KI in Forschung und Entwicklung Grundkurs: Innovation in Wochen statt Quartalen
Von Use-Case-Auswahl bis Prototyp: KI sicher, bewertbar und praxisnah in F&E einsetzen
Die wichtigsten Themen
F&E-Use-Cases priorisieren
Datenfitness sauber bewerten
Baselines und Metriken festlegen
RAG für Wissenszugriff einordnen
GenAI-Ergebnisse evaluieren
Pilot-Roadmap entwickeln
Überblick Dieses Seminar zeigt dir, wie KI in Forschung und Entwicklung aus Ideen belastbare Prototypen macht, ohne in theoretischen Konzepten oder überdimensionierten Pilotprojekten stecken zu bleiben. Du lernst, Machine...
Dieses Seminar zeigt dir, wie KI in Forschung und Entwicklung aus Ideen belastbare Prototypen macht, ohne in theoretischen Konzepten oder überdimensionierten Pilotprojekten stecken zu bleiben. Du lernst, Machine Learning und Generative KI für typische F&E-Daten wie Messreihen, Sensordaten, Bilder, Laborjournale, Prüfberichte und technische Dokumente einzuordnen. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche KI-Use-Cases echten fachlichen Nutzen liefern, welche Daten dafür benötigt werden und wie ein Pilot so geplant wird, dass Ergebnisse messbar, nachvollziehbar und fachlich belastbar bleiben.
Der Grundkurs verbindet Use-Case-Bewertung, Datenfitness, Prototyping-Logik, Baselines, Metriken und Validierung mit konkreten F&E-Szenarien. Du arbeitest mit Bewertungsrastern, klärst Anforderungen an Datenqualität, Labeling und Dokumentation und lernst, wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) den Zugriff auf internes Forschungs- und Entwicklungswissen verbessert. Ergänzend werden Risiken wie Bias, Drift, Halluzinationen, falsche Korrelationen, Datenschutz, Geheimhaltung und IP-Fragen behandelt. Für grundlegende Daten- und ML-Konzepte passt ergänzend die Data Science und Machine Learning Einführung; für vertiefende technische Umsetzung bieten sich Machine Learning mit Python und Generative KI für Anwender an. Wenn Governance und Compliance im Vordergrund stehen, ist KI rechtssicher in Unternehmen einsetzen eine sinnvolle Ergänzung.
Die Themen Einordnung von KI, Machine Learning, Deep Learning und Generativer KI · Stärken, Grenzen und typische Fehlannahmen beim Einsatz von KI in F&E...
KI-Grundlagen für Forschung und Entwicklung
- Einordnung von KI, Machine Learning, Deep Learning und Generativer KI
- Stärken, Grenzen und typische Fehlannahmen beim Einsatz von KI in F&E
- Unterschiede zwischen prädiktiven Modellen, Sprachmodellen und RAG-Systemen
- Typische F&E-Datenquellen wie Messreihen, Sensordaten, Bilder, Texte, Laborjournale und Prüfberichte
- Abgrenzung zwischen explorativer Analyse, Prototyp, Pilot und produktiver Nutzung
Use-Cases identifizieren und priorisieren
- Strukturierte Sammlung von KI-Anwendungsfällen in Forschung, Entwicklung, Versuch und Labor
- Bewertung nach Nutzen, Machbarkeit, Datenlage, Risiko und Integrationsaufwand
- Value-vs.-Feasibility-Matrix für schnelle Entscheidungen in frühen Projektphasen
- Anwendungsfelder wie Experimentplanung, Anomalieerkennung, Qualitätsprognosen und Wissensmanagement
- Auswahl geeigneter Pilotprojekte mit klaren Erfolgskriterien
Datenfitness und Messstrategie
- Bewertung von Datenqualität, Vollständigkeit, Repräsentativität und Aktualität
- Umgang mit Labeling, Bias, Ausreißern, Drift und Messunsicherheiten
- Feature-Engineering für Zeitreihen, Messdaten und Sensordaten
- Dokumentation mit Datenkarten und Modellkarten
- Definition von Datenanforderungen für belastbare F&E-Prototypen
Prototyping ohne Overengineering
- Aufbau einer nachvollziehbaren Prototyp-Logik vom Notebook bis zum reproduzierbaren Experiment
- Festlegung geeigneter Baseline-Modelle als fachlicher Vergleichsmaßstab
- Auswahl passender Metriken für Prognosequalität, Robustheit und fachlichen Nutzen
- Validierung gegen Fehlschlüsse, Scheinkorrelationen und nicht repräsentative Testdaten
- Grundlagen des Promptings und der Evaluierung von GenAI-Ergebnissen
RAG und Wissensmanagement in F&E
- Grundprinzipien von Retrieval-Augmented Generation für technische Dokumente und internes Wissen
- Auswahl, Strukturierung und Bereitstellung geeigneter Wissensquellen
- Bewertung von Antwortqualität, Quellenbezug und Halluzinationsrisiken
- Einsatzmöglichkeiten für Recherche, Dokumentenanalyse, Erfahrungswissen und Projektwissen
- Leitplanken für den verantwortungsvollen Umgang mit vertraulichen Informationen
Integration in F&E-Prozesse
- Human-in-the-Loop als Verbindung von Expertenwissen und datenbasierten Methoden
- Experiment-Tracking, Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Modellständen
- Konzeptionelle Schnittstellen zu PLM, LIMS und MES
- Übergabe von Pilot-Ergebnissen in technische Entscheidungsprozesse
- Roadmap für die nächsten Schritte nach dem ersten Prototyp
Risiken, Compliance und IP
- Praktische Leitplanken zu Datenschutz, Geheimhaltung und Exportkontrolle
- Umgang mit Halluzinationen, Bias, Drift und fachlich plausiblen, aber falschen Ergebnissen
- Einordnung von Trainingsdaten, Outputs, Lizenzfragen und IP-Risiken
- Dokumentationsanforderungen für nachvollziehbare Entscheidungen
- Risikobewertung für KI-Piloten in sensiblen F&E-Umgebungen
Wer hier richtig ist
- Forschungs- und Entwicklungsingenieurinnen und Forschungs- und Entwicklungsingenieure aus Industrie, Technologieunternehmen und produktnaher Entwicklung
- Data-, Analytics- und KI-Verantwortliche in R&D, Engineering, Versuch, Labor und Prüfstand
- Produktentwicklung, technische Projektleitung und Innovationsmanagement mit Verantwortung für KI-Piloten
- Fach- und Führungskräfte, die KI-Use-Cases in F&E bewerten, priorisieren und in erste Prototypen überführen
Das lernst du
- Strukturierte Bewertung und Priorisierung von KI-Use-Cases in Forschung und Entwicklung
- Belastbare Datenanforderungen, Qualitätskriterien und Dokumentation für F&E-Prototypen festlegen
- Geeignete Baselines, Metriken und Validierungslogiken für ML- und GenAI-Anwendungen auswählen
- RAG-Szenarien für Wissensmanagement, technische Dokumente und interne Recherche fachlich einordnen
- Risiken zu Bias, Drift, Halluzinationen, Datenschutz, Geheimhaltung und IP frühzeitig begrenzen
- Eine umsetzbare Pilot-Roadmap mit Erfolgskriterien und nächsten Schritten erarbeiten
So arbeiten wir
- Impulsvorträge mit konkreten Beispielen aus Forschung, Entwicklung, Versuch, Labor und technischem Wissensmanagement
- Geführte Übungen zur Use-Case-Bewertung mit Value-vs.-Feasibility-Raster
- Praxisarbeit zur Datenfitness, Messstrategie, Baseline-Definition und Metrik-Auswahl
- Gruppenarbeit an einer Pilot-Roadmap für ein realitätsnahes F&E-Szenario
- Szenariobasierte Diskussion zu RAG, Halluzinationen, Bias, Compliance, Geheimhaltung und IP
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von F&E-Prozessen, technischen Datenquellen und experimentellem Arbeiten
- Interesse an datenbasierten Entscheidungen, KI-Use-Cases und Prototyping in Forschung und Entwicklung
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Hilfreich sind Grundkenntnisse zu Datenanalyse oder Machine Learning, zum Beispiel aus der Data Science und Machine Learning Einführung
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag schafft das fachliche Fundament für KI in Forschung und Entwicklung. Behandelt werden Machine Learning, Deep Learning und Generative KI, typische F&E-Datenquellen sowie Stärken und Grenzen datenbasierter Verfahren. Anschließend werden KI-Use-Cases systematisch gesammelt, nach Nutzen, Machbarkeit, Datenlage und Risiko bewertet und für mögliche Pilotprojekte priorisiert.
- Einordnung von KI, ML, Deep Learning und GenAI für F&E
- Typische Datenquellen wie Messreihen, Bilder, Texte und Laborjournale
- Use-Case-Bewertung mit Value-vs.-Feasibility-Raster
- Auswahl geeigneter Pilotprojekte und Erfolgskriterien
- Datenqualität, Labeling, Bias, Ausreißer, Drift und Messstrategie
- Dokumentation mit Datenkarten und Modellkarten
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
9:00-16:00 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 KI in Forschung und Entwicklung Grundkurs: Innovation in Wochen statt Quartalen
Für wen ist der KI-Grundkurs in Forschung und Entwicklung geeignet?
Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Forschung, Entwicklung, Versuch, Labor, Prüfstand, Engineering, Produktentwicklung und Innovationsmanagement. Besonders passend ist es, wenn du KI-Use-Cases bewerten, Pilotprojekte vorbereiten oder F&E-Daten gezielter für Machine Learning und Generative KI nutzen möchtest.
Brauche ich Programmierkenntnisse für das Seminar?
Nein. Der Grundkurs arbeitet mit Konzepten, Bewertungsrastern, F&E-Beispielen und nachvollziehbaren Entscheidungslogiken. Technische Details werden so erklärt, dass du KI-Projekte fachlich bewerten, Anforderungen formulieren und Pilotprojekte steuern kannst.
Geht es eher um Generative KI oder um klassisches Machine Learning?
Beides wird eingeordnet. Machine Learning steht im Mittelpunkt, wenn Messreihen, Sensordaten, Bilder, Qualitätsprognosen oder Anomalieerkennung relevant sind. Generative KI und RAG werden behandelt, wenn technisches Wissen, Dokumente, Laborjournale, Berichte oder interne Wissensquellen besser nutzbar gemacht werden sollen.
Was bedeutet RAG im Kontext von Forschung und Entwicklung?
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei greift ein KI-System auf ausgewählte Dokumente oder Wissensquellen zu, bevor es eine Antwort erzeugt. Im Seminar wird gezeigt, wie RAG für technische Dokumente, Prüfberichte, Projektwissen und Wissensmanagement in F&E eingeordnet und bewertet wird.
Kann ich Beispiele aus meinem Unternehmen einbringen?
Ja, abstrahierte Beispiele aus deinem F&E-Umfeld sind willkommen. Vertrauliche Daten, konkrete Dokumente oder geschützte Informationen müssen nicht geteilt werden. Bei Bedarf wird mit neutralen Musterszenarien gearbeitet, die typische Situationen aus Forschung, Entwicklung und technischem Wissensmanagement abbilden.
Welche konkreten Ergebnisse nehme ich aus der Schulung mit?
Am Ende hast du eine priorisierte Use-Case-Liste, Kriterien für Datenfitness, passende Erfolgsmessgrößen, eine Prototyping-Logik mit Baselines und Validierung sowie eine Pilot-Roadmap mit Leitplanken zu Risiken, Compliance, Geheimhaltung und IP.
Wie unterscheidet sich das Seminar von einer allgemeinen KI-Schulung?
Der Schwerpunkt liegt nicht auf allgemeiner KI-Nutzung, sondern auf Forschung und Entwicklung. Behandelt werden typische F&E-Daten, Messstrategien, Modellvalidierung, RAG für technisches Wissen, Human-in-the-Loop, Schnittstellen zu PLM, LIMS und MES sowie Risiken in sensiblen Entwicklungsumgebungen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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