Ein Einblick in grundlegende Voraussetzungen & Prozesse von AI und Data Science
Nach Jahren und Jahrzehnten der Digitalisierung besitzen viele Unternehmen in unterschiedlicher Form und Tiefe einen Schatz an Daten. Dieser hat sich auch in den letzten Jahren noch einmal vervielfacht.
Dieser Schatz kann nun mit AI und Data Science gehoben werden, weshalb diese Themen zu Recht in aller Munde sind. Und die angebotenen Chancen sind groß: Analysen auf Knopfdruck, z.B. Aussagen über Unternehmenskennzahlen, technische Grundlagen für völlig neue Produkte und Services. In vielen Unternehmen beginnt die theoretische Annäherung an Artificial Intelligence / AI daher häufig mit hohen Erwartungen an Automatisierung und neue Geschäftsmodelle – nicht zuletzt befeuert durch z.B. ChatGPT bzw. Large Language Models.
Du bist fasziniert von AI und zugleich im Datendschungel verloren? Dieses Seminar wendet sich an alle, die einen fundierten Einstieg ins Thema suchen.
Tatsächlich weisen aktuelle Trends (ChatGPT, OpenAI, …) auf die Potenziale der dahinterstehenden Technologien hin. Am Anfang steht jedoch nicht “Magic AI” oder “Data Science on demand”. Denn bei allem Potential von AI und Data Science & co – die Fundamente werden bereichsübergreifend in den Bereichen Technologie-, Data Management und Data Engineering gelegt. Insofern geht das Thema AI alle Fachbereiche, Funktionen und Mitarbeiter*innen an – nicht nur jene, die technische Karrierewege im Kontext “AI” oder oder die Spezialisierungen wie “Data Science” einschlagen wollen.
Seminar Fakten:
14
Deutsch
450 ,- exkl. MwSt.
(540 ,- inkl. MwSt.)
Präsenz
9-17 Uhr
Teilnahmebestätigung
Lehrinhalte
Ziel des Seminars: Ein Grundverständnis für die Anwendung von AI und Data Science auf Begriffsebene bzw. dafür, wie mit AI Technologien Erkenntnisse aus unserer zunehmend datenzentrischen Welt abgeleitet werden können.
KI Hintergründe
Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning
- Was ist unter den jeweiligen Begriffen zu verstehen?
- Welche Potenziale ergeben sich durch den Einsatz dieser Technologien?
- Welche Voraussetzungen müssen bei meinem Unternehmen erfüllt sein?
- Was heißt „AI-ready“?
- Wie funktioniert z.B. ein Large Language Model (chatGPT) oder Neuronales Netz?
Anwendungen von KI Technologien
- Smart Maintenance & Reliability Analysis
- Natural Language Processing
- Computer Vision
Zielgruppe
Personen bzw. Mitarbeiter*innen aus den unterschiedlichsten Organisationsformen und Funktionen, in denen „AI“-Technologien oder Data Science Projekte zum Einsatz kommen (sollen). Personen, die sich beispielhaft über Geschäftsmodelle und Anwendungsmöglichkeiten von AI, Data Science & Co informieren wollen.
Voraussetzungen
Ein fachspezifisches (berufliches) Know-How oder Interesse sollte vorhanden sein. Technische Vorkenntnisse sind nicht notwendig.
Deine Vorteile auf einen Blick
Mit AI-Technologien die Fähigkeit erwerben, Erkenntnisse in einer zunehmend datenzentrischen Welt abzuleiten und damit die Chancen der digitalen Transformation nutzen. Kenntnis und Unterscheidung von Begriffen und Veranschaulichung von Anwendungen, Use Cases sowie Business Cases. Exemplarischer Einblick in grundlegende Voraussetzungen, Prozesse und Funktionsweisen des Data Engineering und Data Science. Beantwortung der Frage: Was mache ich mit meinen Daten NACH der Datenerhebung?
Deine Technikum Wien Academy
- Du & deine Karriere im Fokus
- Gute Vereinbarkeit von Beruf und Weiterbildung
- Praxisnahes Wissen aus deinem Berufsfeld
- Top-Networkingpotential mit Kommiliton*innen aus unterschiedlichen Branchen
Abschluss & Kosten
Nach dem Abschluss des Praxisseminars erhältst du eine Teilnahmebestätigung der FH Technikum Wien.
AI Academy 
Dieses Seminar ist Teil unserer Technikum AI Academy. Darin behandeln wir „all things AI“ für alle Zielgruppen und Anwendungsbereiche – vom Kurzseminar bis zum Lehrgang.
Kontakt
Assistentin
Lisa Hartmann
Assistenz | Seminare & Zertifizierungen
Tel.: +43 1 333 40 77 - 7548
seminar@technikum-wien.at
Themenverantwortung & Trainerin
Dr. Isabel Dregely
Kompetenzfeldleiterin Artificial Intelligence & Data Analytics
