KI in der Automobilindustrie
KI in der Automobilindustrie: ADAS und Autonomie, Produktion und Qualität, Connected-Car-Services und die Messlatte bei Safety und Validierung.
Dieser Block baut praktische KI-Kompetenz für die Automobilbranche auf und deckt die gesamte Wertschöpfungskette ab, von Entwicklung und Produktion über vernetzte Fahrzeuge und autonomes Fahren bis zum Aftersales. Sie lernen, wie sich zentrale KI-Konzepte auf reale Probleme der Branche übertragen: Predictive Maintenance, Computer Vision für die Qualitätsprüfung, ADAS-Perception und Demand Forecasting. Der Block macht deutlich, wo KI tatsächlich Wert schafft und wo es um Hype geht, wie Sie Anbieterlösungen und Build-versus-Buy-Entscheidungen bewerten und wie Sie Adoption und ROI mit realistischen Erwartungen einschätzen. Außerdem geht es um automobilspezifische KI-Regulierung, funktionale Sicherheit, Model Risk sowie die konkreten Guardrails und Validierungsprüfungen, die vor dem Einsatz von KI im Fahrzeug und im Werk erforderlich sind.
Was Sie beherrschen werden
- Wertvolle KI-Anwendungsfälle über die automobile Wertschöpfungskette hinweg identifizieren und von Initiativen mit geringem Return oder reinem Hype unterscheiden
- KI-Lösungen und Anbieter anhand branchenrelevanter Kriterien bewerten und einen realistischen Business Case zu ROI und Adoption aufbauen
- Automobilspezifische KI-Regulierung und Frameworks zur funktionalen Sicherheit auf ein geplantes Deployment anwenden
- Guardrails und Model-Risk-Prüfungen vor dem Deployment für KI-Systeme im Fahrzeug und in der Produktion durchführen
Schlüsselbegriffe
Module
Behandelt die zentralen KI-Anwendungen beim Fahren, in der Produktion und die Sicherheitsanforderungen für ausgelieferte Systeme.
Behandelt das Identifizieren von KI-Chancen, den Aufbau von Business Cases, die Bewertung von Optionen und die Skalierung in die Produktion.
Behandelt Regulierung, Frameworks für Modellrisiken, zentrale Bedrohungen und Guardrails vor dem Deployment.
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