Die künstliche Intelligenz entwickelt sich von einer technischen Frage hin zu einer umfassenden Herausforderung auf allen Ebenen unternehmerischen Handelns. Vom Einkauf über die Entwicklung und Produktion bis hin zum Vertrieb und After-Sales-Service: in den nächsten Jahren sind nahezu alle Bereiche und Qualifikationsstufen von der künstlichen Intelligenz betroffen. Dabei zeigt sich, dass die Verantwortungsträger auch soziale und ethische Fragen im Zusammenspiel mit den Institutionen der Gesellschaft beantworten müssen. Die öffentliche Ringvorlesung für Interessierte aus der regionalen Wirtschaft und Verwaltung sowie für die Studierenden der TH Aschaffenburg erlaubt praxisnahe Einblicke und stellt die künstliche Intelligenz in seinen vielfältigen Dimensionen vor. Die Vorlesungen finden jeweils von 16.00 - 17.30 Uhr an der TH Aschaffenburg statt.

In den Industriestaaten ist die Abhängigkeit zentraler Produktionsbereiche von einer zuverlässigen, stabilen und bezahlbaren Energieversorgung essenziell. Ein wichtiger Baustein ist dabei die korrekte Vorhersage von Bedarf und Einspeisung aus volatilen erneuerbaren Energiequellen. Im Vortrag wird ein Überblick über KI-basierte Prognose-Methoden gegeben. Dabei wird der interdisziplinäre Ansatz, der Methoden aus der Finanz- und Versicherungsmathematik mit Verfahren der Signalverarbeitung vereinigt, besonders deutlich...

Machine Learning in der Text-, Sprach- und Bildverarbeitung hat das Potential, die Herstellung von Öffentlichkeit und den Journalismus nachhaltig zu verändern. Die Debatte wird dabei häufig von negativ konnotierten Phänomenen wie z. B. Social Bots oder DeepFakes bestimmt. Der Vortrag beschäftigt sich mit den Fragen, wie soziale Prozesse durch den Einsatz von KI beeinflusst werden und was wir dadurch aus kommunikationswissenschaftlicher Perspektive über die Gesellschaft lernen können...

„Hey Mercedes“ und „Hi BMW”, wie funktionieren eigentlich die Sprachassistenten im Auto? Der Vortrag geht zunächst auf die Grundlagen von Deep-Learning Techniken in der automatischen Sprachverarbeitung ein und zeigt demonstrativ einige Beispiele aus dem Bereich der Mensch-Mensch- und Mensch-Maschine-Kommunikation. Anschließend wird erläutert, wie aus sogenannten künstlichen neuronalen Netzen intelligente Systeme entstehen, die gesprochene Sprache in geschriebene übersetzen, dessen Bedeutung verstehen, Information finden und einen Dialog führen können. Auch wird gezeigt, wie daraus ein vollständiger Assistent wird und was die Herausforderungen für die Zukunft sind...

Welchen Einfluss hat die Künstliche Intelligenz in der Finanzwelt? Theoretische Hintergründe, Typologie und internationale Anwendung. Werner Traidl von der PASS Multibank AG gibt zudem einen Praxiseinblick in die Entwicklungen in Deutschland und im eigenen Hause...

Die künstliche Intelligenz entwickelt sich von einer technischen Frage hin zu einer umfassenden Herausforderung auf allen Ebenen unternehmerischen Handelns. Vom Einkauf über die Entwicklung und Produktion bis hin zum Vertrieb und After-Sales-Service: in den nächsten Jahren sind nahezu alle Bereiche und Qualifikationsstufen von der künstlichen Intelligenz betroffen. Dabei zeigt sich, dass die Verantwortungsträger auch soziale und ethische Fragen im Zusammenspiel mit den Institutionen der Gesellschaft beantworten müssen. Im Sommersemester 2020 veranstaltet das Kompetenzzentrum der TH Aschaffenburg eine Ringvorlesung zu den vielen Facetten der Künstlichen Intelligenz mit Experten aus Universitäten/Hochschulen und Unternehmen. Die öffentliche Ringvorlesung für Interessierte aus der Wirtschaft und Verwaltung sowie für die Studierenden der TH Aschaffenburg erlaubt praxisnahe Einblicke und stellt die künstliche Intelligenz in ihren vielfältigen Dimensionen vor. Alle Vorlesungen finden angesichts der Corona-Pandemie bis auf Weiteres online statt. Beginn ist jeweils um 16:00 Uhr, Ende ca. 17:30 Uhr.

Methoden der KI und hier insbesondere sogenannte tiefe neuronale Netze (deep learning) erzielen teilweise erstaunliche Ergebnisse in so unterschiedlichen Bereichen wie autonomes Fahren, digitale Pathologie oder dem Design von neuen Konstruktionsmaterialien. Aufbauend auf einer hinreichend großen Datenmenge scheinen Neuronale Netze so ziemlich jedes Problem lösen zu können, die Ergebnisse sind in der Tat oft verblüffend gut...

In einem Ladengeschäft kann ein guter Kunde erwarten, dass er persönlich begrüßt und "verstanden" wird. Das kundige Personal versteht seine Wünsche und kann sogar weitergehende interessante Kaufangebote unterbreiten. Es gehört zu den ehrgeizigen Zielen der KI, solche Szenarien des "Verstehens" in einem Online-Shop zu simulieren. Lässt sich "Verstehen" simulieren? Wie kann die Informatik das "Verstehen verstehen"? Der Vortrag beschreibt einige historische Ansätze und gibt einen Ausblick auf Möglichkeiten und Grenzen der KI in diesem Metier.