sowohl mit klassischen Verfahren als auch mit Methoden der künstlichen Intelligenz Prozesse oder Produkteigenschaften besser zu verstehen und zu optimieren.
Zur Veranschaulichung und Übung wird die grafisch orientierte Software JMP eingesetzt, da sie sich durch besonders einfache Benutzerführung auszeichnet. Datensätze für die Übungen werden zur Verfügung gestellt. Es ist ausdrücklich erwünscht, dass die Teilnehmenden eigene Daten und Aufgabenstellungen mitbringen, auch wenn nicht garantiert wird, dass jeder Anwendungsfall besprochen werden kann.
George Box, ein führender theoretischer Statistiker, wird gerne mit den Worten zitiert: „All models are wrong, some may be useful.“
Lassen Sie uns gemeinsam nützliche Modelle finden, und nutzen Sie die Algorithmen in Ihrem beruflichen Alltag.
(Änderungen vorbehalten)
Der Kurs wendet sich an Chemiker:innen, Biolog:innen, Ingenieur:innen, Laborant:innen, ganz allgemein an Mitarbeitende aus Forschung, Entwicklung und Produktion, die aus vorhandenen Daten statistische Modelle entwickeln wollen, um sachliche Entscheidungen besser vorzubereiten.
Es werden keine Vorkenntnisse hinsichtlich Statistik oder Programmierung erwartet. Vorteilhaft sind Grundkenntnisse statistischer Kenngrößen wie Standardabweichung, Korrelation oder Tests.
Dipl.-Stat. Bernd Heinen leitet das Beratungsunternehmen Stabero und ist einer der ersten ausgebildeten Statistiker Deutschlands. Nach Mitarbeit an medizinischen Forschungsprojekten der DFG und Einführung moderner statistischer Verfahren bei der Entwicklung von Pflanzenschutzmitteln bei der Hoechst AG hat er als selbstständiger Berater eine Vielzahl von Unternehmen bei der Zulassung chemischer Produkte in der EU beraten.
Herr Heinen hat durch firmenspezifische Ausbildungsprogramme eine breitere Anwendung statistischer Verfahren vorangebracht und war bei namhaften Unternehmen unterschiedlicher Branchen an der Entwicklung von Datenbanken und Anwendungssystemen beteiligt. Zuletzt war er mehr als zehn Jahre in der Kundenbetreuung und im Vertrieb des führenden Analytics-Unternehmen SAS Institute tätig.
Bitte installieren Sie kurz vorher die 30 Tage Testversion von JMP (www.jmp.com/trial). Falls Sie eigenen Daten mitbringen möchten, sollten diese in einem tabellarischen Format als CSV Datei oder EXCEL Arbeitsblatt vorliegen.
995,00 €
inkl. digitale Kursunterlagen und Teilnahmezertifikat
Rabatte für Studierende/Doktoranden: auf Anfrage
(abhängig von Verfügbarkeit, Studierendenausweis als Nachweis erforderlich)
Vielbucher-Rabatte: auf Anfrage
(bei gleichzeitiger Anmeldung von mindestens 5 Teilnehmenden aus demselben Unternehmen)
Bildquelle: geralt / Pixabay
