Events

Hier finden Sie zu den Themen I4.0 und Digitalisierung interessante Veranstaltungen, Vorträge, Tagungen, Workshops…

Dabei sind wir oder eine der verbundenen Hochschulen (Aalen, Esslingen/Göppingen, Reutlingen) oft Veranstalter oder wir wirken mit.

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Mrz
17
Di
Data Science und Künstliche Intelligenz: Data Science in Theorie und Praxis @ IAT-Gebäude
Mrz 17 um 9:00 – Mrz 18 um 17:00

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
Mrz
17
Di
Data Science und Künstliche Intelligenz: Data Science in Theorie und Praxis @ IAT-Gebäude
Mrz 17 um 9:00 – Mrz 18 um 17:00

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