Praxisorientierter Workshop zur Planung und Umsetzung von KI-Lösungen im KMU
In diesem praxisorientierten, eintägigen Workshop lernst du, wie du KI-Lösungen in einem KMU erfolgreich konzipierst und realisierst. Der Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von freier Software sowie Hardware-Lösungen On-Premise – von der Planung bis zur Integration in bestehende Arbeitsabläufe.
Zielgruppe
Dieser Workshop richtet sich an IT-Verantwortliche aus Management und Technik.
Inhalt
- Einsatzmöglichkeiten von KI im KMU: Datensicherheit, Software und Hardware
- Bewertung von KI-Modellen: Qualität, Performance und Einsatzszenarien
- KI als Produktivitätsbooster: effiziente Unterstützung vom Lehrling bis zum Experten
- KI in der Cloud, in der Private Cloud und On-Premise
- Aufbau des Software-Stacks: Frontend, App-Server, Data-Server, KI-Runner
- Planung der Hardware: Server, Storage, KI-Runner, Netzwerk
- Hybrider Softwareansatz für hohe Datensicherheit und Performance (Windows, macOS, Linux)
- Vermeidung von Vendor Lock-in für optimale Price/Performance und Investitionssicherheit
- Praxisbeispiele aus realen KMU-Umgebungen
Kursziel
Du kennst die Einsatzmöglichkeiten von KI als Produktivitätsverstärker in KMU und bist in der Lage, eine umfassende KI-Infrastruktur von der Softwarearchitektur bis zur Hardware aufzubauen.
Arbeitsmaterial
Bitte eigenes Notebook mit Administrationsrechten mitbringen.
Referent
Maximilian Lemberg | Software Engineer | Apps with Love AG
Teilnehmendenfeedback
Der KI-Kurs wurde von den Teilnehmenden insgesamt sehr positiv wahrgenommen. Besonders geschätzt wurden der strukturierte und verständliche Aufbau, der interessante Theorieteil am Morgen sowie die kompetente und gut vorbereitete Kursleitung. Auch der praxisorientierte Workshop am Nachmittag wurde hervorgehoben, da die Teilnehmenden das Gelernte direkt anwenden und auf ihre eigenen KMU-Szenarien übertragen konnten.
Teilnehmende berichteten von neuen Erkenntnissen und einer hohen Praxisrelevanz der Inhalte für den Arbeitsalltag. Der Nutzen der Veranstaltung wurde mehrheitlich hoch eingeschätzt (zwischen 70 % und 100 %). Der Kurs erfüllte die Erwartungen und wurde als sehr gelungen bewertet.