Woll­ten Sie schon immer wis­sen, was Künst­li­che Intel­li­genz eigent­lich ist und wie sie in der Pra­xis funk­tio­niert?

In die­sem Prä­senz­work­shop ler­nen Sie die Grund­la­gen von Künst­li­cher Intel­li­genz in der Pra­xis anhand von ein­fa­chen prak­ti­schen Auf­ga­ben ken­nen. Wir erklä­ren Ihnen, wie man aus auf­ge­nom­me­nen Roh­da­ten ein geeig­ne­tes KI-​​Modell gene­rie­ren und in Hard­ware inte­grie­ren kann.

Lern­ziele:

Im ers­ten Teil des Work­shops bekom­men Sie eine kurze Ein­füh­rung in KI und erler­nen die typi­schen Pro­zesse des Maschi­nel­les Ler­nen. Mit­hilfe von Jupy­ter Note­book stei­gen wir anschlie­ßend direkt ein in den Pro­gram­mier­teil mit Python. Hier­bei ver­wen­den wir Ten­sor­flow und Neu­ro­nale Netze, um ein KI-​​Modell mit auf­ge­nom­me­nen Sen­sor­da­ten zu trai­nie­ren. Anschlie­ßend erler­nen Sie prak­ti­sche Metho­di­ken, mit denen Sie das KI-​​Modell auf Genau­ig­keit tes­ten kön­nen.

Im zwei­ten Teil zei­gen wir Ihnen, wie Sie mit­hilfe von Tensorflow-​​Lite das trai­nierte KI Modell in einen EPS32 Mikro­con­trol­ler inte­grie­ren und pra­xis­taug­lich machen kön­nen.

Ziel­gruppe:

Die­ser Work­shop ist für KI-Einsteiger*innen mit Pro­gram­mier­kennt­nis­sen geeig­net. Nach Teil­nahme an die­sem Work­shop erhal­ten Sie eine Teil­nah­me­be­schei­ni­gung.

Vor­läu­fige Agenda:

• Vor­stel­lung ZUKI­PRO
• Teil 1: Ein­füh­rung KI und Neu­ro­nale Netze
• Teil 2: Pra­xis­teil in Form von Grup­pen­ar­beit

Refe­ren­ten von ZUKI­PRO:

• Kai Asmuß; IHK Kassel-​​Marburg
• Lars Mathus­eck; Uni­ver­si­tät Kas­sel
• Johann Götz; Uni­ver­si­tät Kas­sel

Fach­ge­biet für Kom­mu­ni­ka­ti­ons­tech­nik – Uni­ver­si­tät Kas­sel