Unsere Trainings richten sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, nicht an Data Scientists. Ohne Programmierung, ohne Herleitungen, mit Beispielen aus Berechnung, Versuch und Fahrzeugentwicklung.
Berechnungs-, Entwicklungs-, Versuchs- und CAE-Teams, Projektleitung
Grundlagen, Verfahren (ML, Deep Learning, LLMs, generative und physikinformierte KI, GNN), Daten als Basis, Anwendungen in Konstruktion, Berechnung, Simulation und Versuch, typische Fehler in KI-Projekten.
Ergebnis Das Team kann KI-Verfahren einordnen, Potenziale und Grenzen bewerten und eigene Anwendungsfelder erkennen
Wir führen KI für einen konkreten Anwendungsfall des Fachbereichs ein. Dazu gehört eine praktische Einführung in dAIve Predict für das ganze Team.
Ergebnis Erstes Modell auf eigenen Daten und ein Monat Zugang zu dAIve Predict zur Erprobung
Tag eins: Grundlagen und KI-Kompetenz nach EU AI Act. Tag zwei: Anwendungsfälle im Fachbereich erarbeiten und mit dAIve Predict umsetzen.
Ergebnis Gemeinsames Verständnis, priorisierte Anwendungsfälle und ein Monat Zugang zu dAIve Predict
Grundwissen, Anwendungskompetenz und Sensibilisierung für Teams, die KI im Arbeitsalltag einsetzen.
Ergebnis Nachweisbare Schulung im Sinne der Kompetenzpflicht aus Art. 4 EU AI Act
Unsere Ingenieure begleiten das Team beim ersten eigenen Modell: Daten aufbereiten, Modell wählen, Ergebnisse prüfen und dokumentieren.
Ergebnis Ein Modell, das das Team selbst versteht, pflegt und vertreten kann
Wir klären Ziel, Vorwissen und einen passenden Datensatz aus dem Fachbereich.
Kurz und anwendungsnah: was KI kann, was sie braucht, wo sie scheitert.
Das Team trainiert mit dAIve Predict ein Modell auf echten oder vergleichbaren Daten.
Wir bewerten das Ergebnis gemeinsam und planen den nächsten Schritt.
Wir stimmen Inhalt, Dauer und Beispiele auf den Fachbereich ab. Eine kurze Nachricht zur Zielgruppe genügt.