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Finden Sie die passende Schulung für Ihren Bedarf

Auf dieser Seite finden Sie alle aktuellen Schulungsangebote der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz und ihrer Mitgliedinstitute zum Thema Data Science und KI. Sie können die Schulungen nach Kategorien (Themen und Einstiegslevel) durchsuchen.

Unsere Schulungstermine und -angebote werden regelmäßig aktualisiert. Für genauere Infos klicken Sie bitte auf das entsprechende Schulungsangebot. Bei Fragen können Sie uns jederzeit unter datascientist@iais.fraunhofer.de kontaktieren.

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  • Online / Präsenz / 18. März 2024, 17.06.2024, 04.11.2024 / Dauer: 4 Tage + Prüfung

    Certified Data Scientist Specialized in Assuring Safety

    © Fraunhofer IAIS

    Das Seminar bietet einen Überblick über den Stand der Technik an der Schnittstelle zwischen funktionaler Sicherheit (Safety) und Künstlicher Intelligenz inklusive relevanter Normen und Normungsinitiativen, zudem schafft es Bewusstsein für die Herausforderungen beim Einsatz von KI in sicherheitskritischen Lösungen, indem typische Problemstellungen aus diesem Spannungsfeld aufgezeigt werden. Teilnehmer*innen lernen mögliche Strategien für den sicheren Einsatz von KI-Lösungen kennen und erproben eine Auswahl von Ansätzen, die ihnen dabei helfen, konkrete Herausforderungen zu adressieren und maßgeschneiderte Safety-Konzepte abzuleiten. Die online durchgeführte Schulung beinhaltet einen hohen Anteil an Übungen und Interaktion, um die Inhalte praxisnah zu vermitteln und den Transfer in den beruflichen Alltag zu erleichtern. Als zertifizierter »Data Scientist Specialized in Assuring Safety« wissen Sie über das Gefahren- und Innovationspotential von KI-Anwendungen im sicherheitskritischen Umfeld besitzen einen Überblick über die Grundlagen des Safety Engineerings kennt maßgebliche KI-Grundlagen aus dem Blickwickel Safety können Nutzen und Verbindlichkeit von Safety und KI-Standards einordnen kennen eine Auswahl möglicher Strategien und Maßnahmen für sichere KI können Assurance Cases, als mögliche Argumentationsgrundlage für KI-bezogene Sicherheitsnachweise, exemplarisch anwenden

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  • Online / 15. Mai 2024, Dauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Vertrauenswürdige KI im Automotive Bereich

    © Syda Productions / Fotolia.com

    Die Sicherheit von Fahrzeugfunktionen hat mittlerweile einen hohen Stellenwert in den etablierten Entwicklungsprozessen der Automobilindustrie eingenommen. Speziell der Einsatz von KI in sicherheitskritischen Anwendungen ist jedoch mit vielen Herausforderungen verbunden. Die in klassischen Systemen etablierte Vorgehensweise zum Aufbau einer Sicherheitsargumentation ist nicht unmittelbar übertragbar. Das Kompaktseminar vermittelt einen Einstieg in die Problematik und gibt einen Überblick über den Stand der Normung und der Technik. Verschaffen Sie sich mit dieser Schulung einen Überblick über die Zusammenhänge der Sicherheit von Fahrzeugfunktionen und der künstlichen Intelligenz im Automobilbereich und generieren Sie damit einen guten Einstiegspunkt in die Sicherheit des automatisierten Fahrens.

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  • Online/Präsenz Fraunhofer IAO Nobelstraße 12, 70569 Stuttgart / 11. Juni 2024, 27. November 2024 / Dauer: 2 Tage + Prüfung

    Zeitreihenanalyse

    © Fraunhofer IAIS

    Zeitreihen stellen Analyst*innen vor besondere Herausforderungen. Hier gilt die Annahme, dass die Beobachtungen voneinander unabhängig sind, in der Regel nicht. Zum Beispiel ist die Außentemperatur um 12:01 nicht unabhängig von der Außentemperatur um 12:00. In der Praxis kommen solche Daten häufig vor: Verschleiß an Maschinenteilen, der Kundweg durch einen Online-Shop und Muster in der Aktivierung von Gehirnzellen sind Beispiele für Phänomene, die mit Zeitreihen untersucht werden. In dieser Schulung lernen Sie wichtige Methoden zum Analysieren von Zeitreihendaten kennen. An praxisnahen Aufgaben und Beispielen lernen Sie die Methoden anzuwenden.

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  • Online / 12. Juni 2024, 02. Dezember / Dauer: 2 Tage

    Kompakteinstieg Maschinelles Lernen mit Python

    Data-Scientist-Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    In dieser Online-Schulung lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse durch maschinelle Lernverfahren kennen. Die weitergehenden Möglichkeiten der Programmiersprache »Python« und insbesondere der Bibliothek scikit-learn und Pandas werden vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.

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  • Online / 19. Juni 2024, 13. November 2024 / Dauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Machine Learning Operations (MLOps)

    Durch die interaktive Online-Schulung »Machine Learning Operations (MLOps)« bekommen Sie einen kompakten Überblick über die Herausforderungen und Lösungsansätze zum produktiven Einsatz von ML-Anwendungen in Ihrem Unternehmen. Die wichtigsten Grundlagen der technischen und organisatorischen Aspekte des Prozessansatzes Machine Learning Operations (MLOps) werden Ihnen entlang des MLOps-Zyklus näher gebracht. Hierbei profitieren Sie von unserem fundierten Data Science Background als auch von der langjährigen Projekterfahrung in internen und Kundenprojekten. Dieser Kurs ist ein idealer Einstieg in das Themenfeld MLOps, da Sie aktuelle Konzepte, Methoden und Werkzeuge kennenlernen. Die technischen Inhalte werden durch einen laufenden Showcase verdeutlicht.

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  • Online / 17. Juli 2024, 11. September 2024, 15. Oktober 2024, 12. November 2024, 04. Dezember 2024 / Dauer: 1 Tag

    Prompting Grundlagen für Generative KI

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    Die fortschreitende Entwicklung von KI hat die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten, revolutioniert. GPT (kurz für: Generative Pre-trained Transformer) steht im Zentrum dieser Revolution und hat das Potenzial, Texte zu generieren, zu übersetzen, zusammenzufassen und vieles mehr. Damit können neue Produkte und Geschäftsmodelle sowie unternehmenseigene Prozesse effizienter gestaltet werden, um den täglichen Aufgaben des Alltags, wie z.B. E-Mails verfassen oder Protokolle zu führen, zielgerichtet und erfolgreich zu begegnen. Diese Schulung richtet sich an Teilnehmende aus Management und sämtlichen Fachbereichen, die einen kompakten Einstieg in das Thema GPT, Prompting und generell große Sprachmodelle erhalten möchten. In diesem Format erhalten Sie nicht nur das notwendige Hintergrundwissen zu generativer KI und dem Zusammenhang zu künstlichen neuronalen Netzen, sondern können gelernte Inhalte bereits am Schulungstag selbständig anwenden, um die Vorzüge von GPT-basierten Modellen für sich selbst entdecken und nutzen zu können. Entsprechend ist die Schulung in einen theoretischen und in einen praktischen Part unterteilt. Im theoretischen Block können Sie sich die notwendigen Informationen in einem E-Learning in Ihrer eigenen Geschwindigkeit aneignen. Die gelernten Inhalte werden dann unter Aufsicht einer unserer KI-Experten/Data Scientists angewendet und ins aktive Prompting überführt.

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  • Online / 13. August 2024, 04. Dezember 2024 /Dauer: 2 Tage

    Kompakteinstieg Maschinelles Lernen in der Produktion

    Die zweitägige Schulung Kompakteinstieg »Maschinelles Lernen in der Produktion« soll Ihnen einen Überblick über Anwendungsmöglichkeiten, Projektphasen von der Datenaufnahme bis zur Modellierung sowie die Zusammenarbeit innerhalb eines Projekts geben. Im Rahmen eines Mini-Workshops können abschließend die ersten Grundlagen für Ihre Use Cases entwickelt werden. Nach Abschluss der Schulung erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung.

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  • Online / 13. August 2024, 04. September 2024, 09. Oktober 2024, 04. November 2024, 28. November 2024 /Dauer: 1 Tag

    Kompakteinstieg Künstliche Intelligenz

    Diese Schulung richtet sich an Teilnehmende aus Management und Fachbereichen, die einen kompakten Einstieg in das Themenfeld Künstliche Intelligenz erhalten wollen, um im Austausch mit KI-Experten und Data Scientists »sprechfähig« zu werden. Was sind die Schlüsselbegriffe und Technologien hinter KI? Wie hängen KI, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammen und warum feiert KI gerade jetzt Durchbrüche? Welche Implikationen hat der Paradigmenwechsel von programmierter Logik hin zu lernenden KI-Systemen? Was macht einen guten KI-Anwendungsfall aus und welche Voraussetzungen braucht es für einen wirtschaftlichen Erfolg? Wie setzt man eine KI-Lösung methodisch und technisch um? Die vermittelten Konzepte werden mit einer Vielzahl von Fallbeispielen aus realen Anwendungen und Projekten illustriert. Abgerundet wird das Modul durch interaktive Übungen zur Rekapitulation der Kerninhalte sowie einem ersten Blick in die Welt des Deep Learning.

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  • Online / 09. September 2024, 04.November 2024 / Dauer: 2 Wochen + Prüfung am Donnerstag der Woche 2

    Certified Data Scientist Specialized in Data Management

    Werden Sie Spezialist*in für das Datenmanagement! Unsere Fraunhofer-Expert*innen vermitteln Ihnen, wie Sie mit dem Konzept des Data Lakes Daten für die Analyse zusammenführen und aufbereiten. Diese praxisorientierte und interaktive Ausbildung befähigt Sie, Entscheidungen zur Einführung und Nutzung von Data Lakes oder NoSQL-Datenbanken zu treffen.

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  • Hybrid - Schulung / 10. September 2024, / Dauer: insgesamt 5 Units + Prüfungstag

    Certified Data Scientist Specialized in Quantum Machine Learning

    Data-Scientist-Schulung
    © Fraunhofer IAIS

    Quanten Computing und Maschinelles Lernen sind Schlüsseltechnologien, die unsere Technologielandschaft in den kommenden Dekaden maßgeblich prägen werden, und es teilweise heute schon tun. Um auf diesen Gebieten konkurrenzfähige Resultate zu erzielen sind hochqualifizierte Experten notwendig, welche in beiden Bereichen Expertise aufweisen. Das Modul deckt Themen in der Schnittmenge aus Quantencomputing und Maschinellem Lernen ab. Es richtet sich sowohl an Personen mit Quantencomputing-Hintergrund als auch Personen mit einem Hintergrund im Bereich Data Science. Die Teilnehmenden erlangen die Fähigkeit maschinelles Lernen mit Quantencomputern erfolgreich anzuwenden. Dazu werden zahlreiche aktuelle Methoden präsentiert, die es ihnen ermöglicht, auf zukünftige Hardware-Fortschritte zu reagieren und eigenständig neue QML-Algorithmen zu entwickeln. Die vermittelten Konzepte werden mit einer Vielzahl von Fallbeispielen aus realen Anwendungen und Projekten illustriert. Ein großer Teil des Kurses dient dazu, das Erlernte mit praktischen Anwendungsbeispielen weiter zu vertiefen.

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