Innovation

Neue offene Kurse – Schulungsempfehlungen

Wir befinden uns aktuell mitten im Sommerloch – sehr viele Leute haben Urlaub und sind verreist. Urlaub ist normalerweise ein guter Zeitpunkt, über die Zukunft nachzudenken.

Heute möchte ich Ihnen einige Onlinetrainings vorschlagen – und eine neue offene Universität vorstellen.


Industrie 4.0 – Umsetzungshindernisse

Viele Unternehmen haben das Potential der Industrie 4.0 verstanden, doch nicht alle implementieren bereits die passenden Szenerien. Nach Meinung der angefügten Studie sind hierfür auch Lücken in der Software für das Verarbeiten kontinuierlicher Datenströme verantwortlich.


Künstliche Intelligenz – Weiterbildung Rhein-Neckar

Verfahren der künstlichen Intelligenz werden mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit immer weiter in die Arbeitswelt vordringen.

Mancher zweifelt daran, daß Deutschland in der Lage ist, im globalen Wettbewerb im Bereich KI zu bestehen.

Fragt sich, wie meine eigene Region diesbezüglich akademisch aufgestellt ist.


Robotic Process Automation

Die moderne Arbeitswelt unterliegt einem fundamentalen Wandel. Glaubt man Studien fallen in naher Zukunft viele Jobs weg, oder ändern sich fundamental. Im D!gitalist Magazin finden sich diverse Artikelserien, die diese Entwicklung verdeutlichen.


New Leadership: Anforderungen an die Führungskräfte von morgen

Die Digitalisierung der Arbeitswelt und der damit verbundene Wandel erfordern ein Umdenken von Unternehmen und Mitarbeitern.

Themen wie Agilität, lebenslanges Lernen und die sich wandelnde Rolle des Managements rücken in den Vordergrund und erweisen sich zunehmend als wettbewerbskritische Faktoren.


Künstliche Intelligenz und Ethik

China und die USA entwickeln sich gegenwärtig zu den Zentren der künstlichen Intelligenz, und Europa muss sich bemühen, Schritt zu halten, um nicht abgehängt zu werden. Die Frage ist, wie dies geschehen soll.


KI – Die neue Arbeitswelt

Die Arbeitswelt ändert sich aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung. Da die Datenmengen stetig anwachsen, entstehen im Produktmanagement neue Anforderungen und es werden neue Kompetenzen benötigt.


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.


Künstliche Intelligenz und Datenschutz

Nicht erst seit der Einführung der Datenschutz Grundverordnung hat der Datenschutz eine hohe Priorität in der IT. Wer mit künstlicher Intelligenz arbeitet, unterliegt noch weitergehenden Anforderungen.


Künstliche Intelligenz – Aufholjagd nötig

China und die USA sind die großen Player im Bereich der künstlichen Intelligenz, und viele Experten warnen davor, daß Europa und Deutschland im Begriff sind, abgehängt zu werden. Dabei hängt die zukünftige Wertschöpfung an der Frage, ob die Unternehmen den Anschluss halten können.


Nachhaltigkeit und künstliche Intelligenz

Angeregt durch einen Beitrag in Google’s „The Keyword“ Newsletter habe ich mir angesehen, was die künstliche Intelligenz im Bereich Nachhaltigkeit leisten kann, beziehungsweise schon leistet.


Typische Big Data Projekte

Heutzutage können Big Data Projekte richtig groß werden. Rund um Flugzeugtriebwerke und deren Wartung entstehen besonders große Datenmengen und Projekte. Um solche Datenmengen zu speichern und auszuwerten, benötigt man Datalakes und leistungsfähige Werkzeuge des maschinellen Lernens.


Digital Twins

Digital Twins (digitale Zwillinge) sind digitale Abbilder realer Maschinen oder Anlagen, und ermöglichen den fehlerlosen Betrieb dieser Anlage. Möglich wird ein solches digitales Abbild durch das Dreigespann maschinelles Lernen, Internet of Things und Big Data.


Lese- und Lernempfehlungen Data Science

Inzwischen dürfte selbst den größten Zweiflern klar geworden sein, daß sich mit der künstlichen Intelligenz viel ändern wird. Die Firma von morgen ist intelligent.

Heute möchte ich Ihnen Lernquellen vorstellen, die sich mit dem großen Thema der Data Science und des Deep Learning befassen.


Machine Learning und Algorithmic Bias – Eine Einführung

Neulich habe ich eine Artikelserie verfolgt, in der es um die Befangenheit (Bias) in Algorithmen der Maschinenintelligenz ging, die durchaus problematisch sein kann.

IBM hat eine Softwarebibliothek veröffentlicht, die bei dieser Problematik weiterhilft, und bietet eine große Menge an weiterführenden Informationen an.


Ethik der künstlichen Intelligenz

Wenn Sie sich ein wenig mit dem Thema der künstlichen Intelligenz befassen, werden Sie schnell auf Fragestellungen stoßen, die über die reine Technologie hinausgehen oder auch über die betriebswirtschaftlichen Aspekte.

Über intelligente Algorithmen verleihen wir Maschinen menschliche Fähigkeiten, und fragen uns richtigerweise ob diese Software allen ethischen Aspekten genügt.


Fünf zentrale Websites zum Thema Visualisierung von Daten

Letzte Woche habe ich über Data-Lakes geschrieben. Richtig interessant werden diese großen Datenspeicher aber erst, wenn man die vielen Daten auch visualisieren kann. Hierfür benötigt man drei Dinge: Inspiration, Frameworks und Designtechniken.

Die Quellen, die ich in der Anlage zum Artikel aufgeführt habe, liefern genau das.


Anforderungen aus Data Science Projekten

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung wenden sich immer mehr Unternehmen ihren großen Datenbeständen zu, und versuchen aus diesen Daten geschäftsrelevantes Wissen zu extrahieren. Für solche Auswertungen sind Data Scientists nötig, mit ihrem spezifischen Know How und Techniken.

Fragt sich, wo die Stolpersteine im Bereich Data Science liegen, und was solche Projekte erfolgreich macht.


Machine Learning – Erfahrungen der Fast Movers

Dafür, daß es sich derzeit um eines der meistbesprochenen fachlichen Themen in der IT handelt, blicken die Techniken des maschinellen Lernens auf eine erstaunlich lange Geschichte zurück.

Die Economist Intelligence Unit hat zusammen mit der Firma SAP eine Studie veröffentlicht, die zeigt, wie erfolgreiche Firmen diese Technologie heutzutage einsetzen.


Unternehmensgründung und Wachstum

Junge Unternehmen stehen nicht nur vor der Aufgabe, ein tragfähiges Produkt zu entwickeln, sondern sie müssen sich auch um Aspekte, wie das Marketing oder die Positionierung kümmern.

Ein praxisorientierter Guide kann hierbei helfen.


Arbeitsumgebungen für Machine Learning und Data Science

Data Science Projekte oder Machine Learningmodelle bestehen oft aus einer Vielzahl von Modellelementen oder Detailanalysen, die man zusammen betrachten muss.

In der Praxis ist es keine einfache Angelegenheit, den notwendigen Überblick zu behalten. Zwei interessante Bibliotheken füllen diese Lücke.


Buchbesprechung – Produktmanagement für Dummies

Ich habe mir das neue Buch von Lawler und Schure zum Thema Produktmanagement näher angesehen. Wer einen Überblick über die Arbeitsweisen im Produktmanagement sucht, und dabei Wert auf einen leicht verständlichen Text legt, ist meiner Meinung nach mit diesem Buch gut bedient.


Ideenmanagement und Befragungstechniken

Innovative Produkte sind eigentlich in jeder Branche wichtig. Fragt sich, welche Organisationsform besonders innovationsfördernd ist.

Lange ging man davon aus, daß ein großes Netzwerk erforderlich ist. Eine neue Studie zeigt, daß es auch anders geht.


Cloud Computing: Einführung in Kubernetes und Docker

Kubernetes und Docker liefern wichtige Fähigkeiten, die speziell im Cloud Umfeld benötigt werden aber auch On-Promise eingesetzt werden.

Beide Tools sind besonders bei Entwicklern und im DevOps beliebt, lassen sich aber auch in anderen Bereichen einsetzen. Daher sollte man beide Tools einmal gesehen haben.

Heute gibt es eine Kurzeinführung.