08.10.2019

Talent Garden Innovation School: Wiener Coworking Space bildet Fachkräfte aus

In der Talent Garden Innovation School erhalten die Studenten von November 2019 bis Mitte 2020 eine Ausbildung in UX Design, Coding sowie Growth and Digital Marketing. Am Montag wurden für 15 ausgewählte Projekte Stipendien vergeben.
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Talent Garden Innovation School
Die Scholarship-Gewinner. © Philipp Lipiarski

Mit Ausbildung gegen den Fachkräftemangel: Am 11. November gehen die Lehrgänge der Talent Garden Innovation School in die erste Runde, bei denen sich 60 Teilnehmer bis Mitte 2020 Know-How zu den digitalen Spezialisierungen UX Design, Coding sowie Growth and Digital Marketing aneignen werden.

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Die Studenten erwartet dabei ein Ausbildungsprogramm im sogenannten „Flipped Classroom Design“: Sie bereiten die theoretischen Inhalte zuhause selbstständig auf, in den Lehreinheiten wird dann gleich praktisch damit gearbeitet. Dieser Ansatz geht direkt im Anschluss an den dreimonatigen Intensivkurs mit einem sechsmonatigen Praktikum in einem der Partnerunternehmen von Talent Garden weiter.

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„Nach diesen insgesamt neun Monaten Ausbildung mit einer gekonnten Mischung aus Theorie und viel Praxis sind unsere Absolventen hochqualifizierte Schlüsselkräfte für gefragte Positionen im Digitalbereich“, sagt Stefan Bauer, Direktor der Talent Garden Innovation School.

Stipendien für die 15 besten Projekte

Insgesamt gab es für den ersten Jahrgang rund 600 Interessierte – 15 von ihnen kommen in den Genuss von Stipendien, die am Montag von Talent Garden gemeinsam mit Partnerunternehmen wie Bank Austria, Tourradar, Nexxar und the female factor verliehen wurden.

Für die Träger der Scholarships entfallen die Kurskosten in der Höhe von bis zu 6.700 Euro. Der Gesamtwert der 15 Stipendien beträgt mehr als 100.000 Euro. Um eines der Scholarships zu ergattern, musste nach einem Briefing ein Projekt ausgearbeitet werden. Eine Expertenjury der Innovation School wählte die besten Projekte auf Basis folgender Kriterien aus: Kreativität des Vorschlags, Aufwand hinter dem Projekt, konzeptionelle Fähigkeiten, Klarheit in der Darstellung und Kohärenz mit dem Briefing.

Hohe Erwartungen bei Studenten und Partnern

Die internationalen Studenten haben hohe Erwartungen an das Programm. „Mit der Ausbildung in UX Design möchte ich den Content, den ich produziere, weiter aufwerten können und damit der Öffentlichkeit einen Mehrwert bieten,“ sagt etwa Mélanie Latige, Journalistin aus Martinique. Spannende Monate in der Ausbildung erwartet sich auch Balint Bakos aus Ungarn. Der 30-Jährige ist seit sechs Jahren in Wien, war bisher als Kellner tätig und möchte sich nun umorientieren: „Ich hoffe, dass ich nach dem Coding Lehrgang an der Talent Garden Innovation School als Junior Frontend Entwickler in einem Unternehmen einsteigen kann.“

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Gleichermaßen legen auch die Partnerunternehmen die Latte für die Studenten hoch. Jürgen Kullnig, Vorstandsmitglied und Chief Risk Officer bei der Bank Austria: „Es ist entscheidend, sich permanent weiterzubilden. Ich bin mir nicht sicher, ob ich mich heute mit meinen Fähigkeiten selbst einstellen würde.“ Um die digitalen Talente zu fördern, vergab Kullnig im Namen der Bank Austria drei Stipendien für die Talent Garden Innovation School. Darüber hinaus bietet die Bank Austria maßgeschneiderte Studentenkredite für jeden an, falls die Ausbildungskosten zu hoch sind.

Talent Garden Innovation School wurde 2015 gegründet

Die Talent Garden Innovation School wurde 2015 in Italien gegründet, mittlerweile gibt es die Lehrgänge in fünf europäischen Ländern: Dänemark, Irland, Italien, Spanien und Österreich. Von den bis dato mehr als 2300 Alumni sind nun rund 96 Prozent in ihrem Wunschbereich beruflich tätig. Den Grund für diese positive Entwicklung sieht Bauer vor allem in der praxisnahen Wissensvermittlung und darin, dass sich die Inhalte „exakt an den von Unternehmen gesuchten Qualifikationen orientieren“.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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