Ihr ML-Modell ist trainiert und Sie wollen es in Produktion bringen? Wie das gut funktioniert, erfahren Sie in unserem MLOps-Online-Tag am 9.11.
ca. 10:00 - 17:00
MLOps – wie bringt man ein ML-Modell in Produktion und hält es dort?
Oliver Zeigermann & Tobias Kurzydym & Yannick Habecker
Open Knowledge
09:00 - 09:15
Eröffnung
09:15 - 10:00
Keynote: Ethische Fragestellungen um Conversational AI — A Search for the “Truth”?
Anne Lauscher
Uni Hamburg
10:00
Kaffeepause
10:30 - 11:15
ML von Anfang an – eine Landkarte im ML-Dschungel!
Marcel Tilly
TH Rosenheim
MLOps made easy: Probleme erkennen und endlich produktiv gehen
Melanie B. Sigl
PRODATO
Simulationsmodelle in der Fahrzeugentwicklung besser verstehen durch ML
André Backes
TECOSIM
11:30 - 12:15
Data Orchestration: Worauf es in Zukunft ankommt
Raphael Skuza
inovex
Erkennung von Bildmanipulationen am Beispiel von Kfz-Schadenbildern
Barbara Fuchs & Sebastian Schoenen
ControlExpert
Betrieb einer Kubeflow-basierten Plattform für Enterprise-Data-Science-Teams
Pavol Bauer
T-Systems [Sponsored Talk]
12:15
Mittagspause
13:15 - 14:00
Artificial General Intelligence – die fehlenden 3%
Mikio Braun & Oliver Zeigermann
Freelance, Open Knowledge Fellow
Vom monolithischen ML-PoC zur flexiblen Architektur
Xenija Neufeld & Valentin Kuhn
Accso [Sponsored Talk]
MLOps mit Argo Workflows und Kubernetes
Hauke Brammer
DeepUp
14:15 - 15:00
Natural Language Processing im Zeitalter von GPT – wie kann ich das meistern?
Leonard Püttmann
kern.ai [Sponsored Talk]
Data Products in Machine Learning
Bernd Fondermann
kappavano
Föderiertes Lernen: Eine Reise von der Theorie bis zur Umsetzung
René Schwermer & Herbert Woisetschläger
TU München
15:00
15:30 - 16:15
You build it, you run it! Gängige Herausforderungen und Lehren aus der CI/CD-Praxis für ML-Anwendungen
Siegfried Eckstedt
Aiku
What Could Possibly Go Wrong: ein (unvollständiger) Leitfaden zum Umgang mit Verzerrungen in Datenprodukten
Lea Petters
Conversational AI – Dead or Alive?
Sebastian Blank
16:30 - 17:15
Komplexität reduzieren - Machine Learning einfacher & schlichter
Matthias Niehoff
codecentric
Der Powerpoint Ghostwriter – Foliensätze mit KI erzeugen
Christoph Bergemann & Thomas Endres & Jonas Mayer
TNG
Der Artificial Intelligence Act – Erfahrung aus anderen Bereichen
Mark Hastenteufel
Hochschule Mannheim
17:30 - 18:00
Thementische: Reden Sie in kleinen Gruppen über aktuelle Themen
18:00 - 21:30
Abendveranstaltung mit Drinks, Snacks und Networking
09:00 - 09:45
Large Language Models auf eigenen Daten: Herausforderungen und Lösungen
Thomas Stadelmann
deepset
Die „5 goldenen Regeln“ zur Vermeidung von Bias
Lars Röwekamp
open knowledge
Spieglein an der Wand, welches ist das beste Modell im ganzen Land?
Stefano Signoriello
infoteam
09:45
10:15 - 11:00
KI trifft Cybersecurity! Rettung oder Untergang?
Florian Dalwigk
Machine Learning mit domänenspezifischer Ontologie für die IT-Sicherheitsbranche
Bertram Sändig
ontolux
Transformer Meets Time-Series: Temporal Fusion Transformer im Einsatz
Martin Danner
scieneers
11:15 - 12:00
Resilientes Machine Learning
Oliver Zeigermann
Open Knowledge Fellow
Hintertüren in KI-Systemen
Mirko Ross
asvin.io
Lessons Learned aus einem NLP-Projekt mit der Landeshauptstadt München
Clemens Gutknecht & Leon Marius Schröder & Leon Lukas
BettercallPaul, HdM Stuttgart , Stadt München
12:00
13:00 - 13:45
Keynote: Ein Sprachmodell für die Westentasche
Christian Winkler
datanizing
14:00 - 14:45
Qualitätssicherung in KI-basierten System – damit KI-Projekte nicht scheitern
Gerhard Runze & Nils Röttger
imbus
DevOps für Maschinelles Lernen mit Kubeflow
Sascha Dittmann
Google
Eine Einführung in Polars von einem Pandas-Fan
Nico Kreiling
15:00 - 15:45
Modellkomprimierung mit Open-Source-Bibliotheken: Optimierung neuronaler Netze in Kundenprojekten
Adversarial Reinforcement Learning für sicherheitskritische Szenarien
Joshua Ransiek
FZI Karlsruhe
Active-Active Architekturen zum kontinuierlichen Training von KIs
Tim Frey
iunera
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