Der Call for Proposals für die Minds Mastering Machines 2025 ist gestartet. Wir freuen uns auf Eure Einreichungen!
ca. 10:00 - 17:00
Conversational Apps mit Langchain und Python für Anfänger
Ramon Wartala
Accenture Song
Eigene Sprachmodelle feintunen und nutzen
Christian Winkler
datanizing
MLOps – Überblick, Methoden und Technologien
Tim Sabsch & Anke Koke & Denis Stalz-John
codecentric
09:00 - 09:15
Eröffnung
09:15 - 10:00
Keynote: Von Diven, Souffleusen und Regie
Johann-Peter Hartmann
Mayflower
10:00
Kaffeepause
10:30 - 11:15
Eine Einführung in Large Language Models
Federated Learning – Ein Rundumschlag von Theorie und Praxis
René Schwermer
TU München
Praxisbericht: MLOps für Condition-Monitoring-Anwendungen
Simon Kneller & Johannes Ehlert
esentri
11:30 - 12:15
Identifikation und Validierung von ML-Anwendungen
Oliver Zeigermann & Mirko Böttcher
Techniker Krankenkasse
Scalable Optimization of Large Systems with MLOps
Shreya Bhatia & Melanie B. Sigl
Linde, Prodato
Unlock AI Excellence: Unleashing the Power of Data Preparation
Radik Zagirov
Aparavi [Sponsored Talk]
12:15
Mittagspause
13:15 - 14:00
How to roll your own LLM – Open Source Large Language Models selbst hosten
Thomas Endres & Jonas Mayer & Sven Rohr
TNG Technology Consulting [Sponsored Talk]
Können wir wirklich vom Software Engineering lernen?
Matthias Niehoff
Praxisbericht: ein sich selbst erklärendes, LLM-basiertes Empfehlungssystem
Philipp Schröppel
Inlinity
14:15 - 15:00
Die ChatGPT-Architektur für Bilder: Wie Vision Transformer CNNs in Vision Use Cases schlagen
Nils Uhrberg & Denis Stalz-John
GenAI at your Fingertips – Wie man Generative KI erfolgreich im Unternehmen einführt
Tim Bunkus
adesso [Sponsored Talk]
KI zwischen fantastischen Möglichkeiten, Rechtsunsicherheit und Disruption
Niklas Mühleis
Heidrich Rechtsanwälte
15:00
15:30 - 16:15
Warum der Computer "Nein" sagt – Mehr Nachvollziehbarkeit dank Explainable AI
Tim Wüllner
open knowledge
Praxisbericht: Dokumente verarbeiten mit Computer Vision und NLP bei der Barmenia-Versicherung
Gerhard Hausmann & Andreas Bühner
Barmenia
Effizientes Maschinelles Lernen auf On-Premise-Clustern mit Dask
Max Conzen
FH Aachen
16:30 - 17:15
Von Zero zum ChatGPT Hero: Effektives Prompt Engineering
Martin Förtsch & Thomas Endres
TNG Technology Consulting
Threat Modeling für KI-Anwendungen
Clemens Hübner & Phuong Mai Mai
inovex
ML trifft auf Genommedizin: Neue Wege Diagnose und Therapie seltener Erkrankungen
Martin Danner & Jeremias Krause
scieneers, RWTH Aachen
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
LLMs in eigener Software
Daniel Töws
Skalierbare ELT-Pipelines mit Argo Workflows und dbt
Hauke Brammer
DeepUp
Spagat zwischen Bias und Fairness
Lars Röwekamp
09:45
10:15 - 11:00
Vektordatenbank-Optimierung: Balance zwischen Speicher, Geschwindigkeit und Genauigkeit
Jan Höllmer
scieneers
Neue Wege der Qualitätssicherung von ML-Systemen
Gerhard Runze
imbus
Data Analytics bei der HUK-Coburg
Eva Hörster
HUK Coburg [Sponsored Talk]
11:15 - 12:00
Fehlende Daten? (K)Ein Problem!
AI Act & Co. – Die Regulierung in den Griff bekommen
Bernd Fondermann
brainlounge/algo consult
Automatisierte Codemigration mit LLMs
Robert Bauer
HMS Analytical Software
12:00
13:00 - 13:45
Panel zum EU AI Act: Wichtiges Regelwerk oder Bremsklotz für Innovationen?
Shirin Elsinghorst & Stefan Kühn & Bernd Fondermann & Lars Röwekamp
14:00 - 14:45
Von Gut zu Großartig: LLM-basierte Retrieval-Systeme auf ein neues Niveau heben
Pavol Bauer
T-Systems
Crafting GenAI Architectures: LLM – Selection, Benchmarking, Techniques and Beyond
Julian Kurz
HMS
Wie ML die Datenintegration verändert: Vorteile und innovative Anwendungen
Felix Lammermann & Igor Shmelev
Prodato
14:45
15:15 - 16:00
Good enough for biomedical signals – wenn klassische ML-Verfahren besser sind als neuronale Netze
Lukas Brausch
Mit NLP schneller zu Umfrageergebnissen
Stefanie Scholz
SRH Wilhelm Löhe Hochschule
Liquid Neural Nets - was kommt nach Deep Neural Nets
Stefan Kühn
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