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.

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 Sie anschlie­ßend direkt in den Pro­gram­mier­teil mit Python. Hier­bei ver­wen­den Sie 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.

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

Die­ser Work­shop ist für KI-Einsteiger*innen mit Pro­gram­mier­kennt­nis­sen geeig­net. Nach Teil­nahme an die­sem Work­shop erhal­ten Sie ein Zer­ti­fi­kat von der IHK.

Vor­läu­fige Agenda:

• Begrü­ßung
• Kurze Ein­füh­rung in KI und Maschi­nel­les Ler­nen
• Teil 1: Trai­ning mit Neu­ro­na­len Net­zen in Python
• Pause
• Teil 2: Inte­gra­tion des trai­nier­ten Modells auf Hard­ware

Refe­ren­ten von ZUKI­PRO:

Kai Asmuß, IHK Kassel-​​Marburg

Lars Mathus­eck, Johann Götz; Fach­ge­biet für Kom­mu­ni­ka­ti­ons­tech­nik, Uni­ver­si­tät Kas­sel