Künstliche Intelligenz – Schulungsempfehlungen

Experten warnen davor, daß Deutschland und Europa aufpassen müssen, um nicht von amerikanischen und chinesischen Unternehmen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz abgehängt zu werden.

Aus- und Weiterbildung könnte diese Entwicklung abmildern. Heute möchte ich Ihnen einige Onlinetrainings vorschlagen.

Kursempfehlungen

Im Anhang zum Artikel finden Sie Links auf unterschiedliche Quellen für Online-Kurse rund um die Themen KI, Data Science oder Mathematik.

Je nach Quelle laufen derzeit mehrere Kurse oder können im Selbststudium absolviert werden. Diese Kurse bieten allesamt einen guten Einblick in die KI, oder befriedigen Spezialinteressen auf diesem Gebiet.

Strategie

Eine der Kernfragen ist, wie sich die Arbeitswelt aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung ändern wird. Hierzu ist bei Mooc.House gerade der Kurs „Technologie, Strategie und Leadership“ angelaufen.

Laut Kursbeschreibung geht es um die folgenden Inhalte:

„Namhafte VertreterInnen aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft präsentieren Ihnen schwerpunktmäßig die Auswirkungen der digitalen Transformation auf Unternehmens- und Mitarbeiterführung. Mit diesem Kursangebot sollen die Fragen beantwortet werden, wie sich der Einsatz neuer Technologien auf bestehende Strategien, Unternehmensstrukturen sowie Organisationskulturen auswirkt und welche Kompetenz- bzw. Anforderungsprofile von Beschäftigten und Führungskräften im Zuge der digitalen Transformation wichtiger werden.“

Der Kurs ist relativ kurz, und läßt sich daher gut in den Arbeitstag einbauen.

Texterkennung

Verfahren zur Texterkennung werden heutzutage häufig eingesetzt. Beispielsweise verwenden Übersetzungssysteme solche Verfahren.

Oder vielleicht haben Sie schon einmal von der Sentimentanalyse gehört, die im Marketing gerne eingesetzt wird, um zu verstehen, wie der Markt über die eigene Firma denkt, indem man Texte analysiert.

Texterkennung und v.a. -verstehen ist aber auch wichtig, um aus rohen Texten strukturierte Informationen machen zu können.

Zu diesem Themenkomplex insgesamt läuft derzeit ein Grundlagenkurs auf openHPI mit dem Titel „Information Service Engineering“. Darin geht es um die Grundlagen der Sprachverarbeitung. Wenn Sie sich das Kursmaterial näher ansehen, werden Sie schnell feststellen, daß der Kurs einen echten Rundschlag macht, und sehr viele Algorithmen und Verfahren abdeckt.

Der Kurs „Text Analytics with SAP HANA Platform“ bei openSAP zeigt, wie man solche Texterkennungs- und analyseverfahren in eigenen Anwendungen einsetzen kann, um reale Probleme im Bereich Textverstehen zu lösen.

Deep Learning

Derzeit erzielen Verfahren die besten Ergebnisse, die zum Deep Learning gehören. Beispielsweise wurde der bekannte Computer, der vor Kurzem den Großmeister in dem Spiel „Go“ geschlagen hat, mittels eines speziellen neuronalen Netzes „programmiert“.

Zu diesem Wissensbereich ist auf openSAP der Kurs „Enterprise Deep Learning with TensorFlow“ zu empfehlen. Darin wird gezeigt, wie man KI-Modelle baut, die per Deep Learning echte Geschäftsprobleme lösen können.

Die folgenden Inhalte werden während der sechs Kurswochen behandelt:

Was ist Deep Learning?
Programmieren mit Tensorflow.
Deep Networks and Sequence Models
Convolutional Networks
Industrielle Anwendungen des Deep Learning
Fortgeschrittene Themen

Komplementär, bzw ergänzend kann ich die offenen Kurse der Wolfram University empfehlen. Beispielsweise gibt es dort Webinar mit Titeln wie „Deep Neural Networks for Computer Vision“ oder „Building Blocks for Deep Learning„, die sehr interessant sind. Darüberhinaus habe ich neulich Webinare über die Analyse von Text und Audio dort besucht, die auch gut waren.

Weiterführende Informationen

Das Original dieses Artikels ist auf →Der Produktmanager erschienen (©Andreas Rudolph). Folgeartikel zum Thema gibt es über die (→Mailingliste), oder indem Sie →mir auf Twitter folgen.

Das Foto gehört der SAP SE, und wird entsprechend der Presseregeln verwendet.

In der Online Version des Artikels finden Sie hier die versprochenen weiterführenden Links: