#164
Einführung in Künstliche Intelligenz für das Energiemanagement
Online-Seminar
Durch die zunehmende Digitalisierung von Unternehmen fallen unweigerlich auch große Datenmengen an. Um diese Daten zur Analyse und Verbesserung komplexer Systeme zu nutzen, bedarf es intelligenter Methoden. In diesem Kontext ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) nicht mehr wegzudenken.
In unserem Online-Seminar vermitteln wir Energiemanagern und Energieberatern, welche Möglichkeiten KI für die Analyse betrieblicher Energiedaten bietet. Wir erläutern dabei die grundlegenden Begriffe der KI sowie unterschiedliche Modelle und Verfahren.
Anhand von Beispielen aus dem betrieblichen Energiemanagement schlagen wir anschließend den Bogen zur praktischen Anwendung: Wir zeigen, wie mit KI aus (Energie-)Datenmengen relevante Informationen gewonnen und systemische Zusammenhänge identifiziert werden können – ein Ausgangspunkt zur Identifizierung von Energieeffizienzpotenzialen.
Dozent
Stefan Seyfried
Benedikt Grosch
Lernziele
- Grundlegende Begriffe der KI kennenlernen.
- Überblick über häufig verwendete Verfahren sowie deren Vor- und Nachteile gewinnen.
- Anwendungsmöglichkeiten der Methoden durch Praxisbeispiele im Kontext der Analyse von betrieblichen Energiedaten verstehen.
Zielgruppe
Der Workshop richtet sich an Interessenten im Themenfeld Energiemanagement, die mehr zu den Potenzialen und Hintergründen zum Einsatz von KI in diesem Bereich erfahren möchten: Beispielsweise Energiemanager kleiner und mittlerer Unternehmen oder Energieberater.
Vorkenntnisse
Keine Vorkenntnisse notwendig.
Kurz vor der Veranstaltung erhalten Sie den Einladungslink per Mail.
- Sonntag 29 Oktober 2000
- Dienstag 14 Juli 2020
- Freitag 18 September 2020
- Mittwoch 18 November 2020
- Dienstag 13 April 2021
Onlineveranstaltung
Die Online-Termine finden über Zoom oder Microsoft-Teams statt.
Kurz vor der Veranstaltung erhalten Sie von uns den Link mit den Zugangsdaten per E-Mail.
- Sonntag 29 Oktober 2000
- Dienstag 14 Juli 2020
- Freitag 18 September 2020
- Mittwoch 18 November 2020
- Dienstag 13 April 2021