Aktuelle Kursangebote

Aktives Lernen (AL) ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem die Menge der erforderlichen Trainingsdaten bei gleicher oder sogar besserer Leistung des KI-Modells signifikant reduziert wird. Während des Lernprozesses wählt dabei ein KI-Modell die Datenpunkte aus, die den höchsten Informationsgehalt haben. Diese werden anschließend von einem Menschen beschriftet. Durch den gezielten Beschriftungsansatz reduziert sich der manuelle Aufwand erheblich und somit auch die Kosten für die Erstellung eines Modells. In diesem Wissenssnack geben wir Ihnen einen kompakten Überblick über die Kernprinzipien des Aktiven Lernens. Weiterhin lernen Sie modernste AL-Strategien für Bild- und Zeitseriendatensätze kennen. Anhand von zwei praxisnahen Beispielen – der Holzfehlererkennung und der Werkzeugverschleißerkennung an Fräsmaschinen – zeigen wir auf, wie Aktives Lernen die Daten-Annotation rationalisieren und gleichzeitig die Modellgenauigkeit verbessern kann. Zum Abschluss präsentieren wir einen Demonstrator, der KI-Modelle mithilfe von Aktivem Lernen iterativ von Grund auf trainiert und dabei die Effizienz und Wirkung dieses Workflows verdeutlicht.

Hätte sich der Einsturz der Carolabrücke vorhersagen lassen? Mit den richtigen Sensoren vielleicht. Sensorik für das Bauwerksmonitoring ist aufgrund kleiner Stückzahlen sowie hoher Anforderungen an Genauigkeit und Lebensdauer meist sehr kostspielig. Doch könnten hier Sensoren aus dem volumenstarken Automobilsektor eine Lösung sein? Schließlich muss Fahrzeugelektronik unter ähnlich anspruchsvollen Bedingungen zuverlässig funktionieren. In diesem Webinar zeigen wir, welche Fahrzeugsensoren sich für das Bauwerksmonitoring eignen – und geben Ihnen Einblicke in unsere Ansätze zur Entwicklung robuster Sensorlösungen.

Die fortschreitende Digitalisierung eröffnet Unternehmen zahlreiche Chancen, birgt jedoch auch erhebliche Gefahren. Cyberangriffe auf IT- und OT-Systeme nehmen zu und können fatale Folgen haben. In unserem Wissenssnack zum Thema »IT/OT-Sicherheit – Gefahren der Digitalisierung« wird Roland Hallau, Cybersicherheitsexperte am Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz, auf kritische Aspekte eingehen, die Sie nicht ignorieren sollten. Entdecken Sie die Risiken der Digitalisierung für Unternehmen und erfahren Sie, wie Sie sich schützen können. Erfahren Sie mehr über aktuelle Angriffe auf IT- und OT-Infrastrukturen und ihre verheerenden Auswirkungen. Lernen Sie effektive Strategien zur Verbesserung Ihrer IT-/OT-Sicherheit kennen. Profitieren Sie von Best-Practices zur Risikominderung, die Ihnen dabei helfen, potenzielle Bedrohungen zu minimieren. Lassen Sie sich inspirieren, wie Sie Ihre Mitarbeiter für Sicherheitsfragen sensibilisieren können, um ein starkes Sicherheitsbewusstsein im Unternehmen zu schaffen. Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, sich über dieses wichtige Thema zu informieren und Ihr Unternehmen zu schützen!

Eine unternehmensweit einheitliche AI (unified AI) über alle Daten und Geschäftsprozesse hinweg birgt auf der einen Seite enormes Potential, z.B. für die Effizienzsteigerung. Andererseits stellt diese Unternehmen auch vor neue Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf die Anforderungen an die Benutzer- und Zugriffsverwaltung (Identity & Access Management, IAM). In diesem Wissenssnack zeigt unser Gastreferent Norman Nürnberger, Program Manager AI Adoption bei SAP, kompakt und praxisnah, welche IAM-Anforderungen eine einheitliche AI mit sich bringen. Weiterhin wird aufgezeigt, wie diesen Anforderungen begegnet werden kann.

Active Learning (AL) is a machine learning approach that significantly reduces the amount of required training data while maintaining or even improving the performance of the AI model. During the learning process, an AI model selects data points with the highest informational value, which are then labeled by a human. This targeted labeling approach greatly reduces manual effort and, consequently, the costs of model development, particularly in areas such as quality monitoring and predictive maintenance. In this webinar, we will introduce you to the core principles of Active Learning and explore state-of-the-art AL strategies for image and time-series datasets. Using two practical examples – wood defect detection and tool wear detection in milling machines – we will demonstrate how Active Learning can streamline data annotation while simultaneously improving model accuracy. To conclude, we will present a demonstrator showcasing the entire AL pipeline in practice. The demonstrator iteratively trains AI models from scratch using Active Learning. This workflow highlights how Active Learning reduces labeling effort, accelerates convergence, and demonstrates both efficiency and impact in real-world scenarios.

In diesem Wissenssnack beantworten wir kompakt die Fragen: Was ist ein Digitaler Zwilling und wie hilft er beim Daten-Management? Welche Möglichkeiten zum Einsatz von KI könnten für mein Unternehmen sinnvoll sein? Welche Herausforderungen müssen überwunden werden? Die praxisnahen Ausführungen unterlegt unser Referent, Dr. Olaf Enge-Rosenblatt dabei mit verschiedenen Beispielen.

Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI) zielen darauf ab, den Entscheidungsprozess von »Black-Box«-KI-Systemen zu erklären. Sie sind in letzter Zeit verstärkt in den Fokus gerückt, da immer mehr KI-Systeme mit verbesserten Architekturen und zusätzlichen Leistungsvorteilen durch die Nutzung von GPU-Funktionen hervorragende Ergebnisse erzielen. In wichtigen Anwendungen ist die Gewährleistung von Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Systemen kein zusätzlicher Vorteil, sondern eine Mindestanforderung. In diesem Wissenssnack lernen Sie verschiedene XAI-Methoden und deren neueste Fortschritte kennen. Anhand von praktischen Beispielen aus den Bereichen Bild, Audio und Zeitreihen zeigen wir auf, wie XAI zur Vertrauensbildung beiträgt, indem sie klare und interpretierbare Erklärungen für KI-Modellvorhersagen liefert.

Der EU Data Act, der ab dem 12. September 2025 gilt, stellt KMU vor neue Herausforderungen, bietet aber auch Chancen. Eine proaktive Auseinandersetzung mit den neuen Regelungen und eine strategische Anpassung der Datenverarbeitungsprozesse sind entscheidend, um die Vorteile des Data Acts zu nutzen und gleichzeitig die rechtlichen Anforderungen zu erfüllen. Im Rahmen des Wissenssnack soll auf einige wichtige Anforderungen und das Zusammenspiel zw. EU Data Act und weiteren Rechts- und Regulierungsbereichen eingegangen werden.

Lassen Sie sich inspirieren, wie Sie KI in der Produktion anwenden können – kompakt und online. In unserem Wissenssnack stellen wir die fünf Stationen der Demoproduktion des Fraunhofer IIS in Dresden vor: Smarte Sensorik, KI-gestützte Qualitätskontrolle, robotische Montage, Funkkommunikation und digitale Zwillinge. Wir geben Einblicke in reale Use Cases und zeigen, wie Unternehmen von diesen Technologien profitieren können – ein Vorgeschmack auf das Live-Erlebnis vor Ort.