Die Lücke schließen: Daten und implizites Wissen durch KI-Methoden verbinden

Wie können kleine und mittlere Unternehmen Daten effizient nutzen? Denn insbesondere in Bereichen wie Forschung und Entwicklung, Produktion sowie Qualitätskontrolle sind die verfügbaren Daten oft begrenzt. Dabei steckt wertvolles Wissen nicht nur in den Daten selbst, sondern auch in den Köpfen der Expert:innen. Wie kann dieses wichtige Wissen, kombiniert mit den begrenzten Daten, genutzt werden, um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken?

In einem Vortrag zeigen wir Ihnen, wie Sie auch mit begrenzten Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Versuchsplanung und der Modellbildung im Zusammenhang mit Small Data, beispielsweise im Rahmen von Versuchs- und Labordaten. Darüber hinaus betrachten wir die zusätzliche Abbildung von implizitem Wissen durch Expert:innen, zum Beispiel durch systematische Datenaugmentierung. Durch Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Forschungsprojekten werden die Methoden anschaulich und verständlich dargestellt.

Der Vortrag richtet sich an Unternehmensvertreter:innen aus dem Umfeld der Produktion, der Qualitätskontrolle oder der Forschung und Entwicklung.

Ihr PLUS

Sie erhalten wichtige Methodenkompetenz im Bereich der Datenbewertung. Sie lernen Workflows für maschinelles Lernen (ML) mit kleinen Datenmengen kennen und bekommen ein Verständnis für Daten und deren Informationsgehalt. Sie sind anschließend in der Lage, Potenziale, Entwicklungsumfang und Umsetzungsdauer von ML-Projekten mit Small Data einzuschätzen.

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