KI in Forschung und Entwicklung Grundkurs: Innovation in Wochen statt Quartalen

Von Use-Case-Auswahl bis Prototyp: So bringst Du KI sicher in Forschung und Entwicklung. Zu den Schwerpunkten gehören KI-Grundlagen für F&E-Teams, Use Cases identifizieren, bewerten, priorisieren, Datenfitness und Messstrategie, Prototyping ohne Overengineering, KI in den F&E-Prozess integrieren und Risiken, Compliance und IP.

Die Schulung richtet sich an Forschungs- und Entwicklungsingenieurinnen und Forschungs- und Entwicklungsingenieure, Data- und Analytics-Verantwortliche in R&D und Engineering, Produktentwicklung, Versuch, Labor- und Prüfstandsleitung und Innovationsmanagement und technische Projektleitung sowie alle, die KI-Use-Cases in F&E identifizieren und als Pilot umsetzen wollen.

Grundverständnis von F&E-Prozessen und Datenquellen (z. B. Messreihen, Prüfberichte, technische Dokumente). Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Zahlenverständnis und Interesse an datenbasiertem Arbeiten reichen aus.

Zu den Schwerpunkten gehören KI-Grundlagen für F&E-Teams, Use Cases identifizieren, bewerten, priorisieren, Datenfitness und Messstrategie, Prototyping ohne Overengineering, KI in den F&E-Prozess integrieren und Risiken, Compliance und IP.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Prototyping ohne Overengineering, KI in den F&E-Prozess integrieren und Risiken, Compliance und IP geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn KI in F&E wirklich Zeit sparen soll, braucht es mehr als ein Tool: Du brauchst ein Vorgehen, das Daten, Fachwissen und Prozessintegration zusammenbringt; In diesem Seminar baust Du genau diese Fähigkeit auf; Du verstehst zuerst, welche KI-Ansätze für F&E-Aufgaben geeignet sind, zum Beispiel Prognosen aus Messreihen, Anomalieerkennung in Prüfständen,; Dabei lernst Du die Grenzen kennen: falsche Korrelationen, instabile Modelle bei Drift, und typische Fehlerquellen bei kleinen Datensätzen; Im nächsten Schritt entwickelst Du eine belastbare Use-Case-Pipeline.

Ja. „Prototyping ohne Overengineering“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Von Notebook zu reproduzierbarem Experiment, Baseline-Modelle, Metriken, Validierung und Prompting-Grundlagen und Evaluierung für GenAI.