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CYP Round Table 6: Wie sieht der Weg zu einer KI getriebenen Data Product Factory aus?

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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

5 | AI Readiness Café: Wie machen wir ein Unternehmen „AI Ready“?

Wie verbessern wir das Verständnis der Fachabteilungen für die Unsicherheiten jedes ML Projektes? Wie unterscheiden sich ML Projekte von traditionellen Software-Entwicklungsprojekten und was bedeutet das für deren Planung? Wie übersetzen wir die Genauigkeit eines ML Modells in messbaren Unternehmensnutzen? Welche Kenntnisse und Fähigkeiten brauchen wir in den Fachabteilungen und wie bauen wir diese auf? BrauchenRead 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

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