Virtuelle Podiumsdiskussion: Entmystifizierung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Anleitung und Anwendungsfälle für den Einstieg in die Techniken des maschinellen Lernens

  • Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) werden entscheidende Unterstützung bieten, um das Beste aus den verfügbaren Daten zu machen, die auf jeder Ebene der Wertschöpfungskette generiert werden. © agsandrew/ShutterstockAnwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) werden entscheidende Unterstützung bieten, um das Beste aus den verfügbaren Daten zu machen, die auf jeder Ebene der Wertschöpfungskette generiert werden. © agsandrew/Shutterstock
  • Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) werden entscheidende Unterstützung bieten, um das Beste aus den verfügbaren Daten zu machen, die auf jeder Ebene der Wertschöpfungskette generiert werden. © agsandrew/Shutterstock
  • Panel Teilnehmer: David Meintrup, Technische Hochschule Ingolstadt

Schlagworte wie Maschinelles Lernen (ML), Künstliche Intelligenz (KI), Big Data und Industrie 4.0 sind heutzutage recht häufig und werden uns regelmäßig in Zeitungen, Zeitschriften, Fernsehen und Podcasts entgegengeworfen. Aber was bedeuten sie wirklich?

Die Definitionen können variieren, je nachdem, wen Sie fragen. Einige der Aussagen gehen sogar ins reißerische: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden manchmal als "dunkle Magie" verteufelt, die bald Hunderttausende von Arbeitsplätzen vernichten wird. Wirklich?

Im Ernst: Nein. In vielen Fällen sind diese Schlagworte nur neue Umschreibungen für bewährte Programme und Techniken, aber angepasst, um die Vorteile der höheren Datenverfügbarkeit zu nutzen. Beispielsweise stützt sich das überwachte und unüberwachte Lernen als Kern des maschinellen Lernens auf etablierte statistische Modellierungstechniken: Regression, Klassifizierung und Clustering.

Sowohl die Anwendungen des maschinellen Lernens als auch der künstlichen Intelligenz bieten entscheidende Unterstützung, um das Beste aus den verfügbaren Daten zu machen, die auf jeder Ebene der Wertschöpfungskette - von der Forschung und Entwicklung bis hin zur Herstellung und zum Vertrieb - generiert werden. Das klare Ziel ist es, mehr Wert für Ihr Unternehmen zu schaffen.

Wenn Sie an dieser hochkarätigen, virtuellen Podiumsdiskussion teilnehmen, finden Sie Anleitungen und Anwendungsfälle aus erster Hand, wie Sie mit den Techniken des maschinellen Lernens beginnen und diese effektiv in die Prozesse Ihres Unternehmens integrieren können.

14. Mai 2020 | 10:30 - 12:00 Uhr MEZ
ANMELDUNG ZUR TEILNAHME

Panel Teilnehmer:

  • David Meintrup, Technische Hochschule Ingolstadt
  • Bernard Ennis, Tata Steel
  • Steve King, Rolls-Royce
  • Teena Bonizzi, SABIC

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