3-teilige Serie zum Azure MLS: Das Azure Machine Learning Studio ist ein Microsoft-Clouddienst, der das Entwickeln, Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen ermöglicht. Durch das übersichtliche Interface ist es nicht nur für erfahrene Programmierer und Data Scientists, sondern auch für Einsteiger einfach zu bedienen und kann dazu genutzt werden, um ML-Prozesse zu automatisieren und zu beschleunigen. In diesem Paket sind alle 3 Kurse der enthalten. Zum Videokurs "Einstieg in das Azure Machine Learning Studio": In diesem Kurs gibt der IT-Experte Emil Vinčazović eine kompakte Einführung in das Thema maschinelles Lernen und erklärt, welche Features das Azure ML Studio bereithält und wie Sie diese gewinnbringend für Ihre Projekte nutzen können. Dazu führt er Sie Punkt für Punkt durch das Menü des Azure ML Studios. Sie erfahren auch, wie ein ML-Prozess aufgebaut ist und wie Sie eine ML-Pipeline mit dem Azure ML Studio erstellen und ausführen. Darüber hinaus geht Emil Vinčazović auf Metriken der Klassifizierung und der Regression ein, welche zur Auswertung von ML-Modellen genutzt werden können. Länge: 01:08 Stunden Zum Videokurs "Betrugserkennung mit dem Azure Machine Learning Studio": Im digitalen Zeitalter mit Millionen von Online-Transaktionen täglich gewinnt die Betrugserkennung zunehmend an Bedeutung. In diesem Kurs zeigt Ihnen der IT-Experte Emil Vinčazović, wie Sie mithilfe des Azure Machine Learning Studios Klassifizierungsmodelle zur automatisierten Betrugserkennung erstellen, trainieren und evaluieren. Zuerst erklärt er, was eine Klassifizierung ist, und stellt gängige Probleme und Lösungsansätze vor. Im nächsten Schritt lernen Sie drei gebräuchliche Klassifizierungsalgorithmen kennen: die Support Vector Machine, den Random Forest und den XGBoost. Das Azure ML Studio bietet drei Möglichkeiten, um ML-Modelle aufzusetzen: das AutoML und den Designer für die Erstellung ohne Code sowie die Notebooks, die umfassende Programmierkenntnisse erfordern, aber größere Flexibilität bieten. Emil Vinčazović führt Sie Schritt für Schritt durch die drei Varianten und geht zum Schluss auf die Metriken zur Bewertung der Klassifizierungsmodelle ein. Länge: 01:09 Stunden Zum Videokurs "Vorhersagemodelle mit dem Azure Machine Learning Studio": Wie viel ist ein Kunde bereit für mein Produkt zu zahlen? Diese Frage stellt sich in Unternehmen häufig. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe des Azure Machine Learning Studios ein Vorhersagemodell entwickeln, um die Zahlungsbereitschaft von Kunden zu ermitteln.Zunächst führt Sie der IT-Experte Emil Vinčazović in die Grundlagen ein. Er erklärt, was es bei der Regressionsanalyse zu beachten gilt, welche Probleme hierbei auftreten können und wie Sie diese lösen. Und Sie lernen drei gängige Lernalgorithmen kennen, die das Azure ML Studio vorgefertigt für das Training von Vorhersagemodellen bereitstellt: den Random Forest Regressor, den Gradient Boosting Regressor und den Support Vector Regressor.Anschließend geht es an die praktische Umsetzung im Azure ML Studio. Für das Erstellen von ML-Pipelines stehen drei verschiedene Tools zur Verfügung, aus denen der Anwender je nach Programmiererfahrung wählen kann: das AutoML, der Designer und die Notebooks. Emil Vinčazović zeigt Ihnen im Detail, wie Sie mithilfe dieser Tools ML-Pipelines zur Vorhersage der Zahlungsbereitschaft aufsetzen und die generierten Modelle anhand ausgewählter Regressionsmetriken evaluieren, um das beste Modell zu bestimmen. Länge: 01:08 Stunden Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.

Diese 4-teilige Serie befasst sich mit der Frage, wie KI erfolgreich im Unternehmen implementiert werden kann. In diesem Paket sind folgende Kurse enthalten: Zum Videokurs "Nachhaltigkeit durch Künstliche Intelligenz": Das Thema Nachhaltigkeit gewinnt in der Unternehmenswelt zunehmend an Bedeutung. Gesetzliche Vorschriften und internationale Standards verpflichten Unternehmen dazu, Nachhaltigkeit messbar zu machen und kontinuierlich zu verbessern.Dieser Kurs vermittelt, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science gezielt eingesetzt werden können, um die Nachhaltigkeit in Unternehmen zu steigern. Er beleuchtet umfassend die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI in den Bereichen ökonomische, soziale und ökologische Nachhaltigkeit und zeigt auf, wie durch innovative KI-Ansätze Prozesse und Produkte, insbesondere im Hinblick auf Ressourcenschonung, optimiert werden können.Dabei erhalten Sie einen Überblick über die relevanten Kennzahlen und Kriterien für die Bewertung von Nachhaltigkeit in Unternehmen und lernen praktische Tools und Methoden kennen, die Sie ohne tiefgehende Programmierkenntnisse nutzen können. Dies ermöglicht es Ihnen, Daten auszuwerten und KI-Modelle zu entwickeln, um Nachhaltigkeit in Ihrem Unternehmen effizient zu messen und zu fördern, was auch das gesetzliche Nachhaltigkeitsreporting (Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD) unterstützt. Länge: 01:50 Stunden Zum Videokurs "KI im Unternehmen: Anwendungsfälle erkennen und umsetzen": In zahlreichen Branchen ist Künstliche Intelligenz (KI) bereits vielfältig im Einsatz. Dieser Kurs gibt einen umfassenden Überblick über konkrete Anwendungsbeispiele und vermittelt praxisnah, wie Unternehmen geeignete Einsatzmöglichkeiten für KI identifizieren und erfolgreich umsetzen können.Die Grundlage für den Projekterfolg bilden qualitativ hochwertige Daten. Die Bedeutung eines strukturierten Vorgehens bei der Datenerfassung und -bereinigung wird in der Praxis jedoch meist unterschätzt. Daher wird im Kurs detailliert erläutert, wie Sie passende Daten beschaffen, aufbereiten, analysieren und damit für Ihre KI-Anwendungen nutzbar machen können. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Identifikation und Priorisierung relevanter Use Cases. Der Kurs stellt Instrumente vor, um realistische Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen zu definieren und deren Umsetzbarkeit zu bewerten. Praktische Beispiele und konkrete Handlungsempfehlungen unterstützen bei der Entscheidungsfindung.Abschließend lernen Sie praktische Tools zur Steuerung von KI-Projekten kennen und erlangen damit das notwendige Rüstzeug, um KI in Ihrem Unternehmen erfolgreich in die Anwendung zu bringen. Länge: 01:06 Stunden Zum Videokurs "Künstliche Intelligenz im Job": Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen ist die Schaffung eines positiven Umfelds, in dem Mitarbeitende motiviert sind, sich mit KI auseinanderzusetzen und aktiv an Veränderungsprozessen mitzuwirken. In diesem Kurs erklärt Ihnen Prof. Dr. Andreas Moring, Experte für KI und Nachhaltigkeit, wie dies gelingen kann, und identifiziert Hebel, die maßgeblich zur Motivation und Akzeptanz für die Einführung von KI beitragen. Ein Schlüsselfaktor für den Erfolg liegt darin, die damit verbundenen Hoffnungen, Bedenken und Erwartungen der Mitarbeitenden zu berücksichtigen, die weniger die Technologie selbst als vielmehr die Kommunikation und den zwischenmenschlichen Umgang im Unternehmen betreffen. Basierend auf wissenschaftlich erforschten und praktisch erprobten Erkenntnissen bietet der Kurs einen strukturierten Leitfaden, der Schritt für Schritt aufzeigt, wie KI gewinnbringend in die Organisation integriert werden kann, um einen nachhaltigen Mehrwert für alle Beteiligten zu schaffen. Länge: 00:52 Stunden Zum Videokurs "Künstliche Intelligenz im Job": Künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz weisen faszinierende Gemeinsamkeiten auf, funktionieren jedoch sehr unterschiedlich. Beide sind hervorragend darin, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Sie haben aber jeweils spezifische Domänen, in denen sie unschlagbar sind. Wer die richtige Aufgabenteilung zwischen KI und menschlicher Intelligenz kennt, verschafft sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in Sachen Innovation, Kreativität, Resilienz und Nachhaltigkeit.In diesem Kurs lernen Sie, wo die besten Einsatzgebiete für KI und menschliche Intelligenz liegen. Dabei bekommen Sie ein praktisch anwendbares Schema an die Hand, das Ihnen dabei hilft, zu entscheiden, welche Aufgaben in Ihrem Job und in Ihrem Unternehmen die KI übernehmen kann und wo Sie auf menschliche Intelligenz setzen sollten.Ebenso wie KI trainiert werden muss, um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist es sinnvoll und notwendig, die eigene Intuition als Kompetenz zu schulen. Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie das funktioniert. Gerade im KI-Zeitalter ist unsere Intuition eine Fähigkeit, die den Unterschied ausmacht – sowohl für Menschen als auch für Unternehmen. Länge: 00:56 Stunden Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.