Beyond Machine Learning: Was kommt danach?
ML-Grenzen, AGI, GenAI und neue Lernverfahren realistisch einordnen in einem Tag
Die wichtigsten Themen
ML-Grenzen realistisch einordnen
Kosten von ML-Projekten bewerten
AGI-Debatten fachlich einordnen
GenAI-Ansätze vergleichen
Neue Lernverfahren überblicken
KI-Forschung kompakt verstehen
Überblick Was kommt nach Machine Learning, ChatGPT und den aktuell sichtbaren KI-Anwendungen? Dieses Beyond Machine Learning Seminar ordnet ein, wo Machine Learning heute bereits belastbare Ergebnisse liefert, wo Projekte an...
Was kommt nach Machine Learning, ChatGPT und den aktuell sichtbaren KI-Anwendungen? Dieses Beyond Machine Learning Seminar ordnet ein, wo Machine Learning heute bereits belastbare Ergebnisse liefert, wo Projekte an Datenqualität, Kosten, Rechenleistung oder fachlicher Interpretierbarkeit scheitern und welche Forschungsrichtungen die nächsten Entwicklungsschritte prägen. Du erhältst keinen oberflächlichen Trend-Überblick, sondern eine strukturierte Einordnung aktueller Möglichkeiten, Grenzen und Zukunftsfragen rund um ML, GenAI und Artificial General Intelligence.
Im ersten Teil analysiert der Workshop typische Anwendungsgebiete, Projektkosten, Limitierungen und konkrete Showcases verschiedener Modelle, Lösungen und Tools. Im zweiten Teil richtet sich der Blick auf Forschungsfelder wie Transfer Learning, Active Learning, Federated Learning, Reinforcement Learning, generative Modelle, evolutionäre Algorithmen sowie die Diskussion um Generalismus und Spezialisierung. Wenn dir die Grundlagen noch fehlen, bietet die Einführung in die Künstliche Intelligenz einen sinnvollen Einstieg; für die technische Umsetzung passt anschließend der Python Machine Learning Grundkurs.
Die Themen Praktische Anwendungsgebiete von ML · Nutzen und Grenzen aktueller Modelle · Typische Limitierungen in ML-Projekten · Kostenfaktoren bei ML-Initiativen · Showcases ausgewählter Modelle und Tools...
Machine Learning heute einordnen
- Praktische Anwendungsgebiete von ML
- Nutzen und Grenzen aktueller Modelle
- Typische Limitierungen in ML-Projekten
- Kostenfaktoren bei ML-Initiativen
- Showcases ausgewählter Modelle und Tools
Forschungslandschaft und Zukunftsfragen
- Aktuelle Übersicht der KI-Forschung
- AGI zwischen Wissenschaft und Einschätzung
- Generalismus versus Spezialisierung
- Dynamik neuer Methoden und Ansätze
Neue Lernverfahren und Architekturen
- Transfer Learning
- Active Learning
- Federated Learning
- Reinforcement Learning
- Evolutionäre Algorithmen im ML-Kontext
Kognitive und generative Ansätze
- Generative AI und GANs
- Transformer-Architekturen
- Variational Autoencoders
- 3DP3
- Vergleich aktueller Forschungsrichtungen
Zielgruppe
- Fach- und Führungskräfte mit KI-Orientierungsbedarf
- IT-Professionals mit Interesse an ML-Trends
- Projektverantwortliche für KI- und Dateninitiativen
- Entscheiderinnen und Entscheider für Machine-Learning-Projekte
Das lernst du
- Realistische Einschätzung aktueller Machine-Learning-Möglichkeiten und ihrer Grenzen
- Fundierte Einordnung von Kosten, Risiken und Nutzen typischer ML-Projekte
- Überblick über Forschungsrichtungen jenseits klassischer ML-Ansätze
- Sicheres Unterscheiden von AGI-Debatten, GenAI-Methoden und produktiven Anwendungsfällen
- Bewertung neuer Lernverfahren wie Transfer Learning, Federated Learning und Reinforcement Learning
So arbeiten wir
- Fachlicher Impulsvortrag mit strukturierter Einordnung aktueller Entwicklungen
- Showcases ausgewählter Modelle, Lösungen und Tools
- Diskussion von Chancen, Grenzen, Kosten und Risiken
- Vergleich wissenschaftlicher Einschätzungen zu AGI und Forschungstrends
- Transfer auf eigene Fragestellungen aus Organisationen und Projekten
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Machine Learning und KI-Begriffen
- Interesse an aktuellen Forschungsrichtungen und Zukunftsfragen
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Dein Fahrplan
Der Vormittag ordnet den aktuellen Stand von Machine Learning ein. Im Mittelpunkt stehen Anwendungsgebiete, typische Projektgrenzen, Kostenfaktoren, Vor- und Nachteile sowie Showcases verschiedener Modelle, Lösungen und Tools. Ziel ist eine realistische Einschätzung, wo ML bereits tragfähig ist und wo Erwartungen geprüft werden müssen.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Beyond Machine Learning: Was kommt danach?
Was bedeutet „Beyond Machine Learning“ in diesem Seminar?
Der Workshop betrachtet Machine Learning nicht nur als bestehende Technologie, sondern fragt gezielt nach den nächsten Entwicklungsschritten. Dazu gehören aktuelle Grenzen von ML, Forschung zu Artificial General Intelligence, generative Modelle, Transfer Learning, Active Learning, Federated Learning, Reinforcement Learning und evolutionäre Ansätze.
Ist das Seminar technisch oder strategisch ausgerichtet?
Der Schwerpunkt liegt auf fachlicher Einordnung und Entscheidungsfähigkeit. Du bekommst einen Überblick über Modelle, Tools, Forschungslinien, Kosten und Limitierungen, ohne dass Programmierung im Mittelpunkt steht. Für eine stärker technische Vertiefung eignet sich danach der Python Machine Learning Grundkurs.
Welche Vorkenntnisse sind sinnvoll?
Hilfreich ist ein Grundverständnis von KI, Machine Learning und typischen Anwendungsfällen. Wer noch keinen Einstieg hatte, kann vorab die Einführung in die Künstliche Intelligenz besuchen. Programmierkenntnisse sind für diesen Überblicksworkshop nicht erforderlich.
Geht es auch um ChatGPT und generative KI?
Ja, ChatGPT und generative KI dienen als Ausgangspunkt für die Frage, welche Ansätze nach heutigen ML-Systemen relevant werden. Im Seminar werden unter anderem GANs, Transformer und Variational Autoencoders als generative beziehungsweise kognitive Ansätze eingeordnet.
Wie aktuell sind die Inhalte zu KI-Forschung und AGI?
Die Inhalte orientieren sich an aktuellen Entwicklungen und werden regelmäßig angepasst, da sich die Forschungslandschaft sehr schnell verändert. Der Kurs liefert deshalb keine starre Technologie-Liste, sondern eine belastbare Orientierung zu Methoden, Einschätzungen und offenen Fragen.
Welche Weiterbildung passt nach diesem Seminar?
Für eine technische Vertiefung bieten sich Deep Learning mit PyTorch, Deep Learning mit Python oder spezialisierte Themen wie Reinforcement Learning und Transfer Learning an.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
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Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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