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Als eine Technologie mit einem besonderen Innovationspotenzial wächst KI hinsichtlich angewandter Konzepte, Programmiersprachen und Frameworks in einem rasanten Tempo. KISMi bietet mit den Vortragsreihen zum Machine Learning einen pragmatischen Zugang zu KI Technologien, indem Seminare zu ausgewählter und bewährter Literatur angeboten werden. Integrierte Praxisübungen dienen zur gezielten Aktivierung von Lerninhalten und zur konstanten Absicherung des Lernfortschritts.

Executive Insights

Das KI Training für Führungskräfte. Sie benötigen für Ihre Unternehmensentwicklung tiefere Einblicke in die Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen aktueller KI Verfahren? Dann sind Sie hier richtig. Mit diesen Kurzseminaren erhalten Sie das nötige Rüstzeug, um KI Use-Cases im Unternehmen zu erkennen und richtig einzuschätzen, welche Möglichkeiten sich Ihnen mit dieser Technologie bieten.

Hands-on AI Workshops

Sie möchten eine KI Methode in einem kurzen Workshop einmal ausprobieren? Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in kleinen Gruppen KI Methoden an praktischen Anwendungsfällen auszuprobieren und selbst anzupassen, um erste Erfahrungen mit der Implementierung zu machen. 

KI Herbst

KI Herbst der ZfKI

Informieren Sie sich zu unseren Veranstaltungen und Angeboten im Rahmen des KI Herbsts.

Das Weiterbildungsprogramm kann nach individuellen Wünschen angepasst werden. Nehmen Sie einfach Kontakt zum KISMi-Team auf. 

Zusätzlich wird über das DHBW CAS die Möglichkeit geboten, an Zertifikatprogrammen teilzunehmen und auch Microcredentials zu erwerben.

Oftmals ist es auf Grund kurzer Zeitfenster im rasanten Technologiewandel auch erforderlich, jederzeit verfügbare Kurs- und Videoressourcen insbesondere zu Spezialthemen zu nutzen. Daher bietet KISMI eine Zusammenstellung hilfreicher Lernressourcen an.

Jederzeit verfügbare Kurse in Deutsch und sortiert nach verschiedenen Niveaus an Vorkenntnissen werden auch von der DHBW Partnerschaft KI-Campus | Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz angeboten.

Außerdem verweisen wir auf ein vielfältiges Angebot an freien Lernressourcen im Internet.

Frei erhältliche Youtube-Kurse:

  • Data Science – was ist das eigentlich?!
    Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt, Autoren: Annayn Ng, Kenneth Soo, Springer Verlag, ISBN: 978-3-662-56775-3
    Das Buch behandelt pragmatisch grundlegende Überlegungen zu Date Science und Machine Learning. Nach einigen einführenden Beispielen zu typischen Einsatzzwecken von Data Science werden die wichtigsten Algorithmen verständlich und anschaulich besprochen und es wird eine Einführung in das klassische Machine Learning und in neuronale Netze vermittelt. Der Fokus liegt dabei auf die Vorhersage von Ergebnissen und Musterkennung. Abschließend werden die Vor- und Nachteile sowie Grenzen der Algorithmen erläutert.
  • DevOps
    Ein Überblick
    Von Jürgen Halstenberg, Bernd Pfitzinge und Thomas Jestädt Springer, Vieweg Verlag, 2020 ISBN 978-3-658-31404-0
    Das Buch vermittelt die allerwichtigsten Grundlagen, die man zu DevOps wissen sollte. Es werden wichtige Teilekonzepte wie zum Beispiel das Toyota Production System, tragende Säulen wie CAMTLA und Bewertungsschemata wie die VUCA-Welt sowie Umsetzungskonzepte und BestPractice-Maßnahmen vorgestellt. Mit diesen Handlungsleitfäden und Bewertungsaspekten und der notwendigen Definition an kultureller Transformation wird das Zusammenspiel zwischen IT-Entwicklung, IT-Betrieb und internen und externen Kunden neu definiert.
  • MLOps
    Kernkonzepte im Überblick
    Von Mark Treveil und das Dataiku-Team, O‘Reilly Verlag 2021, ISBN 978-3-96009-172-1
    Das Buch präsentiert Lösungsansätze für den Lebenszyklus von Machine Learning Modellen von der Entwicklung, dem Deployment bis hin zur Überführung in die Produktion und der stetigen Verbesserungen. Es wird eine Vielzahl der neuen Herausforderungen an Machine Learning Operation beschrieben, die das Team betreffen, das Risikomanagement und die Governance. Gelöst wird die Problematik durch die Unterteilung von MLOps in Kernkomponenten und Rollenkozepte für das Team. Im Anschluss werden innovative Fallstudien, in denen MLOps Konzepte zum Einsatz kamen, besprochen.
  • Künstliche Intelligenz in der Praxis
    Anwendung in Unternehmen und Branchen: KI wettbewerbs- und zukunftsorientiert einsetzen, von Phil Wennker, Springer Verlag 2020, ISBN: 978-3-658-30480-5
    Das Buch stellt pragmatisch eine Vielzahl von weltweit realisierten KI-Projekten in den Bereichen Wirtschaft, Industrie, Gesundheitssystem, Landwirtschaft, Sicherheitstechnik vor. Ziele und Einsatzbereiche der Projekte werden kurz beschrieben und es wird auf die entsprechenden Firmen verwiesen, die an der Umsetzung beteiligt waren. Für Leserinnen und Leser bietet das Buch zahlreiche Inspirationsmöglichkeiten und eine hilfreiche Basis zur Einschätzung, was mit KI möglich ist.

  • Deep Learning
    Adaptive Computation and Machine Learning series by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, The MIT Press; Illustrated edition (November 18, 2016) ISBN-13: 978-0262035613. Frei erhältlich unter: https://www.deeplearningbook.org/ 
    Ein Grundlagenlehrbuch, das konzeptionell und mathematisch die wichtigsten Themengebiete von Machine Learning und Deep Learning vermittelt. Die letzten Kapitel behandeln aktuelle Themen der Forschung.
  • Artificial Intelligence: A Modern Approach
    (Pearson Series in Artifical Intelligence) 4. Auflage by Stuart Russell (Author), Peter Norvig (Author), Pearson Verlag 2020, ISBN-13: 978-0134610993
    Webseite zum Buch: https://aima.cs.berkeley.edu/
    Das Buch vermittelt wichtige mathematische und algorithmische Grundlagen zur Lösung einer Vielzahl von klassischen Problemen in der künstlichen Intelligenz.
  • Machine Learning and Artificial Intelligence with Industrial Applications
    From Big Data to Small Data
    by Diego Carou · Antonio Sartal · J. Paulo Davim (Editors), Springer Verlag 2022, ISBN: 978-3-030-91006-8 
    Das Buch stellt einige exemplarische KI-Anwendungsfälle in der Industrie vor und bietet bei entsprechenden Vorkenntnissen einen pragmatischen Einstieg in ein Anwendungsfeld mit erheblichem Innovationspotenzial. Nach einer Erklärung der Problemstellung werden Lösungsansätze diskutiert und deren Effizienz und Implikationen bewertet. Die Anwendungsszenarien umfassen Bereiche in der Qualitätssicherung von Werkstücken und in der Lebensmittelproduktion, Cyber-physikalische Systeme (CPS), der Energieversorgung und vernetzen Automobilen.