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Thema: Künstliche Intelligenz

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09:00 - 09:50
FMi31
Data-centric AI: How data-centric AI increases your likelihood of success by 6x.
Data-centric AI: How data-centric AI increases your likelihood of success by 6x.

The potential of vision AI for top-line growth is well documented, but most businesses still fail to extract value from the technology with an 87% project failure rate. This talk shares how data-centric AI can significantly increase the likelihood of success based on what we learned from collaborating with hundreds of successful teams. It will contain practical examples and is suited for beginners as well.

Zielgruppe: AI Strategists, AI Project Managers, AI Product Owners, ML Engineers

Tobias works between the technical and the business side of things. As a trained economist, he worked as a venture builder in a digital consultancy and now helps organizations bring vision AI to real-life with Hasty.ai—from startups to DAX40 companies. When he's not working, Tobias is a huge NBA fan.

Tobias Schaffrath Rosario
Tobias Schaffrath Rosario
Vortrag: FMi31
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11:00 - 11:50
FMi33
Best practices to integrate a data-centric vision AI pipeline with Hasty, reducing your time to market by 60%
Best practices to integrate a data-centric vision AI pipeline with Hasty, reducing your time to market by 60%

We have helped hundreds of teams with their vision AI projects — established research institutions like Stanford, global corporations like Bayer, and even one or two FAANG companies. During those conversations, patterns started to emerge. We'll share these patterns in the form of best practices on building vision AI pipelines that work following data-centric principles.

Zielgruppe:AI Strategists, AI Project Managers, AI Product Managers, AI Product Owners, ML Engineers

Tristan is the co-founder and CEO of Hasty. Before founding Hasty, he was the Head of the Venture Development team at WATTx – a manufacturing and industry 4.0 focussed incubator. His team built the business models and go-to-market strategies for various early-stage ventures. He originally came to Berlin with his wife and pursued his MBA at ESMT. After which, he worked in various B2B startups in Berlin.

Tristan Rouillard
Tristan Rouillard
Vortrag: FMi33
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17:00 - 17:50
FMi25
KI und Architektur
KI und Architektur

Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch, ohne Zweifel. Egal ob Qualitätssicherung in der Produktion, Retourenmanagement im Online-Handel oder Customer-Support via Chatbot: KI eröffnet bisher noch nicht dagewesene Möglichkeiten, die eigenen Prozesse und Geschäftsmodelle deutlich zu verbessern  - vorausgesetzt man verfügt über hinreichend viele und qualifizierte Daten.
Aber wie lässt sich KI in die eigene Software-Architektur integrieren? Wer befindet über das richtige Modell und den richtigen Algorithmus? Und wie wird über die hinreichende Quantität / Qualität von Daten entschieden? Die Rolle des KI-Architekten scheint geboren. 
Die Session veranschaulicht die verschiedenen Herausforderungen, die sich durch das Einbinden von KI für die eigene Software-Entwicklung ergeben können und zeigt dafür passende, pragmatische Lösungsansätze auf.
 

Lars Röwekamp, Gründer des IT-Beratungs- und Entwicklungsunternehmens OPEN KNOWLEDGE GmbH, beschäftigt sich im Rahmen seiner Tätigkeit als „CIO New Technologies“ mit der eingehenden Analyse und Bewertung neuer Software- und Technologietrends. Ein besonderer Schwerpunkt seiner Arbeit liegt derzeit in den Bereichen Enterprise- und Cloud-Computing, wobei neben Design- und Architektur-Fragen insbesondere die Real-Life-Aspekte im Fokus seiner Betrachtung stehen.
Lars Röwekamp
Lars Röwekamp
Track: Track 1
Vortrag: FMi25

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17:00 - 17:50
FMi35
Faking Deep Discussions with NLP - An Ironic AI Solution to Online Debate
Faking Deep Discussions with NLP - An Ironic AI Solution to Online Debate

Using modern AI approaches we created fully autonomous robot heads that engage in heated social media discussions, completely taking the human out of the loop. The TNG Innovation Hacking Team created a prototype of an end-to-end natural language understanding system, employing techniques such as Speech-to-Text, Conditional Text Generation and Text-To-Speech. In this talk, we will give an introduction to e.g. NLP. We will guide you through the process of scraping social media comments, training a text generation model and building robot heads.

Zielgruppe: Manager, Decision Makers, IT Experts, Software Developers, Software Engineers, Data Scientists

Thomas Endres arbeitet in der Rolle eines Partners als IT-Consultant für TNG Technology Consulting in München. Neben seiner "normalen" Tätigkeit für die Firma und die Kundenprojekte entwickelt er zusammen mit dem TNG-Hardware-Hacking-Team verschiedene Prototypen - darunter ein Telepräsenz-Robotik-System, mit dem man die Realität aus den Augen eines Roboters erleben kann, oder aber eine Augmented-Reality-KI, die die Welt aus der Perspektive eines Künstlers zeigt. Er arbeitet an Anwendungen im Bereich der AR/VR, KI sowie der Gestensteuerung, um damit beispielsweise Quadrokopter autonom fliegen zu lassen oder berührungslos zu steuern. Darüber hinaus ist er in verschiedenen Open-Source-Projekten in Java, C# und allen Spielarten von JavaScript involviert.

Martin Förtsch studied computer sciences and works as an IT consultant for TNG Technology Consulting GmbH. In addition to the focus on agile software development in Java, he is familiar with the development of innovative showcases. As JavaOne Rockstar, Intel Software Innovator and Black Belt, he develops showcases with a focus on artificial intelligence, IoT, AR and VR.

Thomas Endres, Martin Förtsch
Thomas Endres, Martin Förtsch
Vortrag: FMi35
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09:00 - 09:50
FDo21
KI als Komponente
KI als Komponente

Künstliche Intelligenz ist einer der großen Trends in der IT, im Fokus steht dabei die Entwicklung von Modellen. In der tatsächlichen produktiven Nutzung sind diese Modelle regelmäßig Teil einer größeren Softwarelösung. Der Einsatz von gelernten Modellen wirft eine Reihe von Fragen für die Umsetzung der Gesamtlösung auf. Im Vortrag werden einige dieser Fragen aufgeworfen und anhand eines Praxisbeispiels näher diskutiert.

Dr. Klaus Schröder ist Diplom-Mathematiker und -Informatiker. Seit über 20 Jahren ist Dr. Schröder in unterschiedlichen Rollen im Unternehmen beschäftigt, wobei er zur Zeit die Rolle Lead Consultant und Software-Architekt inne hat. In mehreren Projekten arbeitet er an der Entwicklung maschinengelernter Modelle und ihrem Einsatz.

Klaus Schröder
Klaus Schröder
Track: Track 1
Vortrag: FDo 21

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14:30 - 15:20
FDo34
IoT als Enabler für AgriTech
IoT als Enabler für AgriTech

Der Masseneinsatz von Industrieautomation und IoT machte Sensoren in Bezug auf Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosten akzeptabler. In Kombination mit dem Angebot von Public Clouds IoT-Plattformen macht es die Implementierung benutzerdefinierter IoT-Lösungen schneller und kostengünstiger als noch vor einigen Jahren. Neben Hardware-Sensoren gibt es Technologien, die für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung basierend auf solchen Sensordaten verwendet werden, wie Computer Vision, ML-gesteuerte Anomalienerkennung und vorausschauende Wartung, Rules Engines und autonome Dinge. Dies führt unter anderem zu einer breiteren Akzeptanz von Technologien in verschiedenen Branchen, einschließlich der Landwirtschaft. Dazu gehören beispielsweise industrielle programmierbare Logiksteuerungen (SPS), die verwendet werden, um Daten aus Labors zu sammeln, um Versuchsbedingungen zu dokumentieren. Drahtlos verbundene Geräte sammeln Umgebungsdaten feldübergreifend. Videoaufzeichnungen über Drohnen können anstelle von kostspieligen Exkursionen verwendet werden, um den Stand der Studien zu erfassen. Computer Vision-basierte Anwendungen vereinfachen die Beobachtung von Studien. Und all diese Sensordaten können mit zusätzlichen Diensten wie Wetter- oder Luftverschmutzungsdaten aus verfügbaren Diensten angereichert werden. EPAM ist dabei, eine AgriTech-Lösung aufzubauen, die unserem Partner hilft, diese Vorteile zu erzielen und positive Nebeneffekte wie eine bessere Erweiterbarkeit der Datenaufnahme zu erzielen, dh zusätzliche Sensoren und Serviceunterstützung für noch informativere Daten, zentrales Gerätemanagement mit vorausschauender Wartung und Control Tower-Implementierung sowie Datenanreicherung nach der Testphase.

Zielgruppe: Solution Architects, Lead Developers, Head of IoT

Andrei Safronenka ist Delivery Manager für EPAM Deutschland. Andrei kommt aus dem Segment Schienenverkehr. Dort half er Eisenbahnunternehmen beim Aufbau von Investitionsgütern. Dann brachte er seine Expertise für die Produktimplementierung von Kundenunterstützungssystemen im Gesundheitswesen, in der Unterhaltungselektronik und im Dienstleistungsbereich ein. Derzeit widmet er sich vor allem allen großen Herausfoerdungen, die sich mit dem Internet of Things und dem Digital Twinning. In diesen Feldern besitzt er fundiertes Expertenwissen.

Andrei Safronenka
Andrei Safronenka
Vortrag: FDo34

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