Die Mischung machts

Künstliche Intelligenz (KI) - an sich kein neues Thema - ist in den letzten Jahren im Alltagsleben zunehmend präsenter geworden. Spektakuläre Beispiele wie Schach und Go spielende und Großmeister schlagende Computer prägen die Schlagzeilen in den Medien. Parallel dazu haben im Alltag Bild-, Sprach- und Musikerkennung, individualisierte Werbung und Kaufvorschläge bereits einen festen Platz im Leben der Menschen eingenommen. Auch aus Fachmedien sind Themen rund um KI und Maschinelles Lernen nicht mehr wegzudenken. Neben zahlreichen Erfolgsmeldungen gibt es jedoch auch viele Berichte von teuren KI-Projekten, die letztlich nie ihren Weg in den operativen Betrieb gefunden haben. 

In der Vergangenheit hat das Team des Data Science Labs um Prof. Dr. Gunther Piller am Fachbereich Wirtschaft bereits unterschiedlichste anwendungsorientierte Projekte erfolgreich umgesetzt – beispielsweise im Rahmen eines vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Forschungsprojektes zur Entwicklung von Anwendungen für die vorausschauende Wartung in produzierenden Unternehmen, oder eines von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderten Projektes zu Smart-City-Analytics, sowie in einer kooperativen Promotion in Zusammenarbeit mit der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, in welcher Methoden zur erfolgreichen Identifikation von KI-Anwendungsfällen entwickelt werden. Im Jahr 2020 hat sich das Team die engere Zusammenarbeit mit Unternehmen im Rahmen von Weiterbildungsworkshops mit Fokus KI und Maschinelles Lernen auf die Agenda gesetzt.

Einführung in Methoden und Werkzeuge

Ziel solcher praxisnahen Workshops ist es, interessierten Entwicklern und Entwicklerinnen, aber auch Entscheidern und Entscheiderinnen in der IT in kleineren und mittelständischen Unternehmen einen Blick unter die Haube des Maschinellen Lernens zu ermöglichen und betrieblich relevante Kompetenzen zu entwickeln, um zielgerichteter zu identifizieren, welche Herausforderungen damit im eigenen Unternehmen angegangen werden können und besser zu verstehen, wie diese gelöst werden können. Die Umsetzung des ersten Workshops mit dem Titel „Machine Learning & Data Mining – Ein praktischer Einstieg in Methoden und Werkzeuge für Anwendungen im betrieblichen Alltag“, ursprünglich geplant in Präsenz in der Aula der Hochschule Mainz im November 2020, lief wie viele andere Events, die im Jahr 2020 stattfinden sollten, wegen der Corona-Krise jedoch anders als erwartet. Das gesamte Team des Data Science Labs kam zusammen, um den Teilnehmerinnen und Teilnehmern trotz der kurzfristig anstehenden digitalen Herausforderung einen Hands-on Workshop zu ermöglichen. 

Das 2-tägige Workshop-Programm wurde bereits für die Präsenzdurchführung mit einer Mischung aus unterschiedlichen Themenblöcken und Formaten – sowohl mit dem Ziel Wissensvermittlung als auch praktische Anwendung – geplant und konnte problemlos in ein digitales Format übertragen werden. Um der mittlerweile viel diskutierten Ermüdung bei mehrstündigen Workshops in digitalen Formaten entgegenzuwirken, haben im Wechsel insgesamt fünf Vortragende den Unternehmensvertreterinnen und -vertretern klassische Machine-Learning-Verfahren wie Klassifikation, Regression, Clustering, Assoziationsregeln, als auch Bilderkennung durch Neuronale Netzwerke in Theorie und an Hand von eigener Umsetzung mit Softwaretools im Rahmen vielseitiger Herangehensweisen und Vermittlungsstile nähergebracht. Ebenfalls bewährt hat sich die parallele Arbeit mit unterschiedlichen Plattformen von Google Colab bis Jupyter-Notebooks auf Anaconda und RapidMiner. So konnte bei Herausforderungen mit einer Umgebung zeitnah auf eine andere gewechselt werden. Abgerundet wurde das Event inhaltlich noch digital „vor Ort“ mit einem kurzen Einblick in Fördermöglichkeiten für KI-Projekte. Darüber hinaus fanden im Anschluss an den Workshop individuelle, ca. 30-minütige unternehmensspezifische Potenzial-Checks statt, welche die systematische Identifikation von KI-Potenzialen in den jeweiligen Unternehmen erleichtern und somit den Anknüpfungspunkt für die im Workshop gemeinsam erarbeiteten Inhalte vor Ort in den teilnehmenden Betrieben bieten. 

Einzelbetreuung möglich

Etwas herausfordernder umzusetzen im digitalen Raum war die direkte und persönliche Betreuung, die Präsenzworkshops ausmacht und gerade beim eigenen Arbeiten mit Code eine große Rolle spielt. Aber auch hier konnte mithilfe von separaten Zoom-Breakout-Räumen für parallele Einzelbetreuung schnell eine gute Lösung gefunden werden. Sicher können mit mehr Planungsvorlauf noch gezielter Interaktionselemente – wie z.B. zusätzliche Umfragen oder ein digitaler Kaffee-Plausch unter Gleichgesinnten, um sich über den individuellen Stand eines Themas im eigenen Unternehmen auszutauschen und in ungezwungener Atmosphäre zu diskutieren – eingebaut werden. Aber auch der erste Workshop war laut des Feedbacks teilnehmender Unternehmensvertreterinnen und -vertreter bereits ein voller Erfolg. Daher steht nach dem ersten erfolgreich digital durchgeführten Machine-Learning-Workshop der zweite und von Anfang an digital geplante Workshop bereits in den Startlöchern für das zweite Quartal 2021. 

Mehr Informationen unter: hs-mz.de/data-science-lab