Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum Maschinellen Lernen.

In diesem Webinar zeigen wir Ihnen anhand konkreter Beispiele wie auch Sie mithilfe von AutoML Proofs of Concept schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.​ Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf das von unserem KI-Trainer entwickelte KI-Tutorial zum Thema AutoML.

Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!

Die Zugangsdaten senden wir Ihnen rechtzeitig vorher per E-Mail zu.

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum Maschinellen Lernen.

In diesem Webinar zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Beispiele wie auch Sie mithilfe von AutoML Proofs of Concept schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.​ Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial zum Thema AutoML.

Inhalte des Webinars

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für Maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Zugangsdaten werden Ihnen rechtzeitig von uns per E-Mail zugesendet. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!​

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum Maschinellen Lernen.

In diesem Webinar zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Beispiele wie auch Sie mithilfe von AutoML Proofs of Concept schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.​ Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial zum Thema AutoML.

Inhalte des Webinars

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für Maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Zugangsdaten werden Ihnen rechtzeitig von uns per E-Mail zugesendet. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!​

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In dieser Schulung zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Praxisbeispiele, wie auch Sie mit AutoML schnell und ohne explizites Expertenwissen Proofs of Concept durchführen und verlässliche ML-Anwendungen entwickeln können. Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial zum Thema AutoML. Zum KI-Tutorial

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML-Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Vorteile für die Teilnehmenden

  • Sie erhalten einen Überblick über die benötigten Schritte von einer initialen Problemstellung bis hin zu einem fertigen ML-Modell
  • Sie bekommen das nötige Hintergrundwissen an die Hand, um schnelle Proofs of Concept mithilfe von AutoML umsetzen zu können
  • Sie lernen anhand konkreter Praxisbeispiele eigenständig mit AutoML-Frameworks umzugehen

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Unternehmer:innen, Geschäftsführende, Projektleitende sowie Interessierte aus KMU. Für diese Schulung sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Hinweis: Auf Nachfrage stellen wir Ihnen gerne eine Teilnahmebestätigung aus.

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In dieser Schulung zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Praxisbeispiele, wie auch Sie mit AutoML schnell und ohne explizites Expertenwissen Proofs of Concept durchführen und verlässliche ML-Anwendungen entwickeln können. Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial zum Thema AutoML. Zum KI-Tutorial

Die Veranstaltung findet in Kooperation mit der Hanns-Seidel-Stiftung statt.​

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML-Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Vorteile für die Teilnehmenden

  • Sie erhalten einen Überblick über die benötigten Schritte von einer initialen Problemstellung bis hin zu einem fertigen ML-Modell
  • Sie bekommen das nötige Hintergrundwissen an die Hand, um schnelle Proofs of Concept mithilfe von AutoML umsetzen zu können
  • Sie lernen anhand konkreter Praxisbeispiele eigenständig mit AutoML-Frameworks umzugehen

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Unternehmer:innen, Geschäftsführende, Projektleitende sowie Interessierte aus KMU. Für diese Schulung sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

​Melden Sie sich hier kostenfrei an

Die Schulung ist Teil der Mittelstand-Digital KI-Tour, bei der spannende Veranstaltungen zu verschiedenen KI-Themen in den Mittelstand-Digital Zentren deutschlandweit vom 12. September bis 18. Oktober stattfinden.

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In diesem Webinar zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Beispiele wie auch Sie mithilfe von AutoML Proofs of Concept schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.​ Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial zum Thema AutoML.

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Zugangsdaten werden Ihnen rechtzeitig von uns per E-Mail zugesendet. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!​

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In diesem Webinar zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Beispiele wie auch Sie mithilfe von AutoML Proofs of Concept schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.​ Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial. Zum KI-Tutorial AutoML

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Die Zugangsdaten werden Ihnen rechtzeitig von uns per E-Mail zugesendet. Melden Sie sich jetzt kostenfrei an!​

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In dieser Schulung zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Praxisbeispiele, wie auch Sie mit AutoML schnell und ohne explizites Expertenwissen Proofs of Concept durchführen und verlässliche ML-Anwendungen entwickeln können. Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial zum Thema AutoML. Zum KI-Tutorial

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML-Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Vorteile für die Teilnehmenden

  • Sie erhalten einen Überblick über die benötigten Schritte von einer initialen Problemstellung bis hin zu einem fertigen ML-Modell
  • Sie bekommen das nötige Hintergrundwissen an die Hand, um schnelle Proofs of Concept mithilfe von AutoML umsetzen zu können
  • Sie lernen anhand konkreter Praxisbeispiele eigenständig mit AutoML-Frameworks umzugehen

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Unternehmer:innen, Geschäftsführende, Projektleitende sowie Interessierte aus KMU. Für diese Schulung sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Hinweis: Auf Nachfrage stellen wir Ihnen auch gerne eine Teilnahmebescheinigung für die Schulung aus.

Keine Zeit am 5. März? Lernen Sie das Thema AutoML am 14. Mai in unserem Webinar „Automatisiertes maschinelles Lernen für schnelle Proofs of Concept​“ kennen. Die Teilnahme am Webinar ist für die Schulung nicht erforderlich. Mehr Infos

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS zeigt Ihnen, wie auch Sie mithilfe von AutoML Proofs of Concept schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können. Außerdem werfen Sie gemeinsam einen Blick auf sein selbst entwickeltes KI-Tutorial. Zum KI-Tutorial AutoML​

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Melden Sie sich jetzt kostenfrei an! Die Zugangsdaten erhalten Sie von uns rechtzeitig per E-Mail.​

Sie möchten Ihre AutoML-Kenntnisse weiter vertiefen? Am 5. März findet in Nürnberg unsere Schulung „From Zero to Hero – mit AutoML ohne Expertenwissen KI anwenden“ statt. Mehr Infos

Das könnte Sie auch interessieren

Mehr erfahren
Information
Digitaler Produktpass – wie KMU profitieren können

Der Digitale Produktpass (DPP) soll umfassende Informationen über Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispieleProjekte
In einer analogen Druckbranche zum digitalen Geschäftsmodell

Die Mertinger SIGEL GmbH mit ca. 210 Mitarbeitenden aus der Druckbranche bietet eine breite Produktpalette, darunter ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Interview über Digitalisierung im Kleinstunternehmen – Offenheit und Neugier machen es möglich

Eine Dreherei mit fünf Mitarbeitenden hat ihren Produktionsprozess nahezu vollständig digitalisiert, aber ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
PotenzialanalysenPraxisbeispiele
Energiemanagement bei großer Anlagenvielfalt im Prototypenbau

Die ModellTechnik Rapid Prototyping GmbH mit ca. 190 Mitarbeitenden in Thüringen fertigt Prototypen für ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung

Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) hat das Ziel für eine hohe Auslastung und geringe Bestände zu sorgen, ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Bedeutung des Datenbestands für erfolgreiche KI-Projekte in KMU

Sie möchten in Ihrem Unternehmen KI-Methoden einsetzen? Dann sollten Sie zuerst Ihren Datenbestand in den Blick ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Lab TourVeranstaltung
Automatisierung bei der Lab-Tour am TZ PULS

Unter dem Themenschwerpunkt „Intralogistik der Zukunft – Lösungsansätze für den Fachkräftemangel“ fand am 12. ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Information
Nachhaltigkeit in KMU – wie KI auf dem Weg zur nachhaltigen Finanzierung unterstützt

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten zu ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
Neuigkeiten
Digitaler Werkzeugkasten unterstützt Unternehmen bei Software-Projekten

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) erhalten ab sofort praxisorientierte Unterstützung bei der Durchführung von ...

Mehr erfahren

Mehr erfahren
LeitfadenNeuigkeiten
Datenaufbereitung für KI-Anwendungen – Leitfaden zum Download

In produzierenden Unternehmen wird Künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen eingesetzt, dabei spielt sie auch ...

Mehr erfahren