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CYP Round Table 5: Data Science und der Jabberwocky-Effekt – Was bedeutet es eigentlich, mit Data Science erfolgreich zu sein?

Buzzword-driven vs. Data Science im Unternehmensalltag Was sind Ziele und Erfolgskriterien von Data Science Projekten? Wie sollten Data Science Workflows innerhalb eines Unternehmens integriert und organisiert werden? Black-Box-Modelle mit technischen Overkill oder hypothesen-getriebenes Testen?Read more

Science Study: European Language Grid – KI Technologien für das mehrsprachige Europa

One-Stop-Shop für Sprachtechnologien: Die Vielzahl von Lösungen auf einem Marktplatz bündeln Von Daten, Modellen und Einsatzmöglichkeiten – Eckdaten, erste Ergebnisse und Erwartungen des Projektes Technische Hürden und Lösungsansätze bei der Bereitstellung einer zentralen Cloud Plattform für entsprechende Services Mögliche Anwendungsfelder der eingesetzten KI Der Vortrag thematisiert die Arbeit des DFKI in Berlin an dem jüngstenRead more

Keynote: Applied AI und Operationalisierung im Unternehmenskontext

Das Potential von sog. „Advanced Analytics“ Algorithmen in der Versicherungsbranche ist groß. Doch für einen nachhaltigen Beitrag zum Unternehmenserfolg sind einige Hürden zu meistern. Zunächst wird eine leistungsfähige Plattform für Data Engineers und Data Scientists benötigt, um auf Grundlage von Unternehmensdaten Deep Learning Algorithmen zu trainieren. Die anschließende Integration (= „Operationalisierung“ von AI) in denRead more

Case Study: Real World Machine Learning Development – ML unternehmensweit in Produktion nehmen

Von Zero.One.Data zum Bahn Lab Bereitstellung einer zentralen AI & ML Plattform für alle Gesellschaften der DB Verbindung einer Kubernetes-Plattform mit den Data Science PipelinesRead more

Keynote: Follow the Data – Investigativer Datenminimalismus für nachhaltige & kosteneffiziente KI

Warum viel nicht immer viel hilft: Funktioniert das Big Data Paradigma im Machine-Learning-Umfeld? Die Datenmenge nimmt jährlich exponentiell zu – wie kann man diesem Wachstum kosteneffizient, nachhaltig und verantwortlich begegnen? Wie st das Rezept für das optimale Verhältnis zwischen Datenmengen und Performanz? Wie können wir das messen? Was sind „toxische“ Daten, und welche Möglichkeiten habenRead more

Icebreaker Round Table 1: Data Vault Einführung – Führt das zur Auflösung von DWH? Ein Erfahrungsaustausch

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4 | ML Governance Café: Heavy Metal Meets AI – Wie implementieren wir AI in Unternehmen mit altem Technologiebestand?

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