Künstliche Intelligenz (KI) ist eine nahezu omnipräsente Technologie, die – richtig eingesetzt – für zahlreiche Branchen viele Potenziale birgt. Allerdings mangelt es in Unternehmen oft an Kapazitäten, um sich einen Überblick über Möglichkeiten und Trends rund um KI zu verschaffen. Genau hier setzt die Abteilung »Cyber Cognitive Intelligence« des Fraunhofer IPA in Stuttgart an. Mit ihrer Webinar-Reihe »KI-Brekkie« , die in Abständen von ca. vier Wochen stattfindet werden jeweils in einem kurzen Impulsvortrag ein aktuelle Themen, Projekte oder eine Technologie vorgestellt. Nach diesem Vortrag gibt es die Möglichkeit, Fragen zu stellen und sich auszutauschen. Die Teilnehmenden können sich für eine oder mehrere Veranstaltungen gleichzeitig anmelden.
Eingeladen sind alle, die sich für das Thema KI interessieren. Anhand des Vortragstitels ist ersichtlich, ob es sich um einen branchenbezogenen Vortrag handelt oder eine generelle Einführung in ein Thema oder eine bestimmte Technologie und auch, auf welchem Wissensniveau dieser in etwa einzuordnen ist.
Das Ziel ist es, einen ersten Einstieg in ein KI-bezogenes Thema zu erhalten. Basierend darauf können die Teilnehmenden entscheiden, ob und wenn ja inwiefern die Inhalte des Vortrags lohnenswert für ihr Unternehmen sein können, sodass eine vertiefende Auseinandersetzung sinnvoll wäre. Auch für diesen zweiten Schritt nach dem Webinar stehen die KI-Experten gerne als Ansprechpartner zur Verfügung.
Die Reihe startet Ende November:
23.11.2022: Einführung in Erklärbare KI (xAI)
21.12.2022: Kalman-Bucy-Informed Neural Networks zur Systemidentifikation
25.01.2023: Einführung in Quantencomputing
22.02.2023: Inverse Reinforcement Learning
22.03.2023: Sicherheit und Unsicherheit von KI-Entscheidungen: Das Kalman Bayesian Neural Network
26.04.2023: EU AI Act
24.05.2023: Deep Reinforcement Learning in Industrial Robots: Safety and Efficiency
21.06.2023: Das Betriebssystem FabOS von der Theorie in die Praxis
Weitere Informationen und die Möglichkeit zur Anmeldung bietet die Veranstaltungs-Webseite des Fraunhofer IPA.
