Programm für Dienstag, 14. Mai Mittwoch, 15. Mai Donnerstag, 16. Mai Programm als PDF

Dienstag, 14. Mai: Workshops

11:00 - 18:00

Machine Learning for Beginners – Klassisches ML

Harald Bosch & Hauke Brammer

Novatec
Raum Ignaz Holzbauer I

Ausverkauft - Vormerkung

Einführung in Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras

Oliver Zeigermann

Raum Ignaz Holzbauer II

Ausverkauft - Vormerkung

Neuronale Netzwerke mit PyTorch

Chi Nhan Nguyen

itemis
Raum Ignaz Holzbauer III

Ausverkauft - Vormerkung

Moderne Methoden des Text-Mining

Christian Winkler

datanizing
Raum Ignaz Holzbauer IV

Ausverkauft - Vormerkung

End-2-End vom Keras TensorFlow-Modell zur Produktion

Mark Keinhörster & Shirin Glander

codecentric
Raum Ignaz Holzbauer V

Ausverkauft - Vormerkung

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Mittwoch, 15. Mai: Vorträge

09:00 - 09:15

Eröffnung

09:15 - 10:00

Keynote: Dark Data is your friend

Mark Whitehorn

Raum Gustav Mahler I

10:00

Kaffeepause

10:30 - 11:15

Überblick über Machine Learning

Sebastian Schoenen

Control€xpert
Raum Gustav Mahler I

Was ist neu in TensorFlow 2?

Mark Keinhörster

codecentric
Raum Gustav Mahler II

Prozessintegration und Produktivsetzung von ML-Modellen

Antje Fitzner & Jeremy Schieblon

Eucon Digital
Raum Gustav Mahler III

11:30 - 12:15

Machine Learning Model Management – Ein Framework-Vergleich

Nico Kreiling

inovex
Raum Gustav Mahler I

Continuous Intelligence – KI vom Notebook in die Produktion

Christoph Windheuser

ThoughtWorks
Raum Gustav Mahler II

Boosting in Machine Learning – Viele Laien sind besser als ein Experte

Anna Lorenz

Etecture [Sponsored Talk]
Raum Gustav Mahler III

12:15

Mittagspause

13:15 - 14:00

Einführung in Unsupervised Learning

Oliver Zeigermann

Raum Gustav Mahler I

Security-Schwachstellen im Machine Learning

Daniel Etzold

1&1
Raum Gustav Mahler II

Datenschutz-Folgenabschätzung für KI-Systeme

Martin Rost

Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein
Raum Gustav Mahler III

14:15 - 15:00

Neural Embeddings in Produktion – Was kann schief gehen?

Oliver Zeigermann

Raum Gustav Mahler I

Interpretierbarkeit von ML-Modellen

Marcel Spitzer

inovex
Raum Gustav Mahler II

Recommender-Systeme für die Rechnungsstellung

Harald Bosch

Novatec [Sponsored Talk]
Raum Gustav Mahler III

15:00

Kaffeepause

15:30 - 16:15

Einführung in Deep Learning

Christoph Reinders

Universität Hannover
Raum Gustav Mahler I

Künstliche Intelligenz im Kontext von IoT für Predictive Maintenance

Olga Mordvinova & Cyrille Waguet

incontext.technology
Raum Gustav Mahler II

Transparentes Creditscoring: Entscheidungen mit Tragweite besser erklären

Florian Müller

risk42
Raum Gustav Mahler III

16:30 - 17:15

Suche auf Graphen: Die dunkle Seite der KI und das Geheimnis von Alpha Zero

Oliver Zeigermann

Raum Gustav Mahler I

KI-gestützte Qualitätssicherung im Flugzeugbau

Olaf Beesdo & Mathias Burger

Premium Aerotec, TNG
Raum Gustav Mahler II

Satellite Computer Vision mit Keras und TensorFlow – Best Practices und Beispiele aus der Forschung

Felix M. Riese & Jens Leitloff

KIT
Raum Gustav Mahler III

17:30 - 18:00

Thementische

18:00 - 21:30

Abendprogramm

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Donnerstag, 16. Mai: Vorträge

09:00 - 09:45

Einblick in ML-Verfahren mit Decision Boundaries

Oliver Zeigermann

Raum Gustav Mahler I

Mit verlängertem Kurzzeitgedächtnis – Anwendungsfälle für Long-Short-Term-Memory-Netze

Ramon Wartala

SinnerSchrader
Raum Gustav Mahler II

Rechtliche Fallstricke beim Einsatz von KI und ML

Fritz Ulli Pieper

Taylor Wessing
Raum Gustav Mahler III

09:45

Kaffeepause

10:15 - 11:00

Reinforcement Learning: eine sanfte Einführung & industrielle Anwendung

Christian Hidber

bSquare
Raum Gustav Mahler I

Moderne Methoden der automatisierten Textanalyse

Christian Winkler & Jens Albrecht

datanizing, TH Nürnberg
Raum Gustav Mahler II

Maschinelles Lernen von Crash-Ereignissen mit Virtuellen Fahrzeug-Modellen

André Backes

TECOSIM
Raum Gustav Mahler III

11:15 - 12:00

Intelligent Mobility – Flexibilisierung durch KI in Mobilität und Logistik

Thomas Thiele

Deutsche Bahn
Raum Gustav Mahler I

Question Answering mit NLP: Aktuelle Modelle und Trends

Malte Pietsch & Timo Möller

deepset
Raum Gustav Mahler II

Bring Your Own (Machine Learning) Model mit TensorFlow Serving

Lars Gregori

SAP CX
Raum Gustav Mahler III

12:00

Mittagspause

13:00 - 13:45

Keynote: Style Transfer – Wie neuronale Netze Kunst erzeugen

Thomas Endres & Martin Förtsch

TNG
Raum Gustav Mahler I

14:00 - 14:45

Wie bewerte ich die Qualität meines ML-Modells?

Max-Heinrich Laves & Karl-Philipp Kortmann

Universität Hannover
Raum Gustav Mahler I

Deep Learning mit Small Data

Hauke Brammer

Novatec
Raum Gustav Mahler II

KI-Ethik, KI-Security, KI-Safety: Mensch und Maschine – Wer beschützt hier wen?

David Fuhr

HiSolutions
Raum Gustav Mahler III

14:45

Kaffeepause

15:15 - 16:00

Performanz und Skalierbarkeit mit optimierten KI-Bibliotheken

Michael Steyer

Intel
Raum Gustav Mahler I

Vom Prototyping zur Produktion – Portabilität für Deep-Learning-Modelle

Marcel Kurovski

inovex
Raum Gustav Mahler II

Workflow mit Jupyter Lab

Nico Kreiling

inovex
Raum Gustav Mahler III

16:15 - 17:00

Modellerwartungen vs. Realität – Monitoring von Modellperformance

Janera Kronsbein & Christina Blanke

Eucon Digital
Raum Gustav Mahler I

Inbetriebnahme von Modellen durch ONNX auf dem iPhone

Nico Axtmann

codecentric
Raum Gustav Mahler II

Werkzeugbruch-Vorhersage in Echtzeit

Thomas Manhardt

Premium Aerotec
Raum Gustav Mahler III

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Mittwoch, 15. Mai: Vorträge

Donnerstag, 16. Mai: Vorträge

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