#339

Mit IoT-Plattformen KI-Anwendungen ermöglichen

Die rasante Zunahme der Rechenleistung und die Entwicklung innovativer Algorithmen haben dazu geführt, dass Künstliche Intelligenz (KI) nicht mehr nur eine Zukunftsvision ist, sondern bereits heute Anwendung findet.

Um das volle Potenzial von KI nutzen zu können, ist ein hoher Digitalisierungsgrad erforderlich, da nur so die notwendigen Daten in ausreichender Menge und Qualität zur Verfügung stehen.

Mithilfe von IoT-Geräten (Internet of Things) lassen sich Prozesse in Echtzeit digital erfassen und abbilden, was eine enorme Menge an Daten generiert. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, sind moderne KI-Methoden erforderlich, die es ermöglichen, diese komplexen und vielfältigen Daten effizient zu verarbeiten.

Dafür müssen die Daten jedoch zunächst über geeignete IoT-Plattformen gesammelt, strukturiert und aufbereitet werden. Die sorgfältige Auswahl und Konfiguration dieser Plattformen ist entscheidend, da sie die Grundlage für eine erfolgreiche Integration von IoT und KI bilden.

Durch diese Kombination können Unternehmen in unterschiedlichen Bereichen der Wertschöpfungskette erhebliche Vorteile erzielen, wie etwa die Optimierung von Abläufen, die Verbesserung der Entscheidungsfindung und die Steigerung der Effizienz.

Dozent

Niklas Bönisch

Lernziele

Die Teilnehmenden

  • erhalten einen Überblick über den grundlegenden Aufbau von IoT-Plattformen     
  • lernen Grundlagen Maschineller Lernverfahren und Grundlagen von Digitalen Zwillingen kennen   
  • erfahren die Voraussetzungen für den Einsatz von KI-Anwendungen und Digitalen Zwillingen     
  • lernen die Einsatzmöglichkeiten von KI-Anwendungen und Digitalen Zwillingen in einer Produktionsumgebung kennen
  • lernen Vorgehensmodelle zur Einführung von IoT-Plattformen im Unternehmen kennen    
  • erfahren mehr zur Einbettung von KI-Anwendungen in bestehende Geschäftsmodelle

Zielgruppe

Die Veranstaltung richtet sich an Unternehmende und Mitarbeitende des produzierenden Gewerbes sowie IoT- und KI-Interessierte.

Vorkenntnisse

Keine Vorkenntnisse nötig.

 

Termindetails
Donnerstag, 28. November 2024
09:00 Uhr - 13:00 Uhr
Anmeldung

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Verfügbare Termine
Online
  • Donnerstag 28 November 2024

Ihr Ansprechpartner

Niklas Bönisch
Niklas Bönisch
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