Beschreibung
Machine Learning Überblick für Führungskräfte
In diesem eintägigen Seminar erhalten Führungskräfte einen umfassenden Überblick über die Grundlagen und strategische Bedeutung von Machine Learning. Der Fokus liegt auf der Erklärung der wichtigsten Konzepte, Techniken und Anwendungsfälle sowie der strategischen Einbindung von Machine Learning in Geschäftsprozesse. Zudem werden ethische Aspekte und Datenschutz sowie zukünftige Entwicklungen im Bereich Machine Learning thematisiert.Kommende Starttermine
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Inhalte / Module
- Einführung in Machine Learning: Überblick und Bedeutung
- Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: Grundlagen des maschinellen Lernens und Abgrenzung zu Künstlicher Intelligenz und Data Science.
- Bedeutung und Vorteile: Automatisierung von Prozessen, Mustererkennung, Verbesserung von Entscheidungsfindungen.
- Anwendungsfälle: Marketing, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Fertigung und andere Branchen.
- Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
- Grundlegende Konzepte und Typen des Machine Learning
- Überwachtes Lernen:
- Definition und Anwendungsbeispiele: Klassifikation, Regression.
- Einsatzgebiete: Vorhersagemodelle, Risikobewertung, Kundenanalyse.
- Unüberwachtes Lernen:
- Definition und Anwendungsbeispiele: Clustering, Assoziationsanalyse.
- Einsatzgebiete: Marktsegmentierung, Anomalieerkennung, Empfehlungssysteme.
- Verstärkendes Lernen:
- Definition und Anwendungsbeispiele: Entscheidungsfindung, Optimierungsprobleme.
- Einsatzgebiete: Robotik, Spieltheorie, autonomes Fahren.
- Überwachtes Lernen:
- Technologische Grundlagen von Machine Learning
- Daten als Grundlage:
- Bedeutung und Qualität der Daten: Datenbeschaffung, -aufbereitung und -bereinigung.
- Herausforderungen: Datenmengen, Datenschutz, Datenintegrität.
- Algorithmen und Modelle:
- Überblick über gängige Algorithmen: Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines.
- Modelltraining und -evaluation: Trainieren, Validieren und Testen von Modellen.
- Daten als Grundlage:
- Implementierung und Integration
- Machine Learning in der Praxis:
- Schritte der Implementierung: Von der Datenvorbereitung bis zur Modellauswahl und -bewertung.
- Tools und Plattformen: Überblick über gängige ML-Frameworks und -Plattformen (z.B. TensorFlow, Scikit-Learn, AWS SageMaker).
- Integration in Geschäftsprozesse:
- Machine Learning in der Unternehmensstruktur: Abteilungen, die profitieren können.
- Automatisierung und Effizienzsteigerung: Praxisbeispiele und Erfolgsgeschichten.
- Machine Learning in der Praxis:
- Strategische Bedeutung von Machine Learning
- Wettbewerbsvorteile durch Machine Learning:
- Innovationspotenzial: Neue Produkte und Dienstleistungen.
- Effizienzgewinne: Kostensenkung, Prozessoptimierung.
- Machine Learning als Teil der Digitalen Transformation:
- Rolle in der Unternehmensstrategie: Digitalisierung und Technologieführerschaft.
- Veränderung von Geschäftsmodellen: Data-driven Business Models.
- Wettbewerbsvorteile durch Machine Learning:
- Geschäftswert und ROI
- Bewertung des Geschäftswerts:
- Key Performance Indicators (KPIs) für Machine Learning Projekte.
- Beispiele für ROI-Berechnungen: Nutzen vs. Kosten.
- Erfolgsfaktoren und Herausforderungen:
- Erfolgsfaktoren: Führung, Kultur, Talent und Technologie.
- Herausforderungen: Skalierung, Veränderungsmanagement, Datenqualität.
- Bewertung des Geschäftswerts:
- Ethik und Datenschutz im Machine Learning
- Ethische Überlegungen:
- Bias und Fairness: Vermeidung von Diskriminierung in ML-Modellen.
- Transparenz und Erklärbarkeit: Verständlichkeit von ML-Entscheidungen.
- Datenschutz und Compliance:
- Einhaltung von Datenschutzgesetzen: GDPR, CCPA und andere.
- Best Practices für Datenschutz: Anonymisierung, Datensicherheit.
- Ethische Überlegungen:
- Zukünftige Entwicklungen und Trends
- Aktuelle Trends im Machine Learning:
- Fortschritte in Deep Learning und Künstlicher Intelligenz.
- Edge Computing und Echtzeit-ML.
- Zukunftsperspektiven:
- Langfristige Auswirkungen auf die Wirtschaft.
- Emerging Technologies: Quantum Computing, AutoML.
- Aktuelle Trends im Machine Learning:
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Eine Informationsanfrage zu diesem Kurs ist nur für Beteiligte aus dem B2B-Bereich sinnvoll.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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