DAISEC

Künstliche Intelligenz in der Dokumentenverarbeitung
2025-06-18 08:00 - 17:00 (Europe/Berlin) | IT-Zentrum Lingen, Kaiserstraße 10B, Lingen (Ems), Deutschland
Künstliche Intelligenz in der Dokumentenverarbeitung

Täglich erreichen Unternehmen und auch unsere Kunden unzählige Rechnungen, Bestellungen und Angebote – oft fehlerhaft oder unvollständig. KI-basierte Dokumentenverarbeitung löst diese Herausforderung durch automatisches Auslesen, intelligente Datenerkennung und nahtlose Übergabe an bestehende Systeme.Steffen Grothmann von der LMIS AG veranschaulicht an konkreten Praxisbeispielen, wie Unternehmen Zeit sparen, Fehler vermeiden und ihre Prozesse zukunftssicher gestalten. Im Anschluss diskutieren wir gemeinsam Chancen, Hürden und erste Schritte für die Umsetzung im eigenen Unternehmen.

Inhalte der Veranstaltung

KI-basierte Verarbeitung von Rechnungen, Bestellungen und Angeboten

Automatisches Auslesen, Datenerkennung und Systemintegration

Praxisbeispiele und Diskussion zu Umsetzung im Unternehmen

Anwendungsmöglichkeiten nach der Veranstaltung

Erste Potenziale für den KI-Einsatz im eigenen Unternehmen identifizieren (Bsp. Kunden-, Mitarbeitersupport, Rechnungsverarbeitung etc.)

Konkrete nächste Schritte zur Umsetzung von KI-Anwendungen planen

Vorbereitungen für die Teilnahme

Keine Vorbereitung notwendig

Deep Dive into Deep Learning - Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning, Investitionskosten
2025-06-18 15:00 - 16:00 | Online
Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Angefangen bei der automatischen Erkennung von Verkehrsschildern, beim Autofahren, über das Einschalten von Geräten mittels Sprachsteuerung bis hin zum Entsperren unserer Smartphones mit Gesichtserkennung – KI hat sich fest in unserem Leben etabliert. Auch in der Automobilindustrie und besonders im Kontext des autonomen Fahrens werden KI-Algorithmen zunehmend bedeutsam.

Doch wie ist es überhaupt möglich, einer leblosen Maschine solche Fähigkeiten beizubringen? Mit den klassischen Programmierparadigmen wie if-then-else-Anweisungen oder Schleifen stößt man dabei schnell an Grenzen. Hier kommen KI-Algorithmen ins Spiel.

Unser Angebot

In unseren drei Webinaren erlangen Sie grundlegende Kenntnisse im Bereich der neuronalen Netze, insbesondere im Deep Learning. Die einzelnen Module können Sie flexibel wählen, sodass Sie sie passend zu Ihrem Zeitplan besuchen können.

Zusätzlich können Sie in mehreren Praxis-Modulen Ihr Wissen aus den Webinaren anwenden. Hier lernen Sie, eigenständig erste KI-Anwendungen zu programmieren. Zugang zu den Praxis-Modulen erhalten Sie nach der Registrierung für ein Theorie-Modul.

Lerninhalte Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning, Investitionskosten

In diesem Modul zeigen wir, warum künstliche Intelligenz in den vergangenen Jahren so erfolgreich geworden ist. Wir erklären Ihnen die Herausforderungen, die die Forschung zu lösen hatte und zeigen auf, warum es heute deutlich einfacher ist, eigene KI-Modelle zu trainieren.

Nach Absolvieren dieses Moduls wissen Sie, warum KNN so erfolgreich sind und können abschätzen, wie aufwändig eine Eigenentwicklung ist.

Ihre Vorteile

– Sie lernen grundlegende Methoden des Maschinellen Lernens und verstehen deren Funktionsweise – Sie erlernen Programmierkenntnisse in Python und lernen High-Level-Machine-Learning-Bibliotheken kennen: SciKit-Learn, PyTorch und Tensorflow – Sie lernen eigenständig KI-Modelle zu trainieren und anzuwenden – Sie lernen die bekanntesten Benchmark Datensätze kennen und wissen, wie Sie diese nutzen können – Sie lernen KI-Modelle zu evaluieren und zu vergleichen – Sie lernen verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabentypen kennen

Zielgruppe und Vorkenntnisse

– Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Mobilität und Produktion – Einsteiger/-innen im Bereich der Entwicklung von KI-ModellenMathematische Kenntnisse im Bereich Vektoren/Matrizen sowie weiterführende Programmiererfahrung sind für die Praxis-Module notwendig.

Gebühren

Diese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei.

Alle online Module der Deep Learning-Reihe

Unsere wiederkehrende Deep Dive into Deep Learning-Reihe umfasst folgende drei Webinare:

Modul 1: Technische Implikationen, AnwendungsbeispieleModul 2: Grundlagen zu neuronalen NetzenModul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning, Investitionskosten

Eine Übersicht über die genauen Inhalte und alle Termine finden Sie hier:

Terminübersicht

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Organisatorisches

Die Theorie-Module finden online statt. Sie erhalten rechtzeitig vor dem Termin einen Link zum Online-Meeting.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt.

Veranstaltungsort

Kontakt

Timo Bartels

Experte für Künstliche Intelligenz

bartels@daisec.de

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