
KI in der Praxis einsetzen und verstehen – Teil I
Wie kann mir Maschinelles Lernen helfen, um mein Unternehmen erfolgreich voranzubringen? Wie interpretiere ich die Ergebnisse, die mir mein KI-Modell zurückgibt, richtig?
Inhalte
- Praxisnahe Strukturierung eines Maschinelles Lernen-Projekts im Unternehmen
- Einführung in Maschinelles Lernen
- Exemplarisches Szenario: Wie erhöhe ich die Rückkehrquote meiner Kunden?
- Anwendung des CRISP-DM Standards
- KI-Modelle verstehen, Ergebnisse interpretieren, Entscheidungen ableiten
- Datenvisualisierung: Methoden, Werkzeuge, Nutzen
- Metriken zur Bestimmung der Performance eines KI-Modells
- Anwendungsbeispiele: Logistik: Mustererkennung in akustischen Signalen (Erkennung von Fahrzeugen; Produktion: Prognose der Fertigstellung von Produkten
Wer sollte teilnehmen?
- die Ansatzpunkte zum Einsatz Maschineller Lernverfahren im Unternehmen suchen
- die keine oder geringe Vorkenntnisse auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens besitzen
Ziele
Folgende Fragen werden in der Veranstaltung beantwortet:
- In welchen Bereichen kann Maschinelles Lernen eingesetzt werden und warum ist es für Ihr Unternehmen vielversprechend?
- Welche Methoden kommen zur Lösung Ihres Problems in Frage? Welche Methoden können Sie wann einsetzen?
- Welche Visualisierungsmöglichkeiten können eingesetzt werden, um die Ergebnisse von KI-Modellen richtig zu interpretieren?
- Wie kann ich ein Maschinelles Lernen-Projekt erfolgreich strukturieren?
Was können Sie erwarten?
Was können Sie nicht erwarten?
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Buchungen
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