Hasso-Plattner-Institut
  
 

AI in Practice: Implementing Real-World Solutions

Gemeinsam mit Prof. Dr. Gerard de Melo und seinem Lehrstuhl „Artificial Intelligence and Intelligent Systems“ bieten wir diese spannende Veranstaltung im Wintersemester 2021/2022 an.

Adressaten: Master-Studierende der HPI-Studiengänge

Dozenten:
Prof. Dr. Gerard de Melo (Lehrstuhl für Artificial Intelligence and Intelligent Systems)
Tolga Buz (HPI E-School)

 

Ziele der Veranstaltung

  • Bearbeitung und Lösung von praxisnahenrealistischen Problemstellungen in kleinen Teams  
  • Entwicklung von praxisrelevanten Lösungsansätzen für die Fragestellung aus dem Bereich Künstliche Intelligenz mit Partnerunternehmen
     

Ablauf/Organisation

  • Start: Oktober 2021Dauer: 3 Monate
  • Arbeitsaufwand für Studierende: 1-2 Tage pro Woche
  • Nach einer Einführungsveranstaltung für Vorstellungen der Aufgaben und Findung der Teams werden die Studierenden an der Lösung arbeiten und diese dann bei einer Abschlusspräsentation vorstellen
  • Es werden begleitende Veranstaltungen, Coachings und Feedback-Termine stattfinden, die bei der Lösung der Aufgaben unterstützen und weitere Kontaktpunkte ermöglichen.
     

Enge praktische Einbindung von Partnerunternehmen

  • Einbringen von praktischen Problemstellungen
  • Einbeziehung in Einführungsveranstaltung zur Vorstellung der Problemstellung und Evaluierung der Projektergebnisse im Rahmen einer Abschlussveranstaltung
  • Coachings und Feedback-Termine für die Studierenden-Teams
     

Beispiele für Themenbereiche der Problemstellungen

  • Explorative Analyse eines internen Firmendatensatzes (z. B. unstrukturierte Textdaten, Maschinen- oder Sensordaten)
  • Entwicklung eines Data Analytics Dashboards zum Monitoring von Signalen, die aus eingehenden Daten extrahiert werden
  • Implementierung eines Machine Learning Modells basierend auf einem geeigneten Firmendatensatz, um eine Business- oder Operations-Herausforderung zu lösen
  • Automatisierung eines manuellen Geschäftsprozesses durch Prototyping eines AI-basierten Ansatzes (z. B. durch Extraktion relevanter Informationen aus eingehenden Dokumenten)
  • Konzeption einer Datenintegrationsstrategie um mehrere bereits existierende Datensysteme miteinander zu verknüpfen
  • Analyse der aktuellen Datenlandschaft des Unternehmens und Identifikation von Potentialen für Data Engineering, Analytics und Optimierung