KI - Künstliche Intelligenz

Chancen und Risiken

KI Symposium

According to our estimate, 47% of total US employment is in the high risk category, meaning that associated occupations are potentially automatable over some unspecified number of years, perhaps a decade or two.

Technological Forecasting and Social Change Volume 114, January 2017, Pages 254-280

 

Gemeinsam mit bekannten Professoren von renommierten Universitäten veranstalten wir am 08.10.2019 ein Symposium zum Thema „Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz“ und möchten mit Ihnen über Vor-und Nachteile dieser Technologien sprechen. Die Veranstaltung findet in Köln statt und richtet sich an interessierte Entscheider.

Bei dieser Veranstaltung erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen kann, die zukünftig marktentscheidend sein wird. Es wird aufgezeigt, was hinter dem Schlagwort „KI“ wirklich steckt und worauf man beim Einsatz der Methoden achten muss. Wir erarbeiten zusammen mit Ihnen, welche Auswirkungen künstliche Intelligenz auf Ihren Alltag haben wird.

Nutzen Sie die Chance, wissenschaftliche und technologische Informationen von Experten zu erhalten und Ihr Unternehmen auf die kommenden Herausforderungen vorzubereiten. 

 

Agenda

Teil 1 Technologie

KI: die technische Sicht

Entmystifizierung des KI Hype

Einsatzgebiete und Technologien

Auswirkungen beim Einsatz der KI aus technischer Sicht

Algorithmen

Ist es wirklich KI?

Teil 2 Wirtschaft

Was sind die Auswirkungen für mich privat und geschäftlich?

Was sind die generellen Auswirkungen auf die Industrie?

KI für den Mittelstand

KI für den Mittelstand: Anwendungsgebiete

Rechtliche Konsequenzen

Überblick

 

Die Automatisierung von Arbeitsprozessen war der Grundstein der Industrialisierung und führte zur erfolgreichen Gründung von Unternehmen. Automation spielte in Unternehmen eine zentrale Rolle. Während in den 1990er Jahren der Trend zur Verlagerung in Billiglohnländer den „Mainstream“ verkörperte und Outsourcing zum Modewort wurde, hat die Digitalisierung nun diese Hauptrolle übernommen –statt Outsourcing redet man nun von „Robosourcing“ und Big-Data.

Ziel ist es, große Mengen an Verbraucherdaten mit Produktions-und Kundendaten zu korrelieren um somit die Produktion und Angebote in Echtzeit auf Kundenwünsche anzupassen –inklusive der notwendigen Lieferketten.

Daten über „Market Demand“ können mit minimalem Aufwand innerhalb von kurzer Zeit verarbeitet und bewertet werden. Ist die Firma durch den Grad ihrer Technisierung so flexibel aufgestellt, hat sie die Möglichkeit ihre Arbeitskapazitäten auf strategische Themen wie Produktentwicklung zu konzentrieren und so das Unternehmen langfristig effizienter auszurichten.

Die Vorteile für das Unternehmen werden durch schnellere Marktanpassung und damit bessere Umsatzzahlen sichtbar, bringen aber auch große Herausforderungen mit sich. Klassische Automatisierungsprozesse bergen eine statische Komponente, die nur auf bekannte Ereignisse reagieren können. Ohne Anpassungen durch lernende Algorithmen erhält man nur eindimensionale Anpassungen –man produziert entweder viel oder wenig.

Diese fehlende Dynamik hat zur Folge, dass Prozessänderungen sowie neue Einstellungen wie zum Beispiel Kundewünsche nach Größe, oder Form des Produkts nur mit erheblichem Aufwand bearbeitet werden können. Die derzeit am Markt seitens der Kunden geforderte Flexibilität und Geschwindigkeit ist nicht vorhanden.

Eine Lösung für dieses Problem bietet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Beim Einsatz von DeepLearning basierende neuronale Netze kann ein System eigenständig auf neue Anforderungen reagieren und die neuen Parameter erlernen. Das System fügt damit die fehlende, dynamische Komponente in die Arbeitsprozesse ein.

 

Eckdaten

  • Veranstalter: e2 Security GmbH
  • Wann: Dienstag, 08.10.2019
  • Beginn der Registrierung: 9:30 Uhr
  • Wo: Hermann-Heinrich-Gossen-Straße 2, 50858 Köln
  • Kosten regulär: 495€ pro Person (Brutto)
  • Kosten Frühbucher (Bis einschließlich 31.08.2019) : 395€ pro Person (Brutto)

Referenten

Prof. Dr. Martin Bogdan

Prof. Dr. Martin Bogdan

Prof. Dr. Martin Bogdan hat sein Studium der Elektrotechnik 1993 mit einem Doppeldiplom durch die FH Offenburg und die Université Grenoble I Jospeh Fourier (Ecole d’Ingénieurs en Informatique Industrielle et Instrumentation) abgeschlossen.

Von 1994 bis 1998 promovierte er an der Universität Tübingen über das Thema „Signalverarbeitung biologischer Nervensignale zur Steuerung einer Prothese mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze“.

Nach seiner Promotion blieb er als PostDoc im Bereich Technische Informatik an der Universität Tübingen und baute dort die Arbeitsgruppe „Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen“ auf, die er bis März 2015 leitete.

Von Wintersemester 2005/06 bis Wintersemester 2007/08 vertrat er die Professur für Technische Informatik an der Universität Leipzig bevor er zum Sommersemester 2008 als Professor für Technische Informatik an der Universität Leipzip ernannt wurde.

Zudem veröffentlicht er seit 25 Jahren im Bereich KNN/ML und hat in diesem Bereich bereits 100 Peer-Reviewed-Veröffentlichungen.

Aktuell forscht er in den Bereichen Neuroinspirierte Informationsverarbeitung, Künstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen sowie Cyber Security.

Prof. Dr. Carsten Bartsch

Prof. Dr. Carsten Bartsch

Geboren am 21. April 1972 in Recklinghausen (Deutschland)

Studium der Betriebswirtschaftslehre (insbes. Internationales Management und Marketing) in Saarbrücken (Deutschland), Midland (Michigan, USA), Washington (D.C., USA) – Abschluss als B.B.A. in 1994 und als MBA in 1996

Promotion zum Dr. rer. oec. an der HHL – Handelshochschule Leipzig (Lehrstuhl Marketingmanagement) in 2001

Seit August 2013 Professor für Marketing und Unternehmensführung, Studiengangsleiter Betriebswirtschaft, und Vize-Präsident an der HDBW – Hochschule der Bayerischen Wirtschaft in München (Deutschland) und zuvor in ähnlicher Position 4 Jahre lang an der FHV – Fachhochschule Vorarlberg (Dornbirn, Österreich) tätig

Umfangreiche Erfahrung im Bereich der strategischen Unternehmensberatung – zunächst als Projektleiter in einem Spin-off eines führenden, internationalen Beratungsunternehmens und danach Vorstandsvorsitzender eines KMU-fokussierten Beratungsunternehmens

Ebenso umfangreiche Industrieerfahrung als Leiter des größten Geschäftsbereichs eines führenden, europäischen Medizinprodukteherstellers

Parallel zur Beratungs- und Industrietätigkeit mehrjährige Lehraufträge in Leipzig und Jena (beide Deutschland) sowie Warschau (Polen)

Aktuell ebenso Adjunct Professor am MIP (Mailand, Italien) sowie an der Universität Vitez (Bosnien-Herzegowina) – regelmäßige internationale Lehraufträge in Helsinki, Jyväskyla (beide Finnland), Antwerpen (Belgien), Leipzig (Deutschland), Dornbirn (Österreich) sowie Doktoratsbetreuer an der University of Gloucestershire

Gründer und Managing Partner von DB&P, einem international tätigen Beratungsnetzwerk – seit 2010 Berater und Management-Trainer in den Bereichen Marketing und Management für multinationale Unternehmen – insbesondere in den Bereichen Geschäftsmodellentwicklung, Digitalisierung, Marketing, Vertrieb, Markenführung (Fokus auf komplexe Produkte und Dienstleistungen)

In verantwortlichen Positionen am Aufbau von 6 Start-ups beteiligt

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