Data-Science-mit-KI-Seminar

Inhalt:
In unserem Data-Science-Seminar auf MBA-Niveau lernst du Data Science und die wichtigsten Anwendungsgebiete praxisnah kennen. Du erfährst, wie du mit Automated Machine Learning (AutoML) schnell und einfach Datenanalysen durchführst und die Ergebnisse auswertest. Du lernst, wie du mit Generative AI weitere Optimierungen erzielen kannst. Finde heraus, wie du Data Science und AutoM in deinem Unternehmen einsetzen kannst, um Prozesse zu optimieren und Mehrwert zu schaffen. Als Plattform verwenden wir IBM watsonx und bitten Teilnehmende, die selbst praktische Erfahrungen sammeln möchten, sich vorab für eine kostenlose Lite-Lizenz zu registrieren. Aus Sicherheitsgründen ist die Angabe einer Kreditkarte erforderlich, die jedoch nicht belastet wird. Weitere Informationen erhältst du unter unter https://www.ibm.com/de-de/watsonx.

Referentin:
Dr. Andrea Cornelius kombiniert ihre Liebe für Zahlen mit ihrer Leidenschaft, ihr Wissen praktisch und anwendungsorientiert weiterzugeben. Die Expertin für digitale Geschäftsmodelle berät Unternehmen dabei, sinnvolle Anwendungsgebiete für Artificial Intelligence zu identifizieren und hilft bei der agilen Umsetzung. Dank ihrer langjährigen Führungserfahrung in internationalen Unternehmen, hat Andrea die rasante Entwicklung von Artificial Intelligence und die darauf basierenden Lösungen in den letzten Jahren miterlebt und aktiv mitgestaltet. Sie unterstützt Unternehmen dabei, konkrete Anwendungsfälle für den sinnvollen Einsatz von Artificial Intelligence zu identifizieren, diese agil umzusetzen und den geschäftlichen Nutzen zu realisieren. Sie ist Lehrbeauftragte an der Hochschule München und am Institut für Akademische Weiterbildung der Technische Hochschule Ingolstadt. Darüber hinaus gibt die AI-Expertin ihr Wissen auf zahlreichen Konferenzen und in ihren Büchern weiter.

Seminarthemen und Ziele im Überblick:

• Einführung in die Grundlagen: Lerne die wichtigsten Konzepte kennen und entdecke die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen.
• Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): Lerne, wie AutoML Data Science Prozesse verbessern kann und erfahre mehr über bestehende Plattformen.
• Hands-on Training: Setze AutoML in einer Marketingkampagne ein und trainiere ein Vorhersagemodell.
• Deep-Dive in Klassifikationsmethoden: Lerne die Vielfalt der Klassifikationsmethoden kennen und wie du sie effektiv in deinen Projekten einsetzen kannst.
• Evaluiere und interpretiere Modellergebnisse: Verstehe, wie man die Qualität von Modellen bewertet und wie man die Ergebnisse nutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Generative KI: Lerne, wie generative künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, um Data Science Prozesse und Ergebnisse zu verbessern.