Machine Learning Überblick für Führungskräfte

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, die grundlegenden Konzepte und Anwendungsfälle von Machine Learning zu verstehen und dessen strategische Bedeutung für ihr Unternehmen einzuschätzen. Sie lernen, wie sie Machine Learning in Geschäftsprozesse integrieren und dabei ethische und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigen können.

Inhalt

• Einführung in Machine Learning: Überblick und Bedeutung
  • Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
    • Definition und Hintergrund: Grundlagen des maschinellen Lernens und Abgrenzung zu Künstlicher Intelligenz und Data Science.
    • Bedeutung und Vorteile: Automatisierung von Prozessen, Mustererkennung, Verbesserung von Entscheidungsfindungen.
    • Anwendungsfälle: Marketing, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Fertigung und andere Branchen.
• Grundlegende Konzepte und Typen des Machine Learning
  • Überwachtes Lernen:
    • Definition und Anwendungsbeispiele: Klassifikation, Regression.
    • Einsatzgebiete: Vorhersagemodelle, Risikobewertung, Kundenanalyse.
  • Unüberwachtes Lernen:
    • Definition und Anwendungsbeispiele: Clustering, Assoziationsanalyse.
    • Einsatzgebiete: Marktsegmentierung, Anomalieerkennung, Empfehlungssysteme.
  • Verstärkendes Lernen:
    • Definition und Anwendungsbeispiele: Entscheidungsfindung, Optimierungsprobleme.
    • Einsatzgebiete: Robotik, Spieltheorie, autonomes Fahren.
• Technologische Grundlagen von Machine Learning
  • Daten als Grundlage:
    • Bedeutung und Qualität der Daten: Datenbeschaffung, -aufbereitung und -bereinigung.
    • Herausforderungen: Datenmengen, Datenschutz, Datenintegrität.
  • Algorithmen und Modelle:
    • Überblick über gängige Algorithmen: Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines.
    • Modelltraining und -evaluation: Trainieren, Validieren und Testen von Modellen.
• Implementierung und Integration
  • Machine Learning in der Praxis:
    • Schritte der Implementierung: Von der Datenvorbereitung bis zur Modellauswahl und -bewertung.
    • Tools und Plattformen: Überblick über gängige ML-Frameworks und -Plattformen (z.B. TensorFlow, Scikit-Learn, AWS SageMaker).
  • Integration in Geschäftsprozesse:
    • Machine Learning in der Unternehmensstruktur: Abteilungen, die profitieren können.
    • Automatisierung und Effizienzsteigerung: Praxisbeispiele und Erfolgsgeschichten.
• Strategische Bedeutung von Machine Learning
  • Wettbewerbsvorteile durch Machine Learning:
    • Innovationspotenzial: Neue Produkte und Dienstleistungen.
    • Effizienzgewinne: Kostensenkung, Prozessoptimierung.
  • Machine Learning als Teil der Digitalen Transformation:
    • Rolle in der Unternehmensstrategie: Digitalisierung und Technologieführerschaft.
    • Veränderung von Geschäftsmodellen: Data-driven Business Models.
• Geschäftswert und ROI
  • Bewertung des Geschäftswerts:
    • Key Performance Indicators (KPIs) für Machine Learning Projekte.
    • Beispiele für ROI-Berechnungen: Nutzen vs. Kosten.
  • Erfolgsfaktoren und Herausforderungen:
    • Erfolgsfaktoren: Führung, Kultur, Talent und Technologie.
    • Herausforderungen: Skalierung, Veränderungsmanagement, Datenqualität.
• Ethik und Datenschutz im Machine Learning
  • Ethische Überlegungen:
    • Bias und Fairness: Vermeidung von Diskriminierung in ML-Modellen.
    • Transparenz und Erklärbarkeit: Verständlichkeit von ML-Entscheidungen.
  • Datenschutz und Compliance:
    • Einhaltung von Datenschutzgesetzen: GDPR, CCPA und andere.
    • Best Practices für Datenschutz: Anonymisierung, Datensicherheit.
• Zukünftige Entwicklungen und Trends
  • Aktuelle Trends im Machine Learning:
    • Fortschritte in Deep Learning und Künstlicher Intelligenz.
    • Edge Computing und Echtzeit-ML.
  • Zukunftsperspektiven:
    • Langfristige Auswirkungen auf die Wirtschaft.
    • Emerging Technologies: Quantum Computing, AutoML.