KI und Machine Learning

Workshop: Forschung & Entwicklung

Ihr Nutzen

Dieses praxisorientierte Training zeigt, wie GenAI-Tools Prozesse im Bereich Forschung & Entwicklung entlang des Entwicklungszyklus unterstützen können.

4,75

Zielgruppe

Mitarbeiter*innen aus Forschung & Entwicklung, Engineering/Produktentwicklung, Labor/Testing, Qualitätsmanagement, Technical Writing, Data/Analytics.

Voraussetzungen

KI und Machine Learning, Grundlagen Chat GPT KI und Machine Learning, Grundlagen ChatGPT oder Microsoft 365 Copilot-Chat Grundlagen Microsoft Copilot-Chat, Grundlagen und praktische Anwendung

Dauer und Investition

Seminardauer: 0,5 Tag(e)
€ 400,- pro Teilnehmer excl. MwSt.

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Termine
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Hinweis

Hinweis: Folgende Tools benötigen die TeilnehmerInnen zur Durchführung der praktischen Übungen: # ChatGPT Gratisversion oder # M365 Copilot-Chat (in M365-Enterprise-Lizenzen inkludiert) Bitte bringen Sie Ihre Zugangsdaten zum Seminar mit.

Inhalte
Alle Details anzeigen

  • Zielbild „GenAI in Forschung & Entwicklung“
  • Einsatzfelder entlang des R&D-Zyklus: Ideation, Analyse, Dokumentation
  • Erfolgskriterien: Qualität, Produktivität, Nachvollziehbarkeit

  • Leitplanken & rechtlicher Kontext
  • Rechtliche Grundlagen, Haftung, Datensicherheit, IP-Schutz
  • EU-Leitlinien für genAI-Einsatz in Forschung

  • Ideation, Requirements & Spezifikationen
  • Hypothesen & Ideen strukturieren; Alternativen & Trade-offs ausarbeiten
  • Requirements/Spezifikationen konsolidieren & Lücken finden (ohne neue Inhalte zu erfinden)
  • Design-Optionen als Entscheidungsnotiz (Decision Record) dokumentieren
  • Literatur-/Stand-der-Technik- & Patent-Assistenz
  • Suchstrings, Screening-Raster und thematische Cluster
  • Strukturierte Zusammenfassungen (inkl. Claims/Limitations), offene Fragen, Quellen sauber dokumentieren (z. B. DOI/Patentnummer, Versionen)
  • genAI-Tools zur wissenschaftlichen Recherche inkl. Mindmapping-Tools (z. B. consensus.app) (optional / Ausblick)

  • Experiment-/Testplanung & Datenarbeit
  • Versuchs-/Testplan, Variablen- und Konfounder-Checks
  • Auswertungsplan (Tabellen) und Ergebnisnarrative
  • Code-Assist (optional / Ausblick): Reviews, Unit Tests, Doku-Unterstützung

  • Dokumentation & Wissenstransfer
  • Protokolle/Reports und technische Dokumentation (README/SOP)
  • Release Notes/Change Logs: klare Struktur & Zielgruppen-Varianten
  • Meeting-Zusammenfassungen (Teams/OneNote)

Beschreibung

KI ist zu einem Sammelbegriff für Anwendungen geworden, die komplexe Aufgaben ausführen, für die in der Vergangenheit menschliche Eingriffe erforderlich waren; beispielsweise die Erstellung von Texten, Bildern, Videos, der Online-Kommunikation, der Datenanalyse u.v.a.m.