Über die AI Service Center KursreiheAI Service Center

Die wachsende Bedeutung von KI-Chatbots in der modernen Arbeitswelt stellt Organisationen vor neue Herausforderungen und Chancen. Wie können intelligente Assistenten dabei helfen, große Dokumentensammlungen zu analysieren oder Daten für Berichte aufzubereiten? Welche Möglichkeiten entstehen, wenn Chatbots direkt mit den Programmen arbeiten, die wir täglich nutzen? Und wie lassen sich diese Technologien praktisch und sicher in bestehende Arbeitsabläufe integrieren?

Entdecken Sie in diesem zweiwöchigen, praxisorientierten Kurs, wie Sie Ihren eigenen funktionsfähigen Chatbot erstellen und mit Ihren Dokumenten und Anwendungen verbinden können. Der Kurs richtet sich an Fachkräfte ohne tiefe Programmierungskenntnisse und folgt dem Prinzip „wenig Theorie, viel Praxis“. Sie lernen, wie moderne KI-Tools wie OpenWebUI, OpenRouter und Docker zusammenarbeiten, um leistungsstarke KI-Assistenten zu schaffen.

Extreme weather events have caused severe damage and loss of life in recent decades. Traditional numerical weather prediction, while accurate, is computationally intensive—requiring supercomputers that consume massive amounts of energy. In contrast, energy-efficient AI offers a transformative alternative. This course explores how modern AI models can drastically reduce energy consumption and CO₂ emissions while improving the accuracy and accessibility of weather forecasting. Through practical examples, we demonstrate how techniques like LoRA fine-tuning, diffusion models, and GNSS-based sensing can enhance forecasting capabilities on both large and personal devices. By the end of this course, learners will understand how efficient AI methods enable sustainable, high-precision weather prediction for the future.

In this course, you’ll learn how to work with time series data — one of the most common and challenging types of data across industries. We’ll start from the basics, introducing you to key concepts like trends, seasonality, and stationarity, and gradually move into more advanced forecasting techniques. You’ll explore both classical statistical models and modern machine learning approaches, and see how deep learning architectures like RNNs, LSTMs, and transformers are being used for cutting-edge forecasting tasks today. Along the way, we’ll cover real-world examples from finance, healthcare, weather forecasting, and beyond. By the end of the course, you’ll have the skills to analyze time series data, build reliable forecasting models, and apply them to practical problems.

In an era where digital technologies are reshaping industries and daily life, the environmental impact of AI systems has become a growing concern. This course explores efficient AI methodologies to address these challenges. From deep learning model compression to low-bit quantization and collaborative inference, we delve into techniques that enhance computational efficiency and reduce energy consumption. We will also focus on low-bit quantization specifically for large language models (LLMs), showcasing cutting-edge open-source tools and models. Join us to learn how to build sustainable AI systems while pushing the boundaries of innovation.

This course is part of the Sustainability in the Digital Age series, a collaborative project between colleagues from Stanford University, SAP and the Hasso Plattner Institute.

Practical Computer Vision in PyTorch is a comprehensive, hands-on course for developers and practitioners eager to explore computer vision with PyTorch. It spans image classification, object detection, segmentation, and generative modeling. Emphasizing implementation, participants work through coding demos and projects with industry-standard tools and libraries. By the end, they will be able to build and fine-tune computer-vision models for real-world applications.

Künstliche Intelligenz durchdringt zunehmend unseren (Arbeits)Alltag. Vor allem generative KI-Systeme haben die Masse der Arbeitnehmerschaft erreicht. Doch diese KI-Systeme sind nicht frei von Vorurteilen und Verzerrungen – sogenannten Biases – denn sie sind durch Menschen erzeugt. Diese Biases können zu diskriminierenden Ergebnissen führen. Das Erkennen, Verstehen und Bereinigen von Biases ist deshalb von entscheidender Bedeutung, um eine gerechte und ethische Nutzung zu gewährleisten und potenzielle Schäden von Teilnehmenden und Unternehmen abzuwählen.

This course explores the hype and realities surrounding AI, the challenges companies face in using AI profitably, and how Germany is performing in the AI landscape. It offers insights into how AI can power business strategies, be successfully integrated into operations, and scaled for long-term profitable growth. Created for managers and data experts looking to maximize AI’s potential, the course requires no prior experience, though a basic understanding of business strategy, data analytics, and AI concepts is beneficial.

Gain a basic understanding of how numerical representations transform language! Explore the world of text embeddings in this online course, covering essential topics such as tokenization, historical models, modern techniques, and practical applications.

It's free of charge and no prior AI experience is necessary.

On 11th July, 2023, the first KISZ workshop on "Pre-trained AI Models: The speech-to-summary example" takes place. The contents of the workshop will be prepared in this Background Talk format, which is open to all interested parties.

Die rasante Entwicklung generativer KI-Systeme wie ChatGPT, DALLE und Midjourney revolutioniert unsere Welt und stellt uns vor neue, faszinierende und zugleich beunruhigende Herausforderungen. Was bedeutet es, wenn künstliche Intelligenzen komplexe Prüfungen bestehen oder sogar kreativ tätig werden? Wird diese Entwicklung unsere Gesellschaft, Arbeitswelt und Kommunikation überrumpeln? Werden Jobs ersetzt oder entstehen völlig neue Beschäftigungsfelder? Und wie können wir die Gefahren durch die Nutzung dieser Systeme zur Verbreitung von z.B. Falschinformationen minimieren?

Entdecken Sie in diesem vierwöchigen, kostenlosen openHPI-Kurs, wie bahnbrechende Technologien wie ChatGPT funktionieren, welche Anwendungsfälle daraus entstehen, welche Chancen und Grenzen sie bergen. Der Kurs bietet Jugendlichen und Interessierten ohne technisches Hintergrundwissen oder Programmiererfahrung eine einzigartige Gelegenheit, in die Welt der Generativen Künstlichen Intelligenz einzutauchen.

Geleitet wird der Kurs in Kooperation mit dem KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg (KISZ-BB) von den HPI-Alumni Johannes Hötter und Christian Warmuth.

Ohne Daten gibt es keine Künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen benutzt große Datenmengen, um KI-Modelle zu trainieren. Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von gesellschaftlich verträglicher KI ist die Bereitstellung ausreichender, besonders aber qualitativ hochwertiger Trainingsdaten. In dem Kurs “KI und Datenqualität” berichten Expertinnen und Experten aus den Bereichen Informatik, Recht, Ethik und Normung über diese vielfältigen Aspekte der Daten für die Künstliche Intelligenz.

Compared to Cloud Computing, which is centralized in computing and data storage, Edge Computing brings computation and data storage closer to data sources.

Edge AI combines edge computing and AI technology and has become a rapidly developing field in the past few years. Edge AI enables AI computing directly on the edge or client device, enhancing power efficiency, supporting low latency, and solving data privacy problems.

Therefore, what improvements need to be made to traditional deep learning algorithms in Edge AI scenarios? This course teaches you about deep model compression and optimization techniques, decentralized and collaborative deep learning approaches and algorithms, software, and hardware for Edge AI.

Alle reden über “Maschinelles Lernen”, "Neuronale Netze", "Künstliche Intelligenz" und "Deep Learning - doch wie diese Techniken genau in der Praxis funktionieren und eingesetzt werden, erfahren Sie in diesem weiterführenden openHPI Kurs.

In diesem vierwöchigen Gratis-Kurs können Jugendliche und andere Interessierte ohne Programmier-Erfahrung und technisches Hintergrundwissen lernen, wie Machine Learning Projekte in der Praxis umgesetzt werden können. Wir wollen dabei das Basiswissen aus dem Kurs “Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für Einsteiger” weiter vertiefen und Ihnen ein Gefühl für die Chancen und Herausforderungen von Machine Learning Projekten in der Praxis vermitteln. Dafür betrachten wir mehrere konkrete Anwendungsfälle - unter anderem die Erkennung von Gebärdensprache aus Bildern und die Stimmungsanalyse von Zeitungsartikeln. Geleitet wird der Kurs von den Masterstudenten Johannes Hötter und Christian Warmuth.

In this course you will be introduced to computational learning theory and get a glimpse of other research towards a theory of artificial intelligence.
Our starting point will be a hands-on binary classification task. Basically, this is the challenge of classifying the elements of a given set into two groups (predicting which group each one belongs to) on the basis of given labeled data. Thus the goal of the supervised machine learning algorithms is to derive a correct classification rule. Our interest lies in strategies that work not only for one specific classification task but more universally for a pre-specified set of such. You will get to know a formalization of the aforementioned notions and see illustrating examples. In the main part, you will get to know different learning models which are all based on a modular design. By investigating the learning power of these models and the learnability of the prominent set of half-spaces, we also give arguments for how to choose an appropriate one.