Schulungssuche

Im Rahmen dieses Seminars erlangen die Teilnehmenden einen Überblick über die aktuell in der Forschung diskutierten Methoden der Zeitreihenanalyse und -prognose und erhalten einen Einblick in den praktischen Einsatz in der Energiewirtschaft. Durch praktische Übungen zu ausgewählten Methoden sammeln die Teilnehmenden selbst Erfahrungen im Einsatz und der Bewertung unterschiedlicher Methoden. Die hierzu genutzte Übungssoftware steht den Teilnehmenden auch nach dem Seminar zur Verfügung. Neben dem Aufbau von Methodenwissen wird somit viel Wert auf die praktische Anwendung des Gelernten gelegt. Das erlernte Wissen und ein erhöhtes Verständnis der Thematik bildet die Grundlage, um als Energy Data Analyst Prognoseaufgaben in Ihrem Unternehmen zu verbessern.

Durch maschinelles Lernen (ML) können sich Robotersysteme ohne großen Konfigurationsaufwand automatisch einrichten und viele Objekte bereits ohne spezifisches Wissen über deren Geometrie robust greifen und manipulieren. Weitere Technologien ermöglichen auch die Detektion und Segmentierung von Objekten zur Interaktion in unstrukturierten Umgebungen. Zudem helfen Simulationen, tiefe neuronale Netze zu trainieren und so das zeit- und personalintensive Annotieren von Trainingsdaten zu vermeiden.

Die Schulung »Data Scientist specialized in Trustworthy AI« vermittelt einen umfassenden Überblick über die zur Absicherung von KI-Anwendungen relevanten Handlungsfelder. Sie erfahren, wie innovative KI-Technologien auf vertrauenswürdige Weise entwickelt und angewendet werden können. Sie erhalten Einblick in die Funktionsweise vertrauenswürdiger maschineller Lernverfahren und lernen spezifische Risiken von KI-Anwendungen kennen. Im Deep-Dive in die verschiedenen Handlungsfelder für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfahren Sie, mit welchen Metriken man die Risiken messen und mit welchen Methoden man ihnen begegnen kann. Die Inhalte werden durch maßgeschneiderte Demos und Übungsaufgaben vertieft. Die Schulung schließt mit einem ausführlichen Praxis-Beispiel, an dem eine systematische Herangehensweise für vertrauenswürdige KI illustriert wird.

Bilder enthalten reiche Information, die aber auch kompliziert zu extrahieren ist. Meist liegen wenig Metadaten vor und erst der Kontext liefert Hinweise auf die Bedeutung. Daraus ergeben sich spezifische Schwierigkeiten, Modelle des Bildverstehens zu lernen. Ausgehend von Methoden des überwachten Lernens lernen Sie auch Verfahren kennen, die mit wenigen Trainingsbeispielen auskommen und erfahren, wie man unbalancierten Trainingsdaten umgehen kann. Die Vorerfahrungen und praktischen Erfordernisse der Teilnehmer*innen können bei der konkreten Themenauswahl berücksichtigt werden.

Diese Schulung schließt an die Angebote »Data Scientist Basic Level« und »Data Scientist Specialized in Data Analytics« an. Fachkräfte mit Programmiererfahrung und Grundkenntnissen in der Datenanalyse lernen Methoden und Tools zur Analyse von Big Data kennen. Nach der Schulung verstehen Sie, wie Analysealgorithmen für eine skalierbare Big-Data-Architektur implementiert werden und haben Beispiele für Batch- und Streaming-Verarbeitung kennengelernt. Sie lernen den Einsatz von Tools und Methoden zur Analyse von großen Datenmengen am Beispiel von Spark kennen, wobei insbesondere die Algorithmen aus Spark Machine Learning Library sowie Anbindung von Spark an Python (PySpark) vorgestellt und selbst eingeübt wird. Unter dem Thema »Deployment« wird besprochen, wie Modelle, die im Batch auf historischen Daten erstellt worden sind, auf neuen Daten schnell angewendet werden können. Des weiteren wird die Einbindung von Streaming-Systemen und Methoden der Datenanalyse unter Echtzeitanforderungen besprochen.

Hier lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse kennen. Für die praktischen Übungen kommt die freie Software »KNIME« zum Einsatz. Die weitergehenden Möglichkeiten der statistischen Programmiersprache »Python« werden ebenfalls vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.

Diese zertifizierte Schulung ist aufgeteilt in einen Grundkurs und ein frei wählbares Vertiefungsmodul. Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und des Deep Learnings kennen. Ausgehend von den Grundprinzipien des maschinellen Lernens wird die Repräsentation von Bedeutungen durch Einbettungsvektoren vorgestellt. Mit Hilfe von Self-Attention können extrem leistungsfähige kontextabhängige Einbettungen konstruiert werden, die für vielfältige Aufgaben eingesetzt werden können. Sie erhalten einen umfassenden Deep Dive in die Funktionsweise von generativen Sprachmodellen (z.B. ChatGPT) und daraus abgeleiteten Modellen zur Bilderzeugung (z.B. DALL-E). Ergänzend werden verwandte state-of-the-art Modelle zur Zeitreihenanalyse und Robotersteuerung vorgestellt.

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.

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

Diese Schulung schließt an das Angebot »Certified Data Scientist Basic Level« an und richtet sich sowohl an Fachkräfte mit Erfahrung in der Datenanalyse und Grundkenntnissen des Software Engineering als auch an erfahrene Software Engineers, deren Berufsweg sie in Kontakt mit Data Science und deren Implementation gebracht hat. In der Schulung lernen Sie Methoden und Tools zur Operationalisierung von Machine Learning-Anwendungen (»Machine Learning Operations (MLOps)«), kennen.