Data Sciene und Künstliche Intelligenz

Data Science in Theorie und Praxis

Im zweitägigen Seminar werden die theoretischen Grundlagen der Datenanalyse mittels Methoden Künstlicher Intelligenz (KI) im Zeitalter von Big Data vorgestellt. Dabei werden die damit verbundenen Herausforderungen und passenden Lösungsansätze erläutert.

Das maschinelle Lernen kann in verschiedenen Algorithmen angewendet werden, deren Stärken und Schwächen stehen im Mittelpunkt des Seminars. Bei der zweitägigen Veranstaltung vertiefen die Teilnehmenden ihr neu erlerntes Wissen in praktischen Übungen und Tooldemonstrationen – mit und ohne PC. Die Teilnehmeranzahl ist auf maximal 15 Personen beschränkt.

Die Agenda im Überblick:

• Einführung Data Science und Vorgehensmodell CRISP-DM Big Data und Data Analytics | Zielbestimmung: Business Understanding; Vorstellung von Beispieldaten
• Data Understanding Datenexploration und -visualisierung | deskriptive Statistik
• Data Preparation Wichtige Algorithmenklassen | Anforderungen an Daten | Aufbereitung und Modellbildung
• Modeling und Evaluation Auswahl und Einsatz von KI-Algorithmen | Visualisierung der Ergebnisse | Anwendungen für die Sachbearbeitung
• Praktische Übungen Praxisbeispiele | Tooldemonstratoren | Übungen am Computer

Die Veranstaltung richtet sich an Führungs- und Fachkräfte sowie IT-Experten, die künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Data Science vertiefen möchten (auch für Einsteiger geeignet).

Eine Anmeldung zu der Veranstaltung ist erforderlich. Die Teilnahmegebühr für die Veranstaltung beträgt 895€ pro Person. In der Gebühr enthalten sind Tagungsunterlagen, das Mittagessen sowie die Erfrischungen während der Pausen.

Veranstalter sind Verein zur Förderung produktionstechnischer Forschung (FpF) e.V., Stuttgart und Fraunhofer IAO, Stuttgart.

Weitere Informationen zu der Veranstaltung finden Sie auf der Website des Fraunhofer IAO...