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 mit Hilfe von AutoML Proof of Concepts schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.

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.

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Von Künstlicher Intelligenz (KI) hört man überall. Oft wirkt der Begriff wenig greifbar. Was bedeuten die Begriffe rund um KI? Wie funktioniert ein KI-System? Wir haben für Sie zusammengefasst, was sich dahinter verbirgt.

Künstliche Intelligenz (KI, engl. auch AI für Artificial Intelligence): Mit Künstlicher Intelligenz werden Technologien beschrieben, die kognitive Kompetenzen imitieren, zu denen bisher nur Menschen fähig waren. Dazu zählt zum Beispiel strategisches Denken oder sprachliche Fähigkeiten. Oft können dadurch Mitarbeitende bei repetitiven und zeitaufwändigen Tätigkeiten unterstützt werden, die zuvor viel Aufmerksamkeit erforderten. KI, die heute eingesetzt wird, löst konkrete Probleme in einem fest beschriebenen Setting mit Methoden, „die für die jeweiligen Anforderungen entwickelt und optimiert werden“ [1] (sog. schwache KI, engl. weak AI/narrow AI) und versuchen nicht den Menschen zu imitieren (sog. starke KI). Die Beschäftigung mit Künstlicher Intelligenz reicht bis in die 1930er zurück, sinnvoll wurden die Systeme jedoch erst mit der großen Datenverfügbarkeit und Rechenleistung der letzten Jahre.

Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von Künstlicher Intelligenz. Es wird oft Synonym mit KI verwendet, stellt allerdings nur ein wichtiges Teilgebiet dar, in welchem Zusammenhänge aus Daten selbständig gelernt werden. Drei Arten gibt es dabei:

  • Beim überwachten Lernen wird ein Algorithmus mit beispielhaften Ein- und Ausgaben „gefüttert“. Indem die Ausgaben des Algorithmus mit den wahren Ausgaben verglichen werden, lernt das Verfahren, auch Ausgaben zu unbekannten Eingaben vorauszusagen (z. B. Klassifikation von neuen Eingaben).
  • Unüberwachtes Lernen zielt auf die Erkennung von Mustern in Daten ab. Dafür erhält ein Algorithmus Eingaben und erstellt daraus ein Modell, welches die inneren Zusammenhänge abbildet (z. B. Ähnlichkeiten).
  • Beim bestärkenden Lernen lernt ein Algorithmus durch Belohnung und Bestrafung (in Form von Zahlenwerten wie dem Score eines Computerspiels) selbst, welche Aktionen zu welchem Zustand am sinnvollsten sind, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Deep Learning (DL, dt.: mehrschichtiges/tiefes Lernen): Deep Learning ist eine Methode des Maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen lernt, Zusammenhänge in besonders großen Datenmengen zu erkennen bzw. abzubilden.

Künstliche neuronale Netze: Diese orientieren sich am menschlichen Gehirn, um auf ähnliche Weise komplexe Zusammenhänge abbilden zu können. Einfache Operationen werden von einzelnen Neuronen durchgeführt. Werden diese zu hunderten, tausenden oder mehr zusammengehängt, können gemeinsam sehr komplexe Zusammenhänge gelernt und abgebildet werden.

So funktioniert’s:

Eine Art KI-Systeme zu betrachten, ist als sogenannter Softwareagent. Dieser nimmt (wie der Mensch) auch bestimmte Aspekte der Umwelt wahr und wirkt sich wiederum auf diese aus (s. Abbildung). Der Unterschied zum Menschen: Das KI-System wird durch Sensorik in Maschinen, ERP-Systemen, Customer-Relationship-Management-Systemen bis hin zu Internet-Daten gespeist. Mittels mathematischer und informatischer Methoden können KI-Systeme dann folgende Funktionen erfüllen:

  • Beurteilung von Wahrnehmungen
  • Ableitung von weiterführenden Schlussfolgerungen
  • Ableitung und Ausführung von Aktionen

© VDMA Bayern

Der Leitfaden „Künstliche Intelligenz – Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand“ vom VDMA Bayern geht ausführlicher auf die Punkte ein und hilft bei der Umsetzung von KI in mittelständischen Unternehmen. Einer der Autor*innen ist unser KI-Trainer Marcus Röhler vom Fraunhofer IGCV.

Quelle: [1] Leitfaden Künstliche Intelligenz – Potenziale und Umsetzungen im Mittelstand der Projektpartner VDMA Bayern, Fraunhofer IGCV und Technische Universität München (2020)

Teil 2 der Artikelreihe: Wo kann KI eingesetzt werden?

Am 05.11.2019 um 17:30 Uhr laden die Wirtschaftsjunioren zur Veranstaltung „Künstliche Intelligenz zum Anfassen“ in die Räumlichkeiten der IHK Schwaben ein.

„Künstliche Intelligenz ist die Elektrizität des 21. Jahrhunderts“, doch bei mittelständischen Unternehmen herrscht der Irrglaube vor, KI sei nur etwas für die ganz Großen. Zu sehr ist das Thema von automatischer Gesichtserkennung, vollvernetzten Industrie 4.0-Fabriken und Big Data Analysen belegt. Doch richtig eingesetzt können mit KI-Anwendungen auch bei kleineren Unternehmen erhebliche Einsparungen erreicht werden.

Marcus Röhler vom Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Augsburg informiert Sie in seinem Vortrag über Praxisanwendungen von Künstlicher Intelligenz und zeigt anhand dessen die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie auf. Zudem informiert er Sie über die Angebote und Unterstützungsmöglichkeiten unseres Kompetenzzentrums.

Die Wirtschaftsjunioren zeigen Ihnen das Potenzial der Künstlichen Intelligenz für den Mittelstand, in welchen Bereichen diese Lösungen bereits heute zum Einsatz kommen und wie auch Sie diese in Ihrem mittelständischen Unternehmen implementieren können.

Melden Sie sich jetzt an, die Plätze sind begrenzt: zur Anmeldung

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Am 1. September startete der neue Schwerpunkt Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Augsburg. Ab sofort unterstützen drei KI-Trainer kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Bayern dabei, Künstliche Intelligenz in Betrieb und Geschäftsmodell anzuwenden. Sie beantworten Fragen rund um Datenanalyse, maschinelles Lernen, intelligente Systeme und weitere KI-Technologien.

Die deutsche Bundesregierung identifizierte Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie der Zukunft, die alle Bereiche der deutschen Wirtschaft beeinflusst. Als Teil der nationalen KI-Strategie wurde Mitte 2019 das Programm „KI für KMU“ ins Leben gerufen. Bundesweit werden mindestens 20 KI-Trainer jährlich über 1000 KMU über Künstliche Intelligenz informieren und bei der Anwendung im Unternehmen unterstützen. Das Programm ist damit ein wichtiger Beitrag, um Deutschland zu einem international führenden KI-Standort zu machen.

Bundeswirtschaftsminister Peter Altmaier betont: „[…] Die neuen KI-Trainer in unseren Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren bieten konkrete Hilfe und Unterstützung für kleine und mittelständische Unternehmen im Umgang mit KI. Wir wollen die Innovationskraft Deutschlands stärken, indem wir KI in die Fläche und in die einzelnen Unternehmen vor Ort tragen.“ (01.06.2019). Das Kompetenzzentrum Augsburg bietet kostenfreie Angebote, darunter Schulungen, Workshops, Demonstratoren zum Ausprobieren, E-Learning und Projekte zusammen mit und bei interessierten Unternehmen.

Begriffe wie Künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen beschreiben technische Verfahren, die wiederkehrende Muster in Daten und Signalen erkennen. Jeder von uns ist schon einmal direkt oder indirekt mit Künstlicher Intelligenz im Alltag in Berührung gekommen. Chat-Bots beraten beim Einkauf im Onlineshop, Siri und Alexa nehmen unsere Anweisungen entgegen, Mailprovider filtern Spam-Mails immer besser und Banken nutzen KI, um Betrugsfälle in Geldtransfers zu erkennen und sogar vorherzusehen. Auch in der Industrie wird KI wichtig: Laut einer Studie im Auftrag des Bundeswirtschaftsministeriums ist mit dem Einsatz von KI im produzierenden Gewerbe in Deutschland bis 2023 eine zusätzliche Bruttowertschöpfung von knapp 32 Milliarden Euro verbunden.

Kostenfreie KI-Unterstützung aus Augsburg

Das Augsburger Kompetenzzentrum unterstützt vor allem bei KI im Produktionsumfeld. Beim Data Mining geht es darum, aus Rohdaten Wissen zu generieren. Durch die Digitalisierung wird eine große Menge an Daten verfügbar (z. B. Maschinen- oder ERP-Daten), die für die Optimierung der Produktion oder neue Geschäftsmodelle nutzbar gemacht werden. Ist eine gute Datengrundlage gegeben, folgt die Umsetzung intelligenter Systeme durch maschinelle Lernverfahren. Zum Beispiel kann eine intelligente Bilderkennung die Qualitätssicherung automatisieren. Ein weiteres Beispiel ist die vorausschauende Instandhaltung: Erst wird aus historischen Daten analysiert, wann eine Instandhaltungsmaßnahme notwendig ist. Dann kann eine intelligente Anwendung implementiert werden, die Maschinenausfälle in Zukunft vorhersagt und so verhindert.

Seit September zeigen die KI-Trainer aus Augsburg Unternehmen, in welchen Bereichen sie KI sinnvoll einsetzen können. In Schulungen, auf Vorträgen, in Webinaren oder anhand von Demonstratoren informieren und qualifizieren die Experten kostenlos. In Potenzialanalysen besuchen die KI-Trainer kleine und mittlere Unternehmen vor Ort, um KI-Projekte anzustoßen und bei der Umsetzung zu begleiten.

Nur ein Hype oder wirklicher Mehrwert für den Mittelstand?

Im Grunde ist Künstliche Intelligenz die logische Fortführung der Digitalisierung – und ist dabei keinesfalls neu. Die grundsätzlichen Ideen dahinter existieren bereits seit einigen Jahrzehnten. Digitalisierung ermöglicht erst jetzt die Sammlung zahlreicher Daten von Maschinen, aus dem ERP-System oder aus der Umwelt. Die daraus resultierende Datenverfügbarkeit und die in den letzten Jahren stark gestiegene Rechenleistung stellen nun die Grundlage für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Dadurch werden unbekannte Zusammenhänge aufgedeckt und Ereignisse vorhergesagt. Diese Ergebnisse können dazu genutzt werden, Kosten zu reduzieren, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle anzubieten.

KI ist ebenso wie die Digitalisierung für den Mittelstand relevant. Laut einer Expertenumfrage der Mittelstand-Digital Begleitforschung halten 77 % der Befragten aus Forschungs- und Transfereinrichtungen KI nicht nur für einen Hype, sondern bedeutend für die Zukunft des deutschen Mittelstands. 70 % gehen ein Stück weiter und sagen, dass Künstliche Intelligenz entscheidend für die internationale Wettbewerbsfähigkeit deutscher KMU ist. Selbst für KMU, die noch wenig in Richtung Digitalisierung umgesetzt haben, ist KI ein wichtiges Thema: Spätere KI-Anwendungen sollten bei der Digitalisierung gleich mitgedacht werden, um die richtige Grundlage zu schaffen.

Die KI-Trainer unterstützen KMU mit verschiedenen Angeboten: Von der Information über KI-Technologien bis zur Umsetzung im eigenen Unternehmen.

Unsere KI-Trainer stellen sich vor

Bildquelle Titelbild: Ismagilov – stock.adobe.com