Zwei KI- und Datenexperten der IT-PS (IT-Power Services) und „Birds on Mars“ vermitteln im individuell auf Führungskräfte und IT-Teams zugeschnittenen Remote-Workshop "Virtual Classroom Experience" KI-Skills für KI-Projekte. [...]
Die Teilnehmer des interaktiven Workshops „Virtual Classroom Experience“ erhalten einerseits Basiswissen rund um Künstliche Intelligence (KI) und andererseits relevante Werkzeuge für den Start von KI-Projekten in Unternehmen und Organisationen. Anhand von Daten werden Data Science und Machine Learning im interaktiven Remote-Workshop mittels Praxisbeispielen demonstriert. Es werden auch Covid-19-Daten unter die Lupe genommen, gemeinsam werden Machine Learning Modelle trainiert und die Prognosen für alternative Szenarien analysiert.
Awareness für KI schaffen
IT-PS (IT-Dienstleister mit starkem Data-Science-Potenzial) und „Birds on Mars“ (KI-Agentur spezialisiert auf Daten und künstliche Intelligenz) wollen Awareness für dieses wichtige Thema KI in einem Remote-Workshop schaffen, eben in der ‚Virtual Classroom Experience‘. Die beiden Experten Michael Petroni, Head of Data Science bei IT-PS, und Klaas Bollhöfer, Gründer und Geschäftsführer bei „Birds on Mars“, zeigen die wichtigsten Skills, die es für AI-Projekte in Unternehmen und Organisationen braucht.
Remote-Führung durch das Daten- und KI-Zeitalter
Klaas Bollhöfer, KI-Experte bei „Birds on Mars“, erklärt dazu: „Das Ziel der ‚Virtual Classroom Experience‘ ist es, den Führungskräften das Basiswissen rund um Artificial Intelligence zu vermitteln und ihnen relevante Werkzeuge für den Start von AI-Projekten mitzugeben. Es geht um Überblick, Einordnung und das Kennenlernen der Begriffe, Konzepte und Potenziale von Daten & Data Science, AI- und Machine-Learning, Plattformen, Lakes und Clouds. Dafür braucht es die passende Flughöhe zwischen strategischem Weitblick und praxisnaher Umsetzung. Mit unserem neuartigen virtuellen Kursformat führen wir Manager Step-by-Step in und durch das Daten- und KI-Zeitalter. Wir geben ihnen das Rüst- und Handwerkszeug für den eigenen Start, schaffen Räume für Ideen, Fragen und die individuelle Reflexion und geben ihnen vielfältige Inspiration aus „echten“ Projekten und Vorhaben als Fundament für die eigene Planung und Realisierung von AI-Projekten.“
In kleinen Gruppen bis zu maximal 16 Personen werden auch Beispiele aus der Praxis im virtuellen Raum aufgezeigt und in separaten Breakout-Sessions finden moderierte interaktive Sessions statt. Kleingruppen von 3 bis 4 Teilnehmern, skizzieren gemeinsam ein KI-Projekt aus ihrem eigenen Arbeitsalltag.
Ein Tag – zwei Sessions
Im ersten Teil der „Virtual Classroom Experience“ werden anhand eines einfachen und konkreten Beispiels die Arbeitsweise eines Data Scientists demonstriert. Dabei kommen Cloud-Dienste zum Einsatz, wie IBM Watson Studio und IBM Cognos. „Wir geben unseren Teilnehmern auch Impulse rund um Data Science und Machine Learning. Und wir zeigen auf, wie bedeutend die korrekte Aufbereitung von Daten für das Ergebnis ist. Die spannenden Ergebnisse werden in Dashboards dargestellt, die wir gemeinsam analysieren“, erläutert Michael Petroni, Head of Data Science bei IT-PS, den ersten Part der ‚Virtual Classroom Experience‘.
Im zweiten Teil der „Virtual Classroom Experience“ geht es dann in die Tiefe, es werden Daten unter die Lupe genommen, gemeinsam Machine-Learning-Modelle trainiert und dann die Prognosen für alternative Szenarien angesehen.
Machine Learning: Daten zu Covid-19 – Prognosen
Neben den praxisnahen Beispielen der Infrastruktur- und Pharmabranche werden auch Covid-19-Daten der John Hopkins Universität und einer „Virtual Classroom Experience“ herangezogen. Mit klassischen und analytischen Methoden ist nicht feststellbar, welche Covid-19-Maßnahmen wie stark zur Reduktion von Infektionszahlen beigetragen haben, mit Machine-Learning-Methoden lassen sich neue Erkenntnisse erzielen, die auch überraschen.
„In der ‚Virtual Classroom Experience‘ zeigen wir anschaulich konkrete Wege von Machine Learning auf. Wir betrachten gezielt einzelne Länder und ihre Covid-19-Infektionszahlen im Zusammenhang mit den jeweils gesetzten Maßnahmen und deren Zeitpunkten. Mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen lassen sich in länderübergreifender Betrachtung die Covid-19-Auswirkungen einzelner Maßnahmen aus den Gesamtzahlen herausrechnen. Anhand dieses Beispiels erklären wir auf verständliche und nachvollziehbare Weise, wie Machine Learning zur Lösung von Problemstellungen geeignet ist, die mit herkömmlichen Methoden nicht oder nur schwer zu realisieren sind. Ein Lerneffekt tritt ein und bringt stichhaltiges Knowhow für zukünftige Prozesse“, erläutert Michael Petroni den Workshop-Part zu Machine Learning.
„Wir gestalten den Remote Workshop für jede einzelne Gruppe individuell. Vor der ‚Virtual Classroom Experience‘ initiieren wir ein Detail-Gespräch, um den Workshop auf die jeweiligen Anforderungen der Teilnehmer und ihrer Branche anzupassen“, informiert Michael Petroni. Übrigens: „Virtual Classroom Experience“ kann ab sofort bei „IT-PS“ angefragt werden.
Weitere Informationen zur „Virtual Classroom Experience“ finden Interessierte hier.
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