Seminar Produktion mit Künstlicher Intelligenz digitalisieren
Inhalte des Seminars: Potenziale der Produktionsgestaltung und Digitalisierung; Grundlagen der Produktionsgestaltung; Strategie zur Factory of the Future mit konkreter Use Case Identification; Digitaler Schatten für die Produktionsgestaltung etc.
Chief Digital Officer
Inhalte der Weiterbildung: Leadership im digitalen Zeitalter; Resilienz und Agilität; Digitale Transformation;Künstliche Intelligenz; Digital Busniess Model Innovation; Industrie 4.0 in der Produktion etc.
Big Data Business Manager
Inhalte der Weiterbildung: Durchführung von Big-Data-Projekten; Datenqualität; Datenbewirtschaftung; Analyseverfahrensklassen; Modellierungsverfahren etc.
New Work & Transformation Expert (Zertifikatslehrgang)
Inhalte der Weiterbildung: Aktuelles und Ausblick: Erfahrungen der letzten Jahre und Trends in der Organisationsentwicklung, z. B. Agilität, Mensch & Technik, KI, Neurowissenschaften; Gutes Vorgehen: Agile Tools und Prozesse; Hilfe, wenn’s klemmt: Werkzeuge und Argumentationshilfe für die C-Level Kommunikation; Voneinander lernen: Raum für kollegiale Beratung, eigene Beispiele und Netzwerken
Content Manager/in (IHK)
Inhalte des Weiterbildung: Content-Strategie für Unternehmen an der User-Journey Ihrer Wunschkunden ausrichten, Erfolg gewählter Inhalte messbar machen, neusten Tools und künstlicher Intelligenz Textwahl optimieren, Wunschkunden perfekt kennen- und verstehen lernen etc.
KI-Manager/in IHK – Künstliche Intelligenz (KI) in der Anwendung
Inhalte des Seminars: Was ist KI? Künstliche Intelligenz als transformative Technologie, Wie funktioniert KI? Maschinelles Lernen und neuronale Netze, Innovationspotenzial von KI im Unternehmen, Wettbewerbsvorteile durch eine KI-Strategie etc.
KI Business Manager
Inhalte des Seminars: Einführung in die KI, Warum KI- Projekte scheitern?, Realisierbarkeit von KI-Geschäftsmodellen, Technische Machbarkeit, Das maschinelle Lernen verstehen etc.
Machine Learning Specialist
Inhalte des Seminars: Einführung Data Science und KI, Daten und Pipelines im industriellen Kontext, Daten-verarbeitungs-werkzeuge und visuelle Analysen, Einführung in das maschinelle Lernen, Theorie und Beispiele: Supervised Learning etc.