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SUMMARY:Data Science und KI richtig verstehen und im Produktionsprozess anwenden
DESCRIPTION:BITTE BEACHTEN!\nDie Veranstaltung findet ZWEITÄGIG am Mittwoch\, den 24.06.\, und Donnerstag\, den 25.06.\, jeweils von 9:00 bis 17:00 Uhr statt. \n  \nDie Produktion von morgen wird von Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) profitieren. Bereits heute erschließen Unternehmen diese Zukunftstechnologien für sich\, denn wer früh beginnt\, erhöht die Chance aktuelle Trends für sich zu nutzen. Falls KI\, Data Science und Machine Learning für Sie bisher noch neu sind\, ist das jedoch kein Grund zur Panik. In unserem Grundlagen-Workshop erfahren Sie\, was es mit den Begriffen auf sich hat und welches Potenzial die Technologien für ihr mittelständisches Unternehmen bergen. Ziel des Workshops ist es aber nicht nur\, dass sie Data Science und KI besser verstehen. Sie erfahren ebenfalls mehr über die Anwendung und wie Projekte in diesem Bereich erfolgreich durchgeführt werden können. Ebenso wird die Brücke zur Produktionsoptimierung und Prozessoptimierung geschlagen. All das gibt es bei uns aber nicht nur auf dem Papier. Sowohl die Grundlagen als auch die Umsetzung wird praxisnah und in einer echten Produktionsumgebung vermittelt. Mit interaktiven Übungen und Demonstratoren in der Lernfabrik CiP haben Sie die Möglichkeit\, einen Einstieg in das Thema zu bekommen und die neue Technologie in der Praxis zu konsolidieren. \n  \nLernziele\n\nSie lernen grundlegende Definitionen und Algorithmen der Data Science und KI kennen.\nSie lernen Potenziale von Data Science und KI in der Produktion zu verstehen.\nSie werden in die Lage versetzt\, einen Prozess zur Einführung eines KI-Projekts in Ihrem Unternehmen zu entwickeln.\n\n  \nZielgruppe\nProduktionsleitung\, Führungskräfte an der Linie\, Prozessoptimierung\, Lean/Opex Coaches \n  \nDozenten\nStefan Schulte\, M.Sc. \nKevin Zhao\, M.Sc. \n  \nVorkenntnisse\nGrundlegendes Verständnis für Produktionsthemen notwendig\, KI-Vorkenntnisse nicht nötig. \n  \nDie Veranstaltung wird co-gefördert über das Programm EDIH | European Digital Innovation Hubs der Europäischen Union. EDITH ist der Hub für Hessen und unterstützt kostenlos kleine und mittlere Unternehmen (KMU)\, Start-ups und Kommunen bei der Umsetzung ihrer Digitalisierungsvorhaben. \n 
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/data-science-und-ki-richtig-verstehen-und-im-produktionsprozess-anwenden-3/
LOCATION:Technische Universität Darmstadt\, Prozesslernfabrik CiP (Gebäude L1 | 07 206)\, Jovanka-Bontschits-Str. 10 Prozesslernfabrik CiP (Gebäude L1 | 07 206)\, Darmstadt\, 64287\, Deutschland
CATEGORIES:KI-getriebene Produktion
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SUMMARY:DIGITALTAG 2026: Gefahren von KI im Büroalltag
DESCRIPTION:Künstliche Intelligenz (KI) ist heute keine Zukunftsvision mehr\, sondern bereits fester Bestandteil unseres Alltags. Angesichts der zunehmenden Komplexität von Prozessen\, der enormen Menge an Informationen und dem steigenden Zeitdruck wird Automatisierung unverzichtbar\, um routinemäßige Aufgaben auszulagern und sich auf zentrale Tätigkeiten zu konzentrieren. KI bietet das Potenzial\, die Arbeitsbelastung zu verringern und die Wertschöpfung zu steigern. Gleichzeitig bringt der Einsatz von KI jedoch neue Herausforderungen mit sich\, insbesondere in Bezug auf IT-Sicherheit. Sie erfordert ein Umdenken beim Umgang mit Daten\, insbesondere im Hinblick auf deren Austausch und die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen. \n  \nLernziele\nSie erfahren mehr über \n\nGrundlagen der IT-Security\n– Schutzziele\n– Sicherheitskette\nFähigkeiten und Limitationen von KI\nden Umgang hinsichtlich Datenbasis\, Transparenz\, Bias und Diskriminierung\nKI als Angriffswerkzeug\n– Social Engineering\n– KI zur Informationsgewinnung\n– Datenmanipulation\n– Automatisierung von Cyberangriffen\n\n  \nDozent\nJonas Voges \n  \nZielgruppe\nDiese Veranstaltung richtet sich in erster Linie an Anwender von KI-Anwendungen\, Führungskräfte von Unternehmen\, IT-Sicherheitsbeauftrage und alle\, die sich für KI interessieren. \n  \nVorkenntnisse\nKeine Vorkenntnisse nötig.
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/gefahren-von-ki-im-bueroalltag-3/
CATEGORIES:IT-Sicherheit und KI
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SUMMARY:Hackathon: Sicherheit von Large Language Models (LLMs)
DESCRIPTION:In dieser Präsenzveranstaltung wird praxisnah vermittelt\, wie Sprachmodelle (Large Language Models) eingerichtet und potenzielle Schwachstellen gezielt angegriffen werden können. Dabei kommen verschiedene Angriffstechniken sowohl auf das Modell selbst als auch auf die zugehörige Infrastruktur zum Einsatz. \nAnhand praktischer Beispiele entsteht ein tieferes Verständnis für die Sicherheitsrisiken denen Sprachmodelle ausgesetzt sind und es wird aufgezeigt\, welche Auswirkungen eine mögliche Kompromittierung auf ein Unternehmen haben kann. So wird die Grundlage geschaffen\, um die Datensicherheit im Unternehmen zu stärken. \n  \nDozent(en)\nAlexander Schlicher M. Sc. \n  \nLernziele\nDie Teilnehmenden erfahren mehr über \n\ndas Deployment von LLMs.\nAngriffsvektoren auf LLMs.\nFolgen von Cyberangriffen auf LLMs.\n\n  \nZielgruppe\nIT-Sicherheitsbeauftragte\, Softwareentwickler \n  \nVorkenntnisse\nKeine Vorkenntnisse nötig.
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/hackathon-sicherheit-von-large-language-models-llms-4/
LOCATION:Technische Universität Darmstadt\, Gebäude L1/01-6\, Otto-Berndt-Str. 2 Gebäude L1/01-6\, Darmstadt\, 64287\, Deutschland
CATEGORIES:IT-Sicherheit und KI
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SUMMARY:Wie KI bei der Modellierung von Bauteilen aus Metamaterialien unterstützt
DESCRIPTION:Lernen Sie die Eigenschaften von Metamaterialien und die damit verbundenen Anwendungsmöglichkeiten in der Produktentwicklung kennen\n  \n\n\nDie fortschreitende Entwicklung und Verbreitung additiver Fertigungstechnologien in der jüngsten Vergangenheit eröffnet neue Möglichkeiten zur Herstellung innovativer Produkte. Durch die gezielte Materialplatzierung im Raum können geometrisch komplexe Objekte und Strukturen gefertigt werden. Sogenannte (mechanische) Metamaterialien nutzen diese Möglichkeiten\, um komplexe Interaktionen \, wie bspw. auxetisches Verhalten oder Bistabilität\, durch feine Strukturen abzubilden. Die Grundgeometrie des Materials – auch Einheitszelle genannt – bildet die Basis für die Entwicklung dieser Materialien. \nDie Anforderungen an  das Metamaterial können vielseitig sein und die Einsatzgebiete von Leichtbau bis hin zur Integration von komplexen mechanischen Interaktionen reichen. Der Computer-gestützte Designprozess kann den Benutzer durch automatische Optimierung der Topologie der Einheitszelle\, sowie der Gesamtstruktur unterstützen. Die hierbei formulierten mathematischen Probleme können durch den Einsatz von KI-basierten Technologien gelöst oder deren Lösung beschleunigt werden. \nIm Rahmen der Veranstaltung wird die Anwendung von KI-basierter Optimierung für das Design von Metamaterialien veranschaulicht und die Hintergründe erklärt. \n  \nDozent\nSebastian Besler\, Fraunhofer IGD \n  \nLernziele\n\nDie Teilnehmenden lernen die Grundlagen von mechanischen Metamaterialien kennen\nerhalten einen Überblick über ihre Einsatzgebiete\nerfahren wie mechanische Metamaterialien aus Einheitszellen erstellt werden\nlernen wie die Topologieoptimierung das Design unterstützen kann\nerfahren welche Rolle KI dabei spielen kann.\n\n  \nZielgruppe\nIngenieure\, Konstrukteure und Anwender von CAD/CAE-Software \n  \nVorkenntnisse\nKenntnisse in CAD/CAE von Vorteil
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/wie-ki-bei-der-modellierung-von-bauteilen-aus-metamaterialien-unterstuetzt-5/
CATEGORIES:KI-getriebene Produktion
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SUMMARY:KI-Anwendungen mit Cloud-Technologien realisieren
DESCRIPTION:Cloud-Dienste ermöglichen den flexiblen Zugriff auf leistungsstarke IT-Ressourcen und eine effiziente Zusammenarbeit\, ohne dass kostenintensive IT-Infrastrukturen vor Ort erforderlich sind. Sie sind ein Treiber der Digitalisierung und schaffen innovative Anwendungsfelder\, insbesondere für Künstliche Intelligenz (KI). \nKI-Anwendungen\, die auf großen Datenmengen und hoher Rechenleistung basieren\, profitieren erheblich von der Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit der Cloud. Dadurch werden komplexe KI-Lösungen auch für kleine und mittelständische Unternehmen sowie Privatpersonen zugänglich und erschwinglich. \nDoch die Einführung und Nutzung von Cloud-Technologien bringt nicht nur Vorteile mit sich. Themen wie IT-Sicherheit\, Datenmanagement und regulatorische Anforderungen stellen Herausforderungen dar\, die es zu meistern gilt. Ein fundiertes Verständnis der verfügbaren Cloud-Technologien und deren Einsatzmöglichkeiten ist entscheidend\, um die richtigen Entscheidungen zu treffen\, Risiken zu minimieren und Einsparungspotenziale zu nutzen. \n  \nLernziele\n\nEntwickeln Sie Verständnis für die Basistechnologie der Cloud-Technologie.\nLernen Sie Anwendungsbereiche und Potenziale kennen.\nErhalten Sie einen Überblick über unterschiedlich Arten von Cloud-Technologien.\nLernen Sie Herausforderungen und Risiken einzuschätzen.\nErkennen Sie den Mehrwert von Cloud-Technologien für KI-Anwendungen.\n\n  \nDozent(en)\nJonas Voges M. Sc. \n  \nZielgruppe\nEntscheidungsträger\, IT-Admin und F&E mittelständischer Unternehmen. \n  \nVorkenntnisse\nKeine speziellen Vorkenntnisse nötig. \n 
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/ki-anwendungen-mit-cloud-technologien-realisieren-4/
CATEGORIES:IT-Sicherheit und KI,KI-basierte Produkte und Services
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SUMMARY:Rundgang Nachhaltigkeit: Praxisbeispiele der Digitalisierung in der Lernfabrik ETA
DESCRIPTION:Wie können kleine und mittlere Unternehmen Digitalisierungspotenziale erkennen und erste Schritte in Richtung Digitalisierung des Energiemanagements nehmen oder KI für effizientere Prozesse nutzen? Antworten darauf geben wir im Rundgang durch die Lernfabrik ETA  an der TU Darmstadt anhand konkreter Anwendungsbeispiele: \nDie Lernfabrik ETA ist eine Schulungsumgebung in einem realen Produktionsumfeld (Produktion einer Steuerscheibe). Dort erfahren Sie\, welche Maßnahmen zu einer energieeffizienten Produktion beitragen können und wie der Schritt zur energieeffizienten Produktion durch Digitalisierung unterstützt werden kann. \n  \nDozenten\nNiklas Bode\, M.Sc. \n  \nLernziele\n\nKonkrete Anwendungsbeispiele für Digitalisierung sowie deren Mehrwert im Energiemanagement kennenlernen.\nPraxisbeispiele für Energieeffizienzmaßnahmen erleben.\nEinblicke in die Umsetzung von digitalen Anwendungen im Energiemanagement erhalten.\nDigitales Produktmanagement und nachhaltige Produktionstechnologien in der Anwendung verstehen.\n\n  \nZielgruppe\nMitarbeitende von kleinen- und mittleren Unternehmen mit Bezug zur Produktion.
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LOCATION:ETA-Lernfabrik\, L6 | 03\, Eugen-Kogon-Straße 4 L6 | 03\, Darmstadt\, 64287\, Deutschland
CATEGORIES:KI-getriebene Produktion,Nachhaltigkeit durch KI
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SUMMARY:Wie KI bei der Modellierung von Bauteilen aus Metamaterialien unterstützt
DESCRIPTION:Lernen Sie die Eigenschaften von Metamaterialien und die damit verbundenen Anwendungsmöglichkeiten in der Produktentwicklung kennen\n  \n\n\nDie fortschreitende Entwicklung und Verbreitung additiver Fertigungstechnologien in der jüngsten Vergangenheit eröffnet neue Möglichkeiten zur Herstellung innovativer Produkte. Durch die gezielte Materialplatzierung im Raum können geometrisch komplexe Objekte und Strukturen gefertigt werden. Sogenannte (mechanische) Metamaterialien nutzen diese Möglichkeiten\, um komplexe Interaktionen \, wie bspw. auxetisches Verhalten oder Bistabilität\, durch feine Strukturen abzubilden. Die Grundgeometrie des Materials – auch Einheitszelle genannt – bildet die Basis für die Entwicklung dieser Materialien. \nDie Anforderungen an  das Metamaterial können vielseitig sein und die Einsatzgebiete von Leichtbau bis hin zur Integration von komplexen mechanischen Interaktionen reichen. Der Computer-gestützte Designprozess kann den Benutzer durch automatische Optimierung der Topologie der Einheitszelle\, sowie der Gesamtstruktur unterstützen. Die hierbei formulierten mathematischen Probleme können durch den Einsatz von KI-basierten Technologien gelöst oder deren Lösung beschleunigt werden. \nIm Rahmen der Veranstaltung wird die Anwendung von KI-basierter Optimierung für das Design von Metamaterialien veranschaulicht und die Hintergründe erklärt. \n  \nDozent\nSebastian Besler\, Fraunhofer IGD \n  \nLernziele\n\nDie Teilnehmenden lernen die Grundlagen von mechanischen Metamaterialien kennen\nerhalten einen Überblick über ihre Einsatzgebiete\nerfahren wie mechanische Metamaterialien aus Einheitszellen erstellt werden\nlernen wie die Topologieoptimierung das Design unterstützen kann\nerfahren welche Rolle KI dabei spielen kann.\n\n  \nZielgruppe\nIngenieure\, Konstrukteure und Anwender von CAD/CAE-Software \n  \nVorkenntnisse\nKenntnisse in CAD/CAE von Vorteil
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/wie-ki-bei-der-modellierung-von-bauteilen-aus-metamaterialien-unterstuetzt-6/
CATEGORIES:KI-getriebene Produktion
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SUMMARY:Energy Harvesting: Sensoren kabellos und dezentral mit Energie versorgen
DESCRIPTION:Unter Energy Harvesting versteht man das „Ernten“ kleiner Mengen elektrischer Energie\, die technische Prozesse mit geringem Leistungsbedarf versorgen können.\nEnergy Harvester können elektrische Energie aus der Umgebung gewinnen\, wo sie lokal in Form von Licht\, Wärme\, Luft- oder Flüssigkeitsbewegungen\, mechanischer Bewegung vorliegt. Durch ihren Einsatz können technische Einschränkungen vermieden werden\, wie sie beispielsweise Kabel oder Batterien mit sich bringen. \nDas Seminar gibt einen Überblick über Energy Harvesting Systeme\, die zur Versorgung smarter Sensoren entwickelt wurden. Da diese Sensoren vornehmlich für die Überwachung mechanischer Komponenten wie Radlager oder Antriebssträngen eingesetzt werden\, liegt der Fokus auf der Nutzung mechanischer\, linearer oder rotatorischer Schwingungen und rotatorischer Bewegungen zur Energiewandlung.\nWeitere Anwendungen für Energy Harvester ergeben sich unter Verwendung flexibler Wandlerwerkstoffe\, die das Gewinnen von Energie in Textilien ermöglichen und dadurch neue Anwendungsbereiche smarter Sensoren erschließen. \nDozent\nMicheal Matthias \nLernziele\n\nPrinzipien zur dezentralen Energieversorgung autonomer Sensoren kennenlernen.\nMöglichkeiten und Einschränkungen für die Anwendung im eigenen Unternehmen einschätzen können.\n\nZielgruppe\nApplikationsingenieure\, F&E-Fachkräfte\, Technologiescouts\, Innovationsmanager \nVorkenntnisse\n\nNaturwissenschaftlich-technisches Grundverständnis\nHilfreich aber nicht notwendig sind Kenntnisse auf dem Gebiet der Datenerfassung\, -verarbeitung\, -übertragung\nVerständnis über den Anwendungskontext (z.B. Anlagentechnik)\n\n 
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CATEGORIES:KI-getriebene Produktion
ORGANIZER;CN="Michael Matthias":MAILTO:Michael.matthias@lbf.fraunhofer.de
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