Datenprodukte bieten enorme Chancen für KMU, um neue Geschäftsfelder zu erschließen oder bestehende Felder weiterzuentwickeln. Doch wie wird aus einer Idee ein erfolgreiches Produkt – und wie kann daraus ein nachhaltiges Geschäft entstehen?

Format: Workshop mit Vorträgen, Praxisbeispielen und interaktiven Übungen

Zielgruppe: Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die das Potenzial von Datenprodukten im B2B-Bereich nutzen möchten, um ein neues Geschäftsmodell zu etablieren oder ihr bestehendes voranzubringen. Der Kurs richtet sich an Einsteiger*innen und Interessierte ohne tiefgehende Vorkenntnisse in Data Science

Techno-Z, ​​Seminarraum C, Jakob Haringer Straße 5, 5020 Salzburg​

Die Agenda umfasst theoretische Lehrveranstaltungen, praxisbezogene Workshops (wie „RL für Geschäftsanwendungen“), Gastvorträge von namhaften Institutionen und Gelegenheiten zum Networking.

Organisator: IDA Lab, Team Smart Analytics & Reinforcement Learning in Kooperation mit AI Austria, Fraunhofer Austria, JOANNEUM RESEARCH ROBOTICS, ExtensityAI and DIH West

Anmeldung ist bereits möglich!

Raum: E.002 U1.002 (HS Agnes Muthspiel)

Erfahren Sie anhand konkreter Use Cases, wie kleine und mittlere Unternehmen aus ihren Daten echten Mehrwert generieren können. Stellen Sie Ihre individuellen Fragen an unsere Experten und entdecken Sie praxisnahe Lösungen.

Keine Vorkenntnisse notwendig!

Zielgruppe: Kleine und mittlere Unternehmen

Ort: Online

Der Link wird einige Tage vor der Veranstaltung versendet!

Sind Sie fasziniert von den rasanten Fortschritten in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Data Science? Unternehmer:innen, die diese Entwicklungen gezielt und erfolgreich im eigenen Unternehmen einsetzen möchten und gemeinsam mit den Expert:innen des IDA Lab Salzburg tief in die Materie eintauchen wollen, sind bei uns herzlich willkommen.

Zielgruppe: Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU)

Besprechungsraum IDA Lab: Techno-Z, Jakob Haringer Straße 6, 2. Stock rechts, 209, 5020 Salzburg

Zeitraum und Format des Meetings (online oder vor Ort) werden individuell vereinbart.

Einführung in die Grundlagen der Regressionsanalyse mit dem Ziel Prognosen zu erstellen. Die erworbenen Kenntnisse zu den Regressionstypen 

• Lineare Regression 
• Multiple lineare Regression 
• Nichtparametrische Regression 
• Logistische Regression 

werden anhand ausgewählter Fallbeispiele vertieft. Eine Brücke zu den Methoden des maschinellen Lernens wird geschlagen. Die statistischen Analysen werden mit Hilfe der Programmiersprache R durchgeführt; Vorkenntnisse in R sind hilfreich aber werden nicht vorausgesetzt. 

Bitte eigenen Laptop mitbringen!