KI im Engineering - Werkzeuge für Effizienz und Innovation
Online-Weiterbildung der Graduate School Rhein-Neckar mit Prof. Dr. Philipp Unberath

→ Die Veranstaltung muss leider verschoben werden. Wir suchen einen neuen Termin voraussichtlich im Mai-Juni.

Künstliche Intelligenz hat die Welt bereits verändert und wird es in immer schnellerem Tempo weiter tun. Umso wichtiger, mit aktuellem KI-Wissen nicht nur mitreden, sondern auch mitarbeiten zu können.

Daher möchten wir am Freitag, den 4. April, 9:30 Uhr zu unserer nächsten KI-Weiterbildung mit Prof. Dr. Philipp Unberath (LinkedIn / Webseite) einladen. Dieses Mal zum Thema "KI im Engineering - Werkzeuge für Effizienz und Innovation“. Philipp Unberath lehrt Data Science an der SRH University und erforscht innovative Softwarelösungen zur Unterstützung personalisierter Onkologie um Uniklinikum Erlangen. Seine Expertise in nutzergerechter Gestaltung und der Integration von KI in praxisnahe Anwendungen macht ihn zum idealen Vermittler zwischen technologischen Möglichkeiten und praktischem Engineering.

Seminarziel

Das Seminar vermittelt einen praxisnahen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI im Engineering und zeigt konkrete Werkzeuge auf, die Effizienz und Innovation in technischen Bereichen fördern. Die Teilnehmenden erhalten das nötige Wissen, um KI-Potenziale in ihrer eigenen Organisation zu identifizieren und anzustoßen.

Zielgruppe

Führungskräfte, Projektleiter und Fachexperten, die KI-Projekte in ihren Organisationen vorantreiben möchten. Ein grundlegendes Verständnis von Geschäftsprozessen und KI-Basiskenntnisse sind von Vorteil.

Agenda

1. Einführung: KI verstehen & einordnen

• Wie funktioniert KI? Von regelbasierten Systemen bis zu generativen Modellen.
• KI als Treiber technologischer Entwicklungen: Warum sich der Einsatz im Engineering gerade jetzt lohnt.
• Die Breite der KI-Technologien: Spezialisierte vs. generische Modelle und deren unterschiedliche Anwendungsfelder im Engineering
• Erklärbarkeit und Akzeptanz: Warum Transparenz entscheidend ist – von klassischen Algorithmen bis zu Blackbox-Modellen.

2. Effizienz, Automatisierung und Optimierung durch KI-Tools

• KI als Unterstützer im Engineering: Wo KI bereits etabliert ist und wo noch Herausforderungen bestehen – von Assistenzsystemen bis hin zur Automatisierung.
• KI in der Entwicklung und Konstruktion: Automatisierte Unterstützung bei Entwurf, Simulation und Optimierung.
• KI in der Fertigung und Prozesssteuerung: Vorausschauende Analysen, digitale Zwillinge und smarte Automatisierung.
• KI als Assistenz im Arbeitsalltag: Effizienzsteigerung durch Automatisierung von Code, Dokumentation und Workflows.

3.  Integration, Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

• Regulatorische Aspekte: Datenschutz, AI Act und Compliance-Herausforderungen im Engineering
• Herausforderungen der Implementierung: Technische und organisatorische Stolpersteine bei der Einführung von KI
• Transparenz & Bias: Warum Modellherkunft und Trainingsdaten für eine vertrauenswürdige KI entscheidend sind
• Ausblick & Best Practices: Wie Unternehmen KI sinnvoll einführen und langfristig erfolgreich nutzen können

Weiteres

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