Putting AI to Work

Agenda

19:00 - 19:30
Moderne AI Daten Plattform: Einfaches Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten - Gerhard Wenzel

Die Implementierung und Verwaltung von AI Lösungen erfordert ein hohes Maß an Zugriffen auf Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen, die dann aufbereitet und mit Data Science Methoden analysiert werden.

In diesem Vortrag wird gezeigt, wie man mit einer modernen AI Daten Plattform diese Aufgaben vereinfacht, für Data Science Teams organisiert und implementierte Machine Learning Modelle für die Nutzung bereitstellt (Deployment).

19:30 - 20:15
Effizienter Einsatz von Machine Learning Modellen im Service Center in der Telekommunikationsbranche - Thomas Jirku

In dieser Session zeigen wir am Beispiel eines Customer Churn Use Cases wie

- Datenhaltung
- Daten Cleansing
- Machine Learning (ML) Training
- Machine Learning Deployment

sinnvoll umgesetzt werden und wie man mit ML Modellen interagieren kann.

20:15 - 20:45
Ethik in der Künstlichen Intelligenz - Vertrauen und Transparenz in Machine Learning Modellen - Stefan Herbert

Künstliche Intelligenz wird in Zukunft immer mehr Entscheidungen beeinflussen. Oftmals erscheinen statistische Modelle als Black Box.

Der Vortrag beschäftigt sich mit den Fragen:
Wie kann ich prüfen ob Machine Learning Modelle einseitig beeinflusst sind und damit falsche Entscheidungen verhindern?

Wie mache ich die Entscheidungswege transparent und nachvollziehbar und schaffe damit Vertrauen für die Anwender?

Networking bis 21:30