KI für Anfänger und Fortgeschrittene
Mit dem dreistufigen Starterkit für künstliche Intelligenz geht auch Ihr Unternehmen leichtfüßig seinen Weg zur eigenen KI-Lösung. Als Ihr persönlicher Begleiter mit Expertenwissen führen wir Sie solange in die richtige Richtung, bis Sie Ihre Konkurrenz selbstständig abhängen.
Entscheiden Sie, wie Sie beginnen. Aber starten Sie jetzt.
Mit Leftshift One gelingt der Einstieg in die KI-Welt richtig
Aller Anfang muss nicht schwer sein. Mit unserem interaktiven 360° Company AI Check ermitteln wir gemeinsam das KI-Potential Ihres Unternehmens und finden so den passenden Einstieg. Sobald die richtigen Ansatzpunkte identifiziert sind, legt eine gründliche Datenalyse (Data Audit) die Grundsteine für die folgende Umsetzung. Im letzten Schritt erstellt Ihr Team gemeinsam mit unserer AIOS Task Force aus AI-Expert*innen in einem 48h-Datathon eine fertige Machine Learning Anwendung – ganz nach Ihren individuellen Befürfnissen ausgerichtet.
durchgeführt & erfolgreich KI-Potential von Kunden ermittelt.
absolviert & Kundendaten für den KI-Einsatz evaluiert.
durchgeführt & einsatzbereite ML-Lösungen erstellt.
die die leichtgewichtige KI von Leftshift One überzeugt.
Sind Sie und Ihr Unternehmen bereit für das nächste Level?
Finden wir es heraus!
Der 360 Company Check
Wir durchleuchten mit unserem digitalen 360° Company Check anhand von 5 Dimensionen die KI-Readiness in allen Abteilungen Ihres Unternehmens. Ziel ist es, passende Ansatzstellen und somit realisierbare Use Cases ausfindig zu machen und sogleich die richtigen Maßnahmen für eine eigene KI-Strategie zu setzen.
Unsere 5 Dimensionen
- Daten
- Ressourcen
- Know-How
- Kultur
- Strategische Ausrichtung
Daten sind der wahre Schlüssel zum KI-Erfolg.
In einem exklusiven Data Audit analysieren wir die gesamten Daten Ihres Unternehmens für die Weiterverarbeitung im Machine Learning. Dabei überprüfen wir die Qualität sowie Quantität und überführen die Datenmengen in ein maschinenlesbares Format (Preprocessing). Sind ausreichend Daten in Menge und Quaität vorhanden, steht bereits die Umsetzung einer eigenen KI-Lösung an.
Data Audit im Überblick:
- Datenanalyse
- Quantitäts- und Qualitätscheck
- Preprocessing & maschinenlesbare Formatanpassung
- Definition und Auswahl von ML-Algorithmen
- ML-Validierung
In 2 Tagen zum Prototyp mit der AIOS Task Force - wir treten den Beweis an!
Challenge accepted!
Ziel ist es in nur zwei Tagen gemeinsam mit Ihnen einen fertigen Prototypen zu erstellen, der Ihrem Unternehmen ab Inbetriebnahme bereits einen sichtbaren Mehrwert erbringt.
Der Datathon auf einen Blick
In diesem kurzen Zeitraum erarbeiten wir einen Use Case, den wir mit entsprechenden Daten simulieren, realisieren und letztenendes auf Erfolg überprüfen.
Die 5 Phasen des Datathons:
- Kick-Off
- Use Case Definition
- Data Management
- Machine Learning
- Customer Success
Mehr Einblicke für absolute Transparenz
Die 5 Phasen des 48h-Datathons im Detail
Kick-Off
#preparation #method #coordination
Im ersten Schritt behandeln wir das Thema “Agiles Machine Learning” und definieren den Ablauf des Datathons. Danach klären wir Veranwortlichkeiten und Arbeitsmethoden, damit wir produktiv zusammen-arbeiten und die Zeit effektiv nutzen können.
Use Case
#goals #scope #toDos
Gemeinsam diskutieren wir alle Aspekte des gewählten Use Cases und definieren gemeinsame Ziele. Wir stecken den Anwendungsbereich und Umfang des Use Case ab und leiten davon alle notwendigen Arbeitspakete und Aufgaben im Rahmen des Datathons ab.
Data Management
#collect #select #prepare
Alle notwendigen Daten werden gesammelt, ausgewählt und für das Machine Learning Model vorbereitet. Das geschieht immer gemeinsam mit dem Kunden, da er das spezifische Domain Know-How besitzt. Somit haben wir alle ein gemeinsames Bild der Datenbasis.
Machine Learning
#featureengineering #training #evaluation
Unsere KI-Experten beginnen in dieser Phase mit dem Feature Engineering und dem Training des Machine Learning Modells. Das ist ein iterativer Prozess mit dem Ziel, in der begrenzten Zeit die Machbarkeit zu verifizieren und die KPIs zu evaluieren.
Customer Success
#reporting #aiServices #aimodel
Die letzte Phase bestätigt die Machbarkeit des Use Cases. Der Kunde verfügt dann über ein end-to-end Machine Learning Modell, das in Form von AI-as-a-Service implementiert und unabhängig von der Integration via API genutzt wird. Ein Endreport gibt Einblick in alle Erkenntnisse.
Heute
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Holen auch Sie sich die Vorteile des KI-gestützten Arbeitens ins Haus. Jetzt unverbindlich für ein persönliches Gespräch mit unseren KI-ExpertInnen anfragen.
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