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Thema: Künstliche Intelligenz

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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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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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