Seminar Advanced Management of Data & AI Technologies - Gasthörer:in CAS AI Transformation HWZ

Zielgruppe

Dieser Kurs ist darauf ausgerichtet, eingehend und interaktiv zu sein und richtet sich an Fachleute und Enthusiasten gleichermassen, die ihre Fähigkeiten verbessern und mit dem dynamischen Feld von Daten und KI Schritt halten möchten. Ob Sie ein Datenwissenschaftler, ein Geschäftsanalyst oder einfach nur ein Technik-Enthusiast sind, dieser Kurs verspricht, Sie mit dem Wissen, den Fähigkeiten und den Einsichten auszustatten, die Sie benötigen, um in der Ära von Daten und KI zu glänzen. Tauchen Sie ein und bereiten Sie sich darauf vor, die Datenrevolution mit Vertrauen und Kompetenz zu navigieren. Vorkenntnisse im Bereich AI Management sind Voraussetzung.

(maximale Teilnehmerzahl: 26 inklusive CAS Teilnehmer)

Die verschiedenen Module werden von verschiedenen Dozenten unterrichtet, die über praktische Erfahrungen in diesem Bereich verfügen

• Data & AI Governance and Management

• Data & AI Ecosystems

• Data & AI Platforms, Data Operating Model/DataOps, Cloud, Security and model deployment

• Data Democratization & Self-service solutions

Im Mittelpunkt dieses Kurses steht das Konzept der Daten- & KI-Governance und -Management. Sie werden essentielle Fähigkeiten erwerben, um eine effektive Daten-Governance zu implementieren, die Datenqualität und -integrität zu gewährleisten. Sie werden ein Verständnis für die Rahmenbedingungen, Strategien und Prinzipien erlangen, die die sichere, sichere und verantwortungsvolle Handhabung von Daten und KI-Anwendungen in verschiedenen Umgebungen leiten.

Im Abschnitt über Daten- & KI-Ökosysteme werden Sie den vielfältigen Elementen ausgesetzt, die diese komplexen Systeme bilden. Sie lernen, wie man diese Ökosysteme navigiert, manipuliert und nutzt, um informierte Entscheidungsfindung, strategische Planung und operative Effizienz zu erleichtern.

Ein integraler Bestandteil ist das Verständnis von Daten- & KI-Plattformen, sowie das Datenbetriebsmodell/DataOps, das den Schnittpunkt von Datenengineering, Datenintegration, Datenqualität und Datensicherheit darstellt. Sie lernen, wie man skalierbare, effiziente Datenpipelines und -plattformen baut, die für das effektive Funktionieren von KI-Technologien unerlässlich sind. Darüber hinaus werden wir uns mit Cloud-Technologien, Sicherheitsmassnahmen und den Feinheiten der Modellbereitstellung befassen.

Zuletzt werden wir die Bedeutung der Daten-Demokratisierung und Self-Service-Lösungen diskutieren. Hier erfahren Sie mehr über die Macht und das Potenzial, Daten für nicht-technische Nutzer zugänglich zu machen, die Datenkompetenz in Ihrer Organisation zu fördern und Innovation und Wachstum durch inklusive, datengesteuerte Entscheidungsprozesse zu fördern.

Seminarleitung

Afke Schouten studierte Mathematik an der Universität Leiden sowie Ökonometrie und Managementwissenschaften an der Erasmus School of Economics. Als Unternehmensberaterin und Senior Data Scientist hat sie verschiedene AI-Projekte geleitet und AI-Organisationen bei internationalen und schweizerischen Unternehmen aufgebaut. Derzeit arbeitet sie als Head of Data & AI Strategy bei Xebia Data. Sie ist Studiengangsleiterin des CAS AI Management und CAS AI Transformation.

Hier gelangen Sie zum Workingpaper von Afke Schouten: A conceptual framework for managing the adoption of artificial intelligence. The science of change framework | Zenodo