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SUMMARY:E-Learning Reihe - Einführung in Machine Learning und Data Science
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DESCRIPTION:\n\nSie wollten schon immer einmal wissen\, was hinter den Begr
 iffen Künstliche Intelligenz\, Machine Learning und Data Science steckt? I
 n unserer E-Learning-Reihe im Oktober möchten wir Ihnen das Thema näherbri
 ngen und Ihnen ermöglichen erste Erfahrungen in diesem schnelllebigen Feld 
 zu sammeln. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an: \n\nTicket zur E-Learning 
 Reihe \n\n \n Künstliche Intelligenz\, Machine Learning und Data Science s
 ind aus der aktuellen technischen Entwicklung nicht mehr wegzudenken. Dabe
 i bietet die Nutzung der eigenen Daten auch kleinen und mittleren Unterneh
 men neue Möglichkeiten\, z. B. für die Optimierung der Produktion oder für 
 ein besseres Verständnis über KundInnen. Im Jahr 2020 werden die Chancen d
 ieser technologischen Entwicklung jedoch noch selten genutzt. Die Herausfo
 rderungen liegen hierbei in oft unzureichenden Kenntnissen über die Funkti
 onsweise von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning\, sowie der der 
 Einbettung von Data Science in die Prozesse des Unternehmens. \n\nWir möch
 ten aus diesem Grund mittelständigen Unternehmen den Einsatz von Methoden 
 aus den Bereichen Machine Learning und Data Science im Rahmen unserer E-Le
 arning-Reihe näherbringen. Hierfür werden wichtige Klassen von Machine Lea
 rning Algorithmen und grundlegende Data Science Prozesse vorgestellt. Weit
 erhin sollen beispielhafte Aufgabenstellungen mit Hilfe von Methoden aus d
 en Bereichen Machine Learning und Data Science gelöst werden und die Ergeb
 nisse anschließend visualisiert und interpretiert werden. Ergänzend möchte
 n wir die Kenntnisse über Prozesse und Algorithmen vertiefen. Das gewonnen
 e Wissen soll dann genutzt werden\, um Anwendungsszenarien im eigenen Unte
 rnehmen zu explorieren und mit allen TeilnehmerInnen zu diskutieren. \n\nI
 m Anschluss an das E-Learning gibt es außerdem das Angebot einer Data Scie
 nce Sprechstunde. Hier können die TeilnehmerInnen und Unternehmen die Them
 en und angestoßenen Entwicklungen diskutiert werden. \n\n \n\nTermine: \n\
 n06.10.2020\, 16:00 - 17:30 Uhr \n\n- Einführung in das Themengebiet Künst
 liche Intelligenz \n\n- Einführung in grundlegende Prozesse aus dem Bereic
 h Data Science \n\n13.10.2020\, 16:00 - 17:30 Uhr \n\n- Vorstellung versch
 iedener Algorithmen des Maschinellen Lernens \n\n- Anwendung der Algorithm
 en mit ausgewählten Beispielen \n\n- Interpretation und Darstellung der Er
 gebnisse \n\n20.10.2020\, 16:00 - 17:30 Uhr \n\n- Praxisübungen mit beispi
 elhaften Anwendungsszenarien (zum Mitmachen) \n\n- Vorstellung verschieden
 er Tools für Maschinelles Lernen und Best Practices \n\n27.10.2020\, 16:00 
 - 17:30 Uhr \n\n- Diskussion von Potentialen und Risiken des Maschinellen 
 Lernens im eigenen Unternehmenskontext \n\n- Reflektion über die gelernten 
 Inhalte \n\n- Fragerunde und Diskussion über weitere Schritte für die Zuku
 nft \n\n \n\nErgänzende Informationen: \n\n \n\nFür die Reihe werden keine 
 Programmierkenntnisse vorausgesetzt.
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<p>Sie wollten schon immer einmal wissen, was 
 hinter den Begriffen Künstliche Intelligenz, Machine Learning un
 d Data Science steckt? In unserer E-Learning-Reihe im Oktober mö
 chten wir Ihnen das Thema näherbringen und Ihnen ermöglichen erste Erfahru
 ngen in diesem schnelllebigen Feld zu sammeln. Melden Sie sich jetzt koste
 nfrei an:</p>\n\n<p><a href="https://www.eventbrite.de/e/e-learning-reihe-
 einfuhrung-in-machine-learning-und-data-science-tickets-115032242534"><str
 ong>Ticket zur E-Learning Reihe</strong></a></p>\n\n<p><br />\nKünstliche 
 Intelligenz, Machine Learning und Data Science sind aus der
  aktuellen technischen Entwicklung nicht mehr wegzudenken.&
 nbsp;Dabei bietet die Nutzung der eigenen Daten auch kleinen und mitt
 leren Unternehmen neue Möglichkeiten, z. B. für die Optimierung der P
 roduktion oder für ein besseres Verständnis über KundInnen.&nbsp
 ;Im Jahr 2020 werden die Chancen dieser technologischen Entwicklung jedoch 
 noch selten genutzt. Die Herausforderungen liegen hierbei in oft unzureich
 enden Kenntnissen über die Funktionsweise von Künstlicher Intell
 igenz und Machine Learning, sowie der der Einbettung von Data Sc
 ience in die Prozesse des Unternehmens. </p>\n\n<p>Wir möchten aus di
 esem Grund mittelständigen Unternehmen den Einsatz von Methoden aus den Be
 reichen Machine Learning und Data Science im Rahmen unserer E-Le
 arning-Reihe näherbringen. Hierfür werden wichtige Klassen von M
 achine Learning Algorithmen und grundlegende Data Science Prozes
 se vorgestellt. Weiterhin sollen beispielhafte Aufgabenstellunge
 n mit Hilfe von Methoden aus den Bereichen Machine Learning und 
 Data Science gelöst werden und die Ergebnisse anschlie
 ßend visualisiert und interpretiert werden. Ergänzend möchten wi
 r die Kenntnisse über Prozesse und Algorithmen vertiefen. D
 as gewonnene Wissen soll dann genutzt werden,&nbs
 p;um Anwendungsszenarien im eigenen Unternehmen zu explorieren und mi
 t allen TeilnehmerInnen zu diskutieren. </p>\n\n<p>Im 
 Anschluss an das E-Learning gibt es außerdem das Angebot einer Data S
 cience Sprechstunde. Hier können die TeilnehmerInnen und Unternehmen&
 nbsp;die Themen und angestoßenen Entwicklungen diskutiert werden
 . </p>\n\n<p> </p>\n\n<p><strong>Termine:</strong></p>\n\n<p><strong>
 06.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr</strong></p>\n\n<p>- Einführung in das Theme
 ngebiet Künstliche Intelligenz</p>\n\n<p>- Einführung in grundlegende Proz
 esse aus dem Bereich Data Science</p>\n\n<p><strong>13.10.2020, 16:00 - 17
 :30 Uhr</strong></p>\n\n<p>- Vorstellung verschiedener Algorithmen des Mas
 chinellen Lernens</p>\n\n<p>- Anwendung der Algorithmen mit ausgewählten B
 eispielen</p>\n\n<p>- Interpretation und Darstellung der Ergebnisse</p>\n\
 n<p><strong>20.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr</strong></p>\n\n<p>- Praxisübung
 en mit beispielhaften Anwendungsszenarien (zum Mitmachen)</p>\n\n<p>- Vors
 tellung verschiedener Tools für Maschinelles Lernen und Best Practices</p>
 \n\n<p><strong>27.10.2020, 16:00 - 17:30 Uhr</strong></p>\n\n<p>- Diskussi
 on von Potentialen und Risiken des Maschinellen Lernens im eigenen Unterne
 hmenskontext</p>\n\n<p>- Reflektion über die gelernten Inhalte</p>\n\n<p>- 
 Fragerunde und Diskussion über weitere Schritte für die Zukunft</p>\n\n<p>
  </p>\n\n<p><strong>Ergänzende Informationen:</strong></p>\n\n<p> </p>\n\n
 <p>Für die Reihe werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt.</p
 >\n
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