Auswertung von (I)IoT-Daten: Überblick

Ein Teaser auf der Webseite der Beyond IoT bescherte mir Kopfkratzen: "GenAI sinnvoll für IIoT-Anwendungen einsetzen"? Ich bin gespannt!

Denn die Geschichte scheint sich zu wiederholen: Auch vor Jahren verlangten Kunden nach Deep Learning, wo es eine lineare Regression oft schon getan hätte. Der Bereich der Datenanalyse und AI im weiteren Sinne wirkt auf Nichtspezialisten oft unübersichtlich. Müssen jetzt bald auch Microcontroller zwingend mit ChatGPT sprechen oder reicht es sich auf Oberstufen-Mathematik zu verstehen?

Dieser Vortrag bietet einen Überblick.

Vorkenntnisse

Der Vortrag richtet sich an Menschen, deren Arbeitsschwerpunkt nicht auf der Datenanalyse liegt, die sich aber dennoch mit Signalverarbeitung, Datenanalytik und Maschinellem Lernen (und GenAI...) beschäftigen wollen oder müssen. Der Vortrag bleibt konzeptionell, Programmierfähigkeiten oder tieferes statistisches Verständnis sind nicht nötig.

Lernziele

• Überblick über datenanalytische Themen, die Boris als Dozent auch an seine unternehmensinternen (I)IoT-Spezialisten vermittelt
  
• Kontext der Datenanalyse: Methoden entlang verschiedener Dimensionen wie Zeit, Datentyp, Datenmenge und Zweck
  
• Anforderungen an Daten für verschiedene analytische Methoden: Datenmengen und Datenqualität
  
• ML Basics: Verschiedene Verfahren des Maschinellen Lernens und ihre KPIs
  
• GenAI: Wie nutzt man es?