ML und KI: Vom Algorithmus zur praktischen Umsetzung

Die größte Herausforderung bei AI/ML ist nicht, welches Model wir einsetzen bzw. welche AI-Modelle die besten sind, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, sondern wie man an das Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter herankommt, dieses explizit macht und daraus Trainingsdaten erzeugt.

Anhand von praktischen Beispielen aus der Call-Center-Branche, aus der Medizin, aus dem öffentlichen Dienst, aber auch aus der Sensorik wird dargestellt, wie das Wissen in Informationen und dann in Daten konvertiert wird, welche Herausforderungen bei der Datenmodellierung entstehen und wie es praktisch nutzbar gemacht wird.

Das Wichtigste, nämlich das "Verstehen des Problems und der Daten", wird detailliert dargestellt. Es werden auch die Themen der organisatorischen Auswirkungen und Probleme behandelt, die entstehen, wenn das Wissen von Mitarbeitern genutzt werden soll, um ein KI/ML-System einzuführen.

Vorkenntnisse

Allgemeines Verständnis für Maschinelles Lernen/Künstliche Intelligenz wären von Vorteil, sind aber keine Voraussetzung.

Lernziele

Das Ziel ist es, eine "Demystifizierung" der KI/ML und ein Verständnis für die tatsächliche, praktische Nutzung von KI/ML zu erreichen. Die Zuhörer sollen als Ergebnis eine vollständige Übersicht (aus der Praxis) der gesamten KI/ML-Umsetzungskette bekommen und dies auch praktisch umsetzen können. Dabei wird weniger auf die technischen Probleme als vielmehr auf die organisatorischen, prozessualen und anderen "Non-tech"-Felder Wert gelegt.

Speaker

 

Imdat Solak
Imdat Solak ist CTO von Munich AI-LABS und entwickelt seit 35 Jahren Software in verschiedenen Bereichen. Seit fast zwei Jahren als Berater im Bereich KI/ML tätig. Berät Unternehmen beim Einsatz con KI/ML in verschiedensten Bereichen und entwickelt KI/ML-Modelle basierend auf TensorFlow, Keras, PyTorch, SKLearn und vielem mehr. Praktische KI/ML-Erfahrung u.a. in Call-Center-Automation (Mail, Voice, Chat), Ultraschall-Bild-Analyse, Sensorik und Dokumentenlklassifizierung.

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