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Aktuelles des ZfKI

Der ZfKI Newsletter - wir informieren Sie über Aktuelles und Veranstaltungen im ZfKI.

KI-Herbst 2023

KI Herbst der ZfKI

Das Zentrum für Künstliche Intelligenz bot im Rahmen des KISMi Projekts (Künstliche Intelligenz Supportplattform Mittelstand) den "KI Herbst" als Veranstaltungsreihe rund um den Einsatz von KI, insbesondere in Unternehmen an. 

Übersicht der durchgeführten Veranstaltungen des KI Herbsts 2023

Der Einstieg in das Maschinelle Lernen: die Lineare Regression. Der Workshop behandelt die Anwendung der linearen Regression auf generierte Daten sowie auf ein einfaches Praxisbeispiel. Eine explorative Datenanalyse und Diskussion der Werte wird durchgenommen und die lineare Regression erklärt.

Lernziele: Verarbeitung einfacher Tabellendaten, Anwenden der linearen Regression

Zielgruppe: Einsteiger in Machine Learning und Data Science, mit grundlegenden Kenntnissen in Python Programmierung.

Hard- und Softwarevoraussetzungen: Eigener Rechner mit ausreichender Leistung und installierter Software Umgebung (empfohlen Anaconda 3 / Jupyter Notebook)

Die Logistische Regression ist eine spezielle Form der Regressionsanalyse – und oft ein guter Einstieg in komplexere Lernverfahren zur Klassifikation – und für viele Anwendungen technisch völlig ausreichend. Der Workshop führt diese Technik am Praxisbeispiel ein und diskutiert Gütekriterien.

Lernziele: Verarbeitung einfacher Tabellendaten, Anwenden der logistischen Regression.

Zielgruppe: Einsteiger in Machine Learning und Data Science, grundlegende Kenntnisse in Python Programmierung.

Hard- und Softwarevoraussetzungen: Eigener Rechner mit ausreichender Leistung und installierter Software Umgebung (empfohlen Anaconda 3 / Jupyter Notebook)

Hinweis zur Organisation: Die Veranstaltung wird mit dem Online-Konferenztool „Zoom“ durchgeführt. Zur Teilnahme sind weder Download noch Registrierung nötig. Es genügt ein aktueller Webbrowser.

Der Zugangslink wird rechtzeitig zur Verfügung gestellt.

Maschinelles Lernen von Entscheidungsbäumen stellt eine Methode dar, die im Gegensatz zu Neuronalen Netzen nachvollziehbare und erklärbare Modelle generiert.

Der Workshop führt in diese Techniken ein und es wird am Beispiel eine Vorhersage von Einkaufsverhalten mit Decision Trees und Random Forests auf Basis von synthetisch generierten Daten erarbeitet.

Lernziele: Generieren und verarbeiten von synthetischen Daten, Anwenden der ML Algorithmen, Evaluation der Modelle.

Zielgruppe: Einsteiger in Machine Learning und Data Science, grundlegende Kenntnisse in Python Programmierung.

Hard- und Softwarevoraussetzungen: Eigener Rechner mit ausreichender Leistung und installierter Software Umgebung (empfohlen Anaconda 3 / Jupyter Notebook)

Hinweis zur Organisation: Die Veranstaltung wird mit dem Online-Konferenztool „Zoom“ durchgeführt. Zur Teilnahme sind weder Download noch Registrierung nötig. Es genügt ein aktueller Webbrowser.

Der Zugangslink wird rechtzeitig zur Verfügung gestellt.

Ein verbreitetes klassisches Verfahren des Maschinellen Lernens stellen „Support Vector Machines“ (SVM) dar. Das Verfahren ist speichereffizient und eignet sich besonders gut für weniger komplexe Aufgaben mit kleineren, wenig verrauschten Daten. Der Workshop stellt dieses Verfahren vor, zeigt das Konzept der Kernelfunkion, diskutiert Codebeispiele und Hyperparameteroptimierung und führt weitere Gütekriterien ein.

Lernziele: Generieren und verarbeiten von synthetischen Daten, Anwenden der ML Algorithmen, Evaluation der Modelle, Visualisierung, Optimierungsverfahren.

Zielgruppe: Einsteiger in Machine Learning und Data Science, grundlegende Kenntnisse in Python Programmierung.

Hard- und Softwarevoraussetzungen: Eigener Rechner mit ausreichender Leistung und installierter Software Umgebung (empfohlen Anaconda 3 / Jupyter Notebook)

Hinweis zur Organisation: Die Veranstaltung wird mit dem Online-Konferenztool „Zoom“ durchgeführt. Zur Teilnahme sind weder Download noch Registrierung nötig. Es genügt ein aktueller Webbrowser.

Der Zugangslink wird rechtzeitig zur Verfügung gestellt.

Während sich Gem 1-4 mit Supervised Learning befassen, stellt dieser Workshop neben einem weiteren, einfachen Verfahren aus dieser Klasse auch Methoden des Unsupervised Learnings vor. Code und Praxisbeispiele werden zu den Verfahren K-Means (ein Clusteringverfahren / unsupervised) und K-nearest-neighbors (KNN) vorgestellt.

Lernziele: Generieren und verarbeiten von Praxisdaten, Anwenden der ML Algorithmen, Evaluation der Modelle, Visualisierung.

Zielgruppe: Einsteiger in Machine Learning und Data Science, grundlegende Kenntnisse in Python Programmierung.

Hard- und Softwarevoraussetzungen: Eigener Rechner mit ausreichender Leistung und installierter Software Umgebung (empfohlen Anaconda 3 / Jupyter Notebook)

Hinweis zur Organisation: Die Veranstaltung wird mit dem Online-Konferenztool „Zoom“ durchgeführt. Zur Teilnahme sind weder Download noch Registrierung nötig. Es genügt ein aktueller Webbrowser.

Der Zugangslink wird rechtzeitig zur Verfügung gestellt.

Prof. Dr. Matthias Drüppel / Prof. Dr. Janko Dietzsch
ZfKI der DHBW Stuttgart

KI ist gekommen, um zu bleiben. Und das heißt, dass sich Unternehmen fragen müssen OB, WO und WIE sie von dieser neuen Technologie profitieren können, um nicht eine der größten technologischen Veränderungen des 21. Jahrhunderts zu verschlafen. Bei einer so rasanten Technologieentwicklung ist es aus Unternehmenssicht schwer, den Überblick zu behalten: sowohl beim Technologie-Verständnis als auch beim Erkennen möglicher Potentiale.

In diesem Workshop wollen wir einen Querschnitt über wichtige Anwendungsfelder von künstlicher Intelligenz geben. Hierbei möchten wir sowohl Anwendungen als auch Technologie (be-)greifbar machen – auch für diejenigen, die noch nicht tief in die Technik eintauchen konnten!

Zielgruppe: Executives – die Entscheider in Unternehmen, die KI zielgerichtet einsetzen wollen

Achtung: Die Veranstaltung findet hybrid statt (Teilnahme in Präsenz und online möglich)

Dr. rer. nat. Christian Tutschku
Fraunhofer IAO / Head of Team Quantum Computing

Applying (quantum) machine learning techniques to industrial use cases conventionally already represents a relevant- and on the quantum-side defines a highly promising approach towards beating classical computing schemes for a large set of use cases.

However, finding experts in both, quantum computing as well as machine learning is notoriously difficult nowadays. As a direct consequence, this hinders the application of state-of-the-art (quantum) machine learning algorithms for industrial use cases, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs).

Within the joint research project AutoQML we are developing a cloud-based solution enabling the automatic use of (Q)ML-algorithms without a fundamental understanding of neither quantum nor conventional machine learning techniques. This talk will introduce our approach, which enables customers to take advantage of suitable (quantum) machine learning algorithms without optimizing the associated hyperparameters manually.

Please note: The expert talk is a hybrid event (on site and online participation possible).

In den Unternehmen ist klar angekommen, dass ihr wirtschaftlicher Erfolg und ihre Wettbewerbsstärke in hohem Maße von Daten beeinflusst wird. Daten stellen einen strategischen Unternehmenswert dar. Um jedoch Vorteile daraus generieren zu können, sind Datenanalysen nötig, die aus den Daten Informationen und letztendlich wertvolles Wissen generieren. Hier stoßen Unternehmen häufig insbesondere bei unstrukturierten Daten (z.B. Texte) auf große Herausforderungen. Und dennoch sind es gerade diese unstrukturierten Daten, die sehr viele, wertvolle Informationen in sich bergen. Im Rahmen des Vortrags soll anhand eines konkreten User Cases praxisnah dargestellt werden, wie mit Hilfe der LDA-Analyse aus unstrukturierten Daten automatisch Topics erkannt werden können.

Zielgruppe: Anwender im Unternehmen, Betriebswirte, Marketing

Achtung: Die Veranstaltung findet hybrid statt (Teilnahme in Präsenz und online möglich).

Wissen ist Macht - diese Aussage ist zeitlos.
Durch KI eröffnen sich neue Chancen für Unternehmen relevantes Wissen über ihr Zielmärkte, ihre Wettbewerber und ihre Kunden zu erfahren und es nutzbar zu
machen. 

  • Welcher Hersteller liefert Gepäckförderbänder für den geplanten Flughafen in Brasilien?
  • Welchen Ansprechpartner muss ich kontaktieren, um meine Antriebe für die Förderbänder frühzeitig für das Projekt anzubieten?
  • Stehen meine Wettbewerber bereits mit den Verantwortlichen in Kontakt?

In diesem Workshop möchten wir Ihnen anhand realer Use Cases aus dem Maschinenbau das Potenzial von KI in einer Live-Demo zeigen.

Zielgruppe: Vertriebsmanager im Maschinenbau, Data Master Manager, Mitarbeitende in Marketing-, Marktforschungs- und Digitalisierungsabteilungen
Veranstaltungsort: DHBW Stuttgart, Fakultät Technik, Lerchenstr. 1, 70174 Stuttgart

Das Netzwerk des KI Bundesverbands verbindet die innovativsten KI- und Deep-Tech-Unternehmen mit der etablierten Wirtschaft und Politik. Mehr als 400 KI-Unternehmen sind in dem Netzwerk verbunden: KMU, Startups, Expertinnen und Experten mit Erfahrung in der Anwendung von KI. Das Netzwerk, dem inzwischen auch die DHBW über das ZfKI angehört, stellt sich am 12.12.2023 um 17 Uhr vor.

Zielgruppe: Unternehmen und interessierte Hochschulmitglieder

Hinweis zur Organisation: Die Veranstaltung wird mit dem Online-Konferenztool „Zoom“ durchgeführt. Zur Teilnahme sind weder Download noch Registrierung nötig. Es genügt ein aktueller Webbrowser.

Der Zugangslink wird rechtzeitig zur Verfügung gestellt.

ZfKI unterstützt KMU beim Einsatz von KI

Prof. Dr. Janko Dietzsch und Prof. Dr. Matthias Drüppel vor einem DHBW Stuttgart Aufsteller

KI ist gekommen, um zu bleiben. Unternehmen müssen sich demzufolge fragen, ob, wo und wie sie von einer der größten technologischen Entwicklungen des 21. Jahrhunderts profitieren können. Bei einer so rasanten Technologieentwicklung ist es aus Unternehmenssicht schwer, beim Technologieverständnis und dem Erkennen möglicher Potenziale den Überblick zu behalten. Hier unterstützt das Zentrum für Künstliche Intelligenz (ZfKI) der DHBW Stuttgart. Ende November 2023 fand die Executive Insights Veranstaltung „KI verstehen und Potenziale erkennen“ an der DHBW Stuttgart statt. Prof. Dr. Matthias Drüppel und Prof. Dr. Janko Dietzsch gaben einen hervorragenden Überblick über die aktuellen Möglichkeiten sowie spannende Einblicke mit ihrer sich gegenseitig perfekt ergänzenden fachlichen Perspektive.

KI-Herbst: Data-Driven Sales: KI-Power für den Maschinenbau

Teilnehmende der Veranstaltung sitzen im Vortragsraum um einen großen Tisch und schauen auf einen Bildschirm.

Das Zentrum für Künstliche Intelligenz (ZfKI) der DHBW Stuttgart lud im November 2023 die Gründer von Spotium ein, um über das Thema „Data-Driven Sales: KI-Power für den Maschinenbau“ zu referieren und zu diskutieren. 
Nach einer kurzen Vorstellungsrunde wurden drei verschiedene Use-Cases vorgestellt: Die Projektakquise eines internationalen Antriebsherstellers, die Erstellung von Zielkundenlisten für einen mittelständischen Trübungssensorhersteller zur Neukund*innenengewinnung sowie die Bestandskundenklassifikation eines mittelständischen Sensorherstellers für gezielte Marketingkampagnen.

KI Herbst startet mit Expert Talk zu Quantum Machine Learning 

Dr. Christian Tutschku vom Fraunhofer IAO und Prof. Dr. Dirk Reichhardt von der DHBW Stuttgart vor dem Plakat der Veranstaltung

Am 17. Oktober 2023 fand im Neubau der Fakultät Technik an der DHBW Stuttgart ein Vortrag über die industrielle Anwendung von Quantum Machine Learning statt. Referent Dr. Christian Tutschku leitet am Fraunhofer IAO das Team Quantencomputing im Forschungsbereich Digital Business. In seinem Vortrag gab Tutschku den interessierten Teilnehmenden Einblicke in die Grundlagen und Anwendungsmöglichkeiten der Quantentechnologie. Dabei wurden insbesondere die Kombinationsmöglichkeiten mit maschinellen Lernverfahren dargestellt und mit einer Open Source Python QML Implementierung vorgeführt.

ZfKI tritt dem Forschungsnetzwerk des KI Bundesverbands bei

ZfKI tritt dem Forschungsnetzwerk des KI Bundesverbands bei

Das Zentrum für Künstliche Intelligenz (ZfKI) der DHBW Stuttgart ist dem Forschungsnetzwerk des KI Bundesverbands beigetreten. Das Netzwerk für angewandte KI Forschung ist als eine Plattform für den Theorie-Praxis-Transfer in beide Richtungen zu verstehen. Einerseits findet ein Austausch zwischen Angewandter Forschung und Unternehmen statt und andererseits sollen die Forschungskenntnisse schnell in die betrieblichen Anwendungsfälle einfließen, was wissenschaftliche Expertise und unternehmerisches Denken voraussetzt.

ExpertTalk: EU Verordnung der Regulierung von KI

Prof. Dr. Reichardt (links) und Prof. Dr. Glauner (rechts)

Am 12. Juli 2023 fand im Neubau der Fakultät Technik an der DHBW Stuttgart ein Vortrag über den EU AI Act von Prof. Dr. Patrick Glauner von der Technischen Hochschule Deggendorf statt. Er wurde bereits im deutschen, französischen und luxemburgischen Parlament als Sachverständiger zur EU Verordnung der Regulierung Künstlicher Intelligenz (EU AI Act) gehört.

DHBW Stuttgart beim Digitalgipfel BW 2023

Prof. Dr. Dirk Reichardt, Prof. Dr.-Ing. Tim Jansen, Prof. Dr. Thomas Kessel (v.l.)

Am 22. Juni 2023 fand der Digitalgipfel BW in der Porsche-Arena statt. Dieser verfolgt das Ziel, die Sichtbarkeit des Landes Baden-Württemberg als Top-Standort für Digitalisierung und auch für Zukunftstechnologien wie Künstliche Intelligenz zu unterstreichen. Die DHBW Stuttgart war über das Zentrum für Künstliche Intelligenz (ZfKI) und das dort angesiedelte Projekt KISMi (KI Supportplattform Mittelstand) im Ausstellungsbereich der KI-Regionallabore und Digital Hubs prominent vertreten.

Hybrider Workshop: Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre

Am 14. Juni 2023 luden das ZfKI der DHBW Stuttgart und die NextEducation Forschungsgruppe der DHBW Karlsruhe zusammen mit dem KI-Campus zum Workshop „Sprachassistenzen, Chatbots & KI Systeme als Chance für die Hochschullehre“ ein.

Der Workshop zur Integration von generativer KI wie ChatGPT in die Hochschullehre wurde als hybride Veranstaltung durchgeführt, um die Teilnahme von Lehrenden und Forschenden sowohl vor Ort als auch online zu ermöglichen. Etwa 20 Teilnehmerinnen und Teilnehmer nahmen persönlich an der Veranstaltung teil, während bis zu 50 weitere online per Videokonferenz zugeschaltet waren. Diese hybride Struktur erlaubte eine breite Beteiligung von Lehrenden aus verschiedenen Fachbereichen und förderte den interdisziplinären Austausch über die Anwendungsmöglichkeiten von ChatGPT in verschiedenen Disziplinen. Strukturiert war der Workshop in drei Blöcke, in denen die Teilnehmenden ausführlich zum Thema Studieren, Lehren und Prüfen mit Künstlicher Intelligenz diskutierten.

Expert Talks mit dem Thema OpenAI ChatGPT erfolgreich gestartet

Prof. Dr. Thomas Kessel, Prof. Dr. Dirk Reichardt und Dr. Sven Schmeier beim Expert Talk zum Thema Open AI ChatGPT an der DHBW Stuttgart

Am Donnerstag, den 9. März 2023, fand im gut gefüllten Plenum im Neubau der Fakultät Technik der DHBW Stuttgart der mit Spannung erwartete Vortrag von Dr. Sven Schmeier zu ChatGPT statt. Deutlich über 100 Teilnehmende aus allen Fakultäten sowie Partnerunternehmen und Studierende waren bei der hybriden Veranstaltung vertreten.

Anwendungsforum: KI-Experten tauschen sich aus

v.l.n.r. Prof.  Dr.-Ing. Harald Stuhler, Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Kfm. Christoph Runde, Ulrich Barth, Ulrich Höschle, Prof. Dr. Dirk Reichardt

Das Anwendungsforum des 2022 gegründeten Zentrums für Künstliche Intelligenz (ZfKI) der DHBW Stuttgart hat sich zu seiner ersten konstituierenden Sitzung getroffen.

Starker Auftritt des ZfKI auf dem DHBW AI Transfer Congress

v.l.n.r. Prof. Dr. Stephan Schulz, Prof. Dr. Janko Dietzsch und Prof. Dr. Falko Kötter, Prof. Dr. Monika Kochanowski, Prof. Dr. Thomas Kessel, Prof. Dr. Dirk Reichardt.

Am 23. September 2022 fand der erste Transferkongress zum Thema Künstliche Intelligenz an der DHBW statt. Rund 350 Gäste aus Wissenschaft und Wirtschaft kamen dazu am Bildungscampus in Heilbronn zusammen. Wissenschaftler*innen aller Standorte und Fachbereiche der Hochschule sowie Praxispartner aus verschiedenen Unternehmen präsentierten auf dem Kongress rund 60 Projekte mit konkretem Anwendungsbezug.

Erneuter Erfolg bei Weltmeisterschaft für automatische Beweiser

Der an der DHBW Stuttgart entwickelte Theorembeweiser E feiert Erfolge bei FloC Olympic Games in Haifa (Israel)

In der CADE ATP System Competition, der Weltmeisterschaft für automatische Beweiser, besteht die SLH-Division (Sledgehammer-Division) aus Beweisaufgaben, die menschliche Nutzer*innen mit dem interaktiven Beweiser „Isabelle“ beweisen wollen und die in eine für automatische Beweiser geeignete Logik übersetzt wurden. In dieser Division hat der an der DHBW Stuttgart entwickelte Theorembeweiser „E“ den Wettbewerb im Rahmen der FLoC Olympic Games in Haifa (Israel) gewonnen.

Mit KI in die Zukunft – ZfKI feierlich eröffnet

Gruppenfoto mit Rektor Prof. Dr. Joachim Weber und dem Professor*innen-Team des ZfKI

Mit dem Beschluss der Hochschulleitung wurde am 11. Juli 2022 das fakultätsübergreifende Zentrum für Künstliche Intelligenz (ZfKI) an der DHBW Stuttgart gegründet. Eine Stärke dieses neuen Zentrums ist dabei die Diversität der Gründungsmitglieder und das breit abgedeckte fachliche Spektrum, eine andere Stärke ist, dass sowohl die Lehre als auch die Forschung unterstützt werden. In den letzten Jahren hat das Thema Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Dynamik in Wissenschaft, Wirtschaft und Politik gewonnen. Als Technologie begegnet es uns in Smartphones, bei den Sprachassistenten oder beim autonomen Fahren und trägt mit intelligenten Verfahren zur Verbesserung der Nachhaltigkeit bei. KI-basierte Technologien haben somit zunehmend den Status der Grundlagen- und Auftragsforschung verlassen und finden sich in vielen Bereichen des täglichen Lebens wieder.

DHBW Stuttgart gewinnt Förderung für KI Supportplattform Mittelstand (KISMi)

Wirtschaftsministerin Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut überreichte den Förderbescheid an Prof. Dr. Dirk Reichardt und Prof. Dr. Thomas Kessel (beide DHBW Stuttgart) sowie Prof. Dr. Peter Väterlein (Vizepräsident der DHBW)

Das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg fördert 16 regionale KI-Labs in Baden-Württemberg mit 3,1 Millionen Euro im Rahmen des „Aktionsprogramms KI für den Mittelstand“. Wirtschaftsministerin Dr. Nicole Hoffmeister-Kraut überreichte in Stuttgart die Förderbescheide. Darunter auch das Projekt KI Supportplattform Mittelstand (KISMi) der DHBW Stuttgart, das mit rund 200.000 Euro gefördert wird. Die regionalen KI-Labs sollen insbesondere mittelständische Unternehmen über Anwendungsfälle von KI sowie über Chancen und Herausforderungen informieren. Außerdem sollen sie auch zur Sichtbarkeit von „KI made in Baden-Württemberg“ beitragen und KI-Unternehmen, Forschungseinrichtungen und mittelständische Anwender in den Regionen zusammenbringen.