Konferenz für
Machine Learning und Künstliche Intelligenz
Köln, 24.-26. April 2018

Minds Mastering Machines 2018 » Programm »

// KI, erfolgreich angewendet, am Beispiel Lagerlogistik bei Zalando

Rom wurde nicht an einem Tag erbaut. Dasselbe gilt für KI in Ihrem Unternehmen. Alle Big Player im KI-Feld optimierten zuerst ihr Kerngeschäft, bevor sie ihr gesammeltes Know-how auf die Erschließung neuer Felder richteten. Am Anfang standen Spurhalteassistenten und OCR, selbstfahrende Autos und Gesichtserkennung folgten.

Am Beispiel Deep Learning für optimierte Lagerlogistik zeigen wir, wie Zalando Research einen zentralen Geschäftsprozess effizienter gestaltet und so zugleich KI-Kompetenz im Unternehmen aufgebaut und Vertrauen in diese Zukunftstechnologie geschaffen hat. Wir erörtern Managementstrategien, die den Erfolg Ihrer KI-Projekte sichern.

Vorkenntnisse
Wir präsentieren eine KI-Erfolgsgeschichte bei Zalando, Spezielles Vorwissen ist nicht erforderlich.

Lernziele
Unser Ziel ist es, anhand eines Projekts von Zalando Research zu zeigen, dass fortschrittliche Technologien wie Deep Learning und Künstliche Intelligenz sich am besten organisch innerhalb eines Unternehmens entwickeln, fortlaufend unternehmerischen Wert schaffen und dadurch innerhalb des Managements Vertrauen in ihr Potenzial aufbauen.

// Calvin Seward Calvin Seward

ist Research Scientist bei Zalando Research und zugleich Doktorand bei Professor Sepp Hochreiter an der Johannes-Kepler-Universität Linz. Er arbeitet hauptsächlich im Feld Bilderkennung, bemüht sich aber zugleich, die neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und des GPU-gestützten Hochleistungsrechnens in anderen Geschäftsfeldern von Zalando einzubringen.


// Christian Bracher Christian Bracher

hat an der TU München im Fach theoretische Physik promoviert und danach an verschiedenen nordamerikanischen Universitäten geforscht und gelehrt. Seit 2015 ist er bei Zalando Research in Berlin tätig. Sein Forschungsschwerpunkt ist derzeit Deep Learning im Bereich Recommender Systems für Fashion.