Künstliche Intelligenz nutzen
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Datenschutzfolgenabschätzung und künstliche Intelligenz
Eine Datenschutzfolgenabschätzung ist eine Art Risikoabschätzung und wichtig für alle Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen. Wann genau sie laut DSGVO zum Einsatz kommen muss, erklären wir näher. →mehr erfahren
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Automatisiertes Maschinelles Lernen in der Industrie
Das automatisierte Maschinelle Lernen (AutoML) bildet einen weiteren Schritt in der Entwicklung des Maschinellen Lernens. Für welche Prozesse AutoML geeignet ist und welche Herausforderungen bestehen, zeigt unser Trendradar. →mehr erfahren
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KI-unterstützte Lean Production
In diesem Workshop beleuchten wir anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels die Synergieeffekte, die sich aus der Kombination von Lean Production und KI ergeben und die Verbesserung der eigenen Prozesse erleichtern. →mehr erfahren
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Industrielle Datenakquise: Maschinen- und Steuerungsdaten für KI-Anwendungen freigeben
In diesem interaktiven Workshop werden Eigenschaften der industriellen Datenakquise aufgezeigt und die wichtigsten Technologien (u. a. OPC UA und MQTT) vorgestellt und diskutiert. →mehr erfahren
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Recht und Künstliche Intelligenz
Bei unserem Thementag beschäftigen wir uns mit der Auswirkung von Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) mit dem Fokus auf die damit einhergehenden rechtlichen Grundlagen. →mehr erfahren
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KI im Unternehmen – Trainingsdaten schützen
Für das Trainieren künstlicher Intelligenz werden große Datenmengen benötigt. Wir zeigen Wege, wie Sie die eingesetzten Trainingsdaten schützen können.
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Haftung und KI – welche Grundsätze gelten?
Mit zunehmendem Einsatz von KI-Anwendungen rückt auch das Thema Haftung stärker in den Vordergrund. Wir erklären, welche Grundsätze es gibt und wie sie sich auf künstliche Intelligenz übertragen lassen. →mehr erfahren
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Mit Gamification und KI die Produktivität im Unternehmen steigern
Gamification kann für mehr Zufriedenheit am Arbeitsplatz sorgen und gleichzeitig die Produktivität erhöhen. Wir stellen einen Ansatz vor, der Gamification mit KI verbindet und für Industrieunternehmen geeignet ist. →mehr erfahren
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Anomalie-Erkennung zur Predictive Maintenance mittels der Software KNIME
Wie lässt sich die vorausschauende Wartung umsetzen? Ein Ansatz stellt die Anomalie-Erkennung, also die Erkennung einer Abweichung vom „Normalfall“, dar. In diesem Workshop werden zuerst die theoretischen Grundlagen zum Einsatz der vorausschauenden Wartung, mit deren Vor- und Nachteilen, beleuchtet sowie anschließend ein praktisches Beispiel mittels der Open Source Software KNIME durchexerziert. →mehr erfahren