Digitalization Science

Seminar

Digitalisierung ist das Thema der Stunde. Wie können moderne Technologien (Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science und Robotic Process Automation) die Welt des (Public) Managements im Bereich der Digitalisierung revolutionieren? Welche Möglichkeiten können konkret eingesetzt werden?
In diesem Seminarprogramm, bestehend aus zwei Modulen, werden die Teilnehmer*innen so geschult, dass sie als wesentliches Bindeglied zwischen Führungsebene sowie der operativen IT und Data Science Ebene fungieren können.
Sie beherrschen nach erfolgreichem Abschluss das gesamte Vokabular der modernen Data Science und verstehen sowohl die Möglichkeiten als auch die Schwierigkeiten bei der Integration von AI (Artificial Intelligence) Modellen im Unternehmen bzw. der Organisation.

Seminarprogramm in zwei Modulen - Aufbau und Inhalte

Das Seminarprogramm besteht aus zwei Modulen, verteilt auf jeweils vier Halbtage im Sommersemester 2020. Das Modul 1 beschäftigt sich mit den theoretischen Grundlagen. Im Modul 2 werden konkrete Problemstellungen und Fälle der Teilnehmer*innen behandelt.
Die Teilnehmer*innen werden dazu eingeladen, eigene Probleme und Fälle aus dem Unternehmen/der Organisation zur gemeinsamen Aufarbeitung mitzubringen.
Es ist keinerlei Vorwissen im Bereich der Informatik, Statistik und Mathematik notwendig, um die Konzepte zu verstehen.

Modul 1

Im Modul 1 werden die Grundlagen von Data Science sowie der Artificial Intelligence im Kontext einer optimalen Entscheidungsfindung bzw. einer erfolgreichen Unternehmens- /Organisationssteuerung erarbeitet.

Seminarinhalte Tag 1
Eine anwendungsorientierte Einführung in die Artificial Intelligence

Seminarinhalte Tag 2
Analyse von Big Data: von der klassischen Statistik zum Machine Learning

Seminarinhalte Tag 3
-eine systematische Klassifikation der Methoden des modernen Maschine Learnings sowie der (statistischen) AI (Artificial Intelligence)
-das Vokabular der Data Scientists

Seminarinhalte Tag 4
-Data Discovery Modellierung:

  • Gruppierung und Komprimierung von Daten
  • Ausreißer und Anomalie-Erkennung

-Transaktions-basierte Modelle für Recommender-Systeme sowie deren vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten

Das Modul 1 ist auch einzeln buchbar. Wenn Sie ausschließlich das Modul 1 buchen möchten, senden Sie Ihre Anmeldung an academy[at]fh-campuswien.ac.at.

Modul 2

Im Modul 2 werden Expert*innen-Methoden der Artificial Intelligence besprochen und dabei insbesondere die Anwendung der Methoden auf semi- und unstrukturierte Daten (Texte, Bilder, numerische Zeitreihen, Videos und Audiodateien) behandelt.
Die Teilnehmer*innen werden eingeladen, eigene Probleme und Fälle aus dem Unternehmen/der Organisation zur gemeinsamen Aufarbeitung mitzubringen.
Jeder Tag beginnt mit neuem Input zu Methoden der Artificial Intelligence und endet mit der Diskussion der konkreten Fälle der Teilnehmer*innen.

Seminarinhalte Tag 1
Künstliche Intelligenz zur optimalen Verarbeitung von Text-Dokumenten

Seminarinhalte Tag 2
Zeitreihen

Seminarinhalte Tag 3
Bilder, Videos und Audiodateien

Seminarinhalte Tag 4

  • Zusammenfassung beider Module und Ausblick
  • mögliche nächste Schritte

Ihre Vorteile

Sie verstehen das gesamte Vokabular des Data Science sowie die verschiedenen Konzepte der Digitalisierung.

Sie wissen, wie Sie das vorhandene Potential Ihres Unternehmens kanalisieren und Artificial Intelligence-Modelle in Ihrem Unternehmen entwerfen und in Ihre Organisation integrieren können.

Sie können Ihr erlerntes theoretisches Wissen direkt anhand von eigenen realen Fallbeispielen umsetzen.

Sie profitieren am kontinuierlichen Austausch in der Gruppe und den Fallbeispielen der Teilnehmer*innen.

Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage

  • das gesamte Vokabular des Data Science und der modernen (statistischen) Artificial Intelligence zu verstehen und anzuwenden.
  • alle derzeit verwendeten Methoden des Machine Learnings sowie der Artificial Intelligence in den entsprechenden Kontext zu setzen und für Ihre optimale Unternehmens- und Organisationssteuerung zu verwenden.

Lehr- und Lernmethoden

In diesem Seminar werden folgende Lehr- und Lernmethoden eingesetzt: Mixed-Methode, bei der sich theoretische Vorlesungseinheiten mit praktischen Hands-On Phasen abwechseln.
Die Hands-On Phasen zeichnen sich dadurch aus, dass alle Teilnehmer*innen mit ihren eigenen Notebooks die entsprechenden Methoden mit vorerstellten Computercodes in der Programmiersprache R durchklicken. Dabei ist keinerlei Vorwissen nötig. Dies soll vor allem zum Verständnis für die Schnittstelle zum operativen Personal (IT, Data Science) schärfen.

Auf einen Blick

Zielgruppe Mitarbeiter*innen aus dem öffentlichen Sektor sowie aus privatwirtschaftlichen Unternehmen, die mit der Notwendigkeit der Digitalisierung befasst sind.
Abschluss Teilnahmebestätigung (bei mindestens 80% Anwesenheit)
Vortragender

Priv.-Doz. Ing. Dr. Ronald Hochreiter
Priv.-Doz. Ing. Dr. Ronald Hochreiter

Karoline Ringhofer Bakk. MA
 Karoline Ringhofer Bakk. MA

Veranstaltungsort FH Campus Wien
Favoritenstraße 226
1100 Wien
Teilnahmegebühr Das gesamte Weiterbildungsprogramm: € 2.200,00 (USt.-befreit). Das Modul 1 kann separat gebucht werden (Modul 2 nicht). Kosten für Modul 1: 1.100,00 (USt.-befreit). Studierende und Alumni der FH Campus Wien erhalten 20% Rabatt.