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

// Programm

Die Workshops finden am 24. April statt, die Konferenz am 25. und 26. April.



Workshops

Dienstag, 24. April
11:00 - 18:00

Ramon Wartala

Tchibo

Praxiseinstieg Deep Learning mit TensorFlow

Fabian Witt

Redheads

Dark Science with Deep Learning: Einführung in modernes Maschinelles Lernen mit Python

Daniel Lütticke
Christian Scheiderer

RWTH Aachen

Machine Learning im Kontext der Industrie 4.0 - Von der Datenaufnahme zur Datenanalyse

Konferenz

Mittwoch, 25. April
09:15 - 09:30 Eröffnung
09:30 - 10:30

N. N.

Keynote I: TBA

10:30 Kaffeepause
11:00 - 11:40

Oliver Zeigermann

embarc/Freelancer

Machine Learning auch für dein Projekt

Kerstin Fuchs
Maren Übelhör

Zoi

Unsupervised Anomalieerkennung und Prediction von Zeitreihen im Unternehmenskontext

Shirin Glander

codecentric

Erklärbarkeit von Machine Learning: Wie können wir Vertrauen in komplexe Modelle schaffen?

11:50 - 12:30

Boris Adryan

Merck

Machine Learning: ein Überblick

Thomas Thiele

RWTH Aachen

Künstliche Intelligenz in Produktionssystemen

N. N.

TBA [Sponsored Talk]

12:30 Mittagspause
13:30 - 14:10

Sara Bertram

IAV

It’s all about the framework - Ein Vergleich der bekanntesten Open-Source-ML-Frameworks

Daniel Trauth

RWTH Aachen

Machine Learning in Production Engineering using a Fine Blanking Press as Large-Scale Cyber-Physical System

N. N.

TBA [Sponsored Talk]

14:20 - 15:00

N. N.

Einführung in TensorFlow

Imdat Solak
Nükhet Solak

Munich AI-LABS

ML und KI: Vom Algorithmus zur praktischen Umsetzung

Stephanie Fischer
Christian Winkler

datanizing

Influencer und Trends – eine Netzwerk-Analyse von nutzergeneriertem Content

15:00 Kaffeepause
15:30 - 16:10

Christoph Reinders

Einführung in Deep Learning

Fritz-Ulli Pieper

Taylor Wessing

Vertrags- und Haftungsfragen der Vernetzung autonomer Systeme

N. N.

TBA [Sponsored Talk]

16:20 - 17:00

Lars Gregori

SAP Hybris

CoreML – Machine Learning auf dem iPhone

Barbara Krumay

Wirtschaftsuniversität Wien

Artificial Ethics? Moralische Entscheidungen durch KI und Machine Learning.

Florian Dohmann

Birds on Mars

KI trifft Kreativität - warum jedes Unternehmen eine artifizielle Muse braucht!

17:10 - 17:40

Thementische

17:40 - 21:30

Abendprogramm

Donnerstag, 26. April
09:00 - 10:15

Sebastian Jäger
Hans-Peter Zorn

inovex

Skalieren von Deep Learning Frameworks mithilfe von Cloud-Infrastrukturen und Kubernetes

Gerhard Hausmann

Barmenia

Rechnungsprüfung mit Natural Language Processing und Prädikatenlogik

Daniel Pape
Matthias Radtke

codecentric

Gemeinsam stark: Ensemble Learning

10:15 Kaffeepause
10:45 - 11:25

Peter Steinbach
Kashif Rasul

Scionics Computer Innovation, Zalando

GPUs in the cloud – is it worth it?

Chi Nhan Nguyen

SMACC

Bidirectional RNN zur Extraktion relevanter Felder in Rechnungen

N. N.

TBA [Sponsored Talk]

11:35 - 12:15

Oliver Zeigermann

embarc/Freelancer

Wie gut ist ein Machine-Learning-Modell?

Marc Pickardt

Cybersicherheitsrat Deutschland

Grundlagen medizinischer Standards und deren Nutzen für Deep Learning

Stefan Kühn

XING

The Machinery behind Deep Learning

12:15 Mittagspause
13:15 - 14:15

N. N.

Keynote II: TBA

14:25 - 15:05

Hans-Peter Zorn

inovex

Einführung in Natural Language Processing

Calvin Seward
Christian Bracher

Zalando

KI, erfolgreich angewendet, am Beispiel Zalando: Recommender und Lagerlogistik

Marcel Kurovski

inovex

Deep Learning für Recommender-Systeme

15:05 Kaffeepause
15:35 - 16:15

Stanimir Dragiev
Patrick Baier

Zalando

Datenepochen mit fehlenden Features

Jeffrey Kelling

Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf

Schutz von Hochleistungslasern durch Bildklassifizierung mit Deep Learning

Nico Kreiling

inovex

Maschinelles Lernen auf unbekannten Terrain – am Beispiel von Spotify’s “Discover Weekly”

16:25 - 17:05

Daniel Wrigley

SHI

Relevanztuning ist keine Magie – Es ist Machine Learning!

Lars Gregori

SAP Hybris

AI und Minecraft

Marcel Spitzer

inovex

ML Model Deployment – Vom Prototyp zur Produktion