• Leicht verständlicher Einstieg in die Anwendungsmöglichkeiten von KI und Machine Learning in der Industrie • KI und ML entmystifiziert • Das Buch zum Podcast https://aipod.de/ Die Industrie ist im KI-Fieber. Doch was bedeutet KI für Industrieprozesse eigentlich, was ist schwache und starke KI, wie starten Unternehmen erste Projekte, wie kann der Unternehmer Mitarbeiter weiterbilden, wo findet er Mitstreiter, wie geht der Betrieb mit Daten um, wie sammeln die Mitarbeiter Daten, was tun sie damit, existiert eine Cloud- oder Edge-Strategie? Das Buch bietet einen Einblick, wie KI in der Industrie mit Fokus auf Maschinenbau und Prozessindustrie eingesetzt werden kann und was die ersten Schritte im Umgang mit Daten und deren Auswertung durch Algorithmen sind. In Kurzinterviews kommen Experten aus Themenfeldern wie Datenanalyse, IT-Security oder KI-Ethik zu Wort, anhand von Praxisbeispielen werden konkrete Anwendungsfälle erläutert.

Autorentext
Peter Seeberg ist KI-Experte für die produzierende Industrie und hat mehrere Jahre bei Intel und Softing in diesem Bereich gearbeitet und Machine Learning-Projekte verantwortet. Heute berät er Unternehmen, wenn es um KI und Machine Learning geht. Darüber hinaus spricht er regelmäßig auf Konferenzen wie der ML Conference zum Thema. Gemeinsam mit Robert Weber diskutiert Peter Seeberg im Podcast KI in der Industrie über KI-Anwendungen, Standards, Trainings- und Ausbildungsthemen, Make or Buy-Entscheidungen und ethische Ansprüche für KI in der Fertigung.

Klappentext

Die Industrie ist im KI-Fieber. Doch was bedeutet KI für Industrieprozesse eigentlich, was ist schwache und starke KI, wie starten Unternehmen erste Projekte, wie kann der Unternehmer Mitarbeiter weiterbilden, wo findet er Mitstreiter, wie geht der Betrieb mit Daten um, wie sammeln die Mitarbeiter Daten, was tun sie damit, existiert eine Cloud- oder Edge-Strategie? Das Buch bietet einen Einblick, wie KI in der Industrie - mit Fokus auf Maschinenbau und Prozessindustrie - eingesetzt werden kann und was die ersten Schritte im Umgang mit Daten und deren Auswertung durch Algorithmen sind. In Kurzinterviews kommen Experten aus den jeweiligen Themenfeldern zu Wort, anhand von Praxisbeispielen werden konkrete Anwendungsfälle erläutert.

Aus dem Inhalt:

• Was ist KI und was ist Machine Learning: Abgrenzung starke/schwache KI; regelbasierte Systeme, für die Industrie relevante Methoden
• Wie startet ein Unternehmen ein KI-Projekt: Vorwissen, Personen/Rollen, make-or-buy-Entscheidung, Durchführung, Standards
• Welche Rolle spielen Daten: Small vs. Big Data, Daten sammeln, OPC UA, die Rolle des Domainexperten, Daten-Policies
• Welche Tools: Was wird schon in der Industrie eingesetzt, Cloud oder Edge, Rapid Miner und Co.
• Wie mit dem Fachkräftemangel umgehen: Aus- und Weiterbildung, neue Entwicklungen
• Rechtliche Aspekte: Patente, Datenrecht, Security

• Ausblick: Kognitive KI, Zusammenfassung, Check-Liste

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