Prognosemodelle, KI und maschinelles Lernen: Mit den richtigen Werkzeugen Prozesse beschreiben, verstehen und optimieren

24. - 27. September 2024
Online-Seminar
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vier halbtägige Module (jeweils 9:00 Uhr bis 13:00 Uhr)

Über die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz, ihre Möglichkeiten, und Auswirkungen wird aktuell viel diskutiert. Hinter den bekannten Anwendungen stehen ganze Unternehmen, die Datenbanken pflegen und Algorithmen entwickeln. Dieselben Techniken lassen sich an jedem Arbeitsplatz im industriellen Umfeld gewinnbringend einsetzen. Der „Digital Twin“ - das digitale Abbild realer Prozesse - rückt so in greifbare Nähe.

Kürzere Produktzyklen und kontinuierliche Prozessverbesserung stellen hohe Anforderungen an Unternehmen und Mitarbeitende. Die Datenanalyse gehört zu den unverzichtbaren Bestandteilen dieser Aufgaben. Kein anderes Vorgehen führt so preiswert zu Einsichten und Entscheidungsgrundlagen wie das Auswerten vorhandener Daten. Nutzt man zusätzlich die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, so können Entwicklungen und Prozesse auf ein neues Niveau gehoben werden.

In diesem Kurs lernen Sie die aktuellen Methoden und Werkzeuge im Bereich der Datenanalyse, Prognosemodelle, KI und maschinelles Lernen kennen, diese einzuschätzen und anzuwenden. Das erlernte Wissen verschafft Ihnen Vorteile in der beruflichen Praxis, seine Anwendung schafft für Ihr Unternehmen deutliche Wettbewerbsvorteile.

Dieser Weiterbildungskurs bietet
für Teilnehmende:

  • Orientierung im Umfeld von prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen und KI
  • Aufgabenspezifisches Auswählen und Anwenden einer adäquaten Technik
  • erstellen und beurteilen guter Modelle
  • selbständige Nutzung dieser Methoden zur Optimierung von Produkten und/oder Prozessen
  • Erfolgreiche Kommunikation erzielter Ergebnisse

für Ihr Unternehmen:

  • datenbasierte Entscheidungen
  • verkürzte Innovationszyklen
  • Entwicklung neuer Produkte und/oder Dienstleistungen
  • gesteigerte Attraktivität auf dem Arbeitsmarkt
  • verifizierbare Projektergebnisse

Programm

Zielgruppe

Vorkenntnisse

Referent

Arbeitsmaterial

Teilnahmegebühr


Bildquelle: geralt / Pixabay

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