Schulungssuche

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.

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.

Durch die Schulung »Data Scientist Basic Level« erlangen Sie breitgefächertes Wissen, um effizient in Data Science Teams mitarbeiten zu können. Sie erfahren, wie Business Developer die Potenziale von Big Data in ihrem Unternehmen erschließen, wie Dateningenieur*innen Daten beschreiben und integrieren, wie Analyst*innen mit maschinellen Lernverfahren Muster und Trends erkennen und wie Software-Ingenieur*innen mit modernen Datenbanken und verteilten Berechnungsverfahren robuste und skalierbare Big-Data-Systeme entwickeln. All dies unter Berücksichtigung von Datenschutz und -sicherheit. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Data Scientist Basic Level« ab.

Diese zertifizierte Schulung ist aufgeteilt in einen Grundkurs und ein frei wählbares Vertiefungsmodul. Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und tiefe Lernverfahren kennen und vertiefen sie in einem Einsatzbereich. Um den Wissenstransfer in Ihr Unternehmen sicher zu stellen, arbeiten Sie an praktischen Aufgaben in einem »virtuellen Labor«. Dabei wechseln zwei Präsenzphasen mit Phasen selbstständiger Arbeit, wo Sie im virtuellen Labor eine umfangreichere Aufgabe bearbeiten, Ihren Fortschritt dokumentieren und bei Bedarf Rücksprache mit unseren Expert*innen halten. Damit sind Sie bestens vorbereitet, um für die Zertifizierung zum »Senior Data Scientist« im selben Lernlabor ein Analyseprojekt eigenständig zu bearbeiten.

Im Kontext der Digitalisierung spielen Methoden des maschinellen Lernens eine immer größer werdende Rolle bei der Analyse von Maschinen- und Anlagendaten. Insbesondere die Konstruktion geeigneter Kennzahlen und Features sowie die fachgemäße Interpretation der Analyseresultate - z.B. im Bereich der prädiktiven Wartung - stellen eine große Herausforderung dar.

In der Schulung »Certified Data Scientist Specialized in Production« erhalten Sie einen praxisnahen Einblick in den Entwicklungszyklus eines Machine Learning Projektes im Produktionsumfeld. Von der Use Case Findung und Bewertung, über die Datenaufnahme, Vorverarbeitung und Modellierung in Python bis hin zum Deployment werden konkrete Vorgehensmodelle umgesetzt. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Certified Data Scientist Specialized in Production« ab.

Du betreust einen oder mehrere Prozesse in deiner Organisation? Du möchtest deine Entscheidungen datengetrieben treffen? Du möchtest dich nicht an einen Anbieter binden? Dann bist du hier genau richtig! Dieser Kurs zeigt dir wie du die Stärken von Process Mining für deinen Alltag oder deinen Prozess strukturiert nutzen kannst! Dabei lernst du folgendes: o Deine Prozessdaten effizient und zielgerichtet zu nutzen o Die reale Ausführung deines Prozesses zu identifizieren o Herauszufinden welche Probleme existieren, diese mit Zahlen zu belegen o Die Methodik eines Process Mining Projekts o Wie du Process Mining in deinem Unternehmen skalieren kannst Dafür brauchst du nur deinen Windows-Laptop auf den Software installiert werden kann und ein paar Python Grundkenntnisse. Schon geht’s los! Den genauen Kursplan findest du am Ende der Seite in der Grafik . Im Deep Dive lernst du, wie du ein Problem in verschiedene Prozesskomponenten zerlegst. Dazu lernst du die Techniken Process Discovery und Conformance Checking kennen und wie du diese mithilfe unserer Open-Source Python Library PM4Py auf Prozesse anwendest. Du wirst mit allen notwendigen Schritten für eine Process-Mining-Analyse vertraut gemacht, um Analysen selbst durchführen zu können. Darüber hinaus tauchen wir in fortgeschrittene, hochmoderne Analysetechniken aus der Forschung ein.

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.

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.