23.10.2020

"Wie Künstliche Intelligenz Unternehmen nützt" ist diesen Herbst Thema einer Vortragsreihe der FH Wedel

Künstliche Intelligenz wird in Unternehmen als Technologie eingesetzt, um in möglichst kurzer Zeit einen Mehrwert zu schaffen. In der digitalen Vortragsreihe "Wie Künstliche Intelligenz Unternehmen nützt" geben Referenten namhafter Unternehmen Einblick in ihre Anwendungsbeispiele aus der Praxis. Die Vortragsreihe startete am 28. Oktober um 17 Uhr und findet in den darauf folgenden vier Wochen mittwochs zur gleichen Zeit statt.

Zum Auftakt der seit dem Wintersemester neuen Studienrichtung Data Science & Artificial Intelligence rückt die Fachhochschule Wedel mit der Vortragsreihe „Wie Künstliche Intelligenz Unternehmen nützt“ die vielfältigen Anwendungsgebiete der KI in den Fokus. Ziel der Veranstaltungsreihe ist es, einen Überblick über die Anwendung der Verfahren anhand von Praxisbeispielen aus ganz unterschiedlichen Branchen zu ermöglichen. Dr. Hendrik Annuth, Leiter der neuen Studienrichtung, erläutert: „Der Weg durch Künstliche Intelligenz aus Daten einen kommerziellen Nutzen zu ziehen, unterscheidet sich für Unternehmen aus den einzelnen Branchen erheblich. Sich durch das Sammeln relevanter Daten einen wachsenden Marktvorteil zu verschaffen, vereint die Unternehmen, die diese Techniken einsetzen. Die Vortragsreihe wird einen Einblick in den Fortschritt dieser Unternehmen geben.“

Ab dem 28. Oktober findet die Vortragsreihe immer mittwochs um 17 Uhr in Zoom statt. Nach den jeweils 45-minütigen Vorträgen in Englisch schließt sich eine offene Diskussion an. Die FH Wedel lädt neben ihren Studierenden auch Interessierte außerhalb der Hochschule ein. Die Teilnahme ist kostenlos, um eine vorherige Anmeldung über Eventbrite wird jedoch gebeten:

Von der Idee bis zum Release – wie kommt die AI in das Programm

Am 28.10.20 referiert Dr. Nico Becherer von Adobe zu den Herausforderungen eines Software-Unternehmens, Forschungsergebnissen ihren Weg in das fertige Produkt zu ebnen. In seinem Vortrag berichtet er vom Dolmetschen zwischen den zwei Welten der Grundlagenforschung und Produktentwicklung. Er arbeitet seit vielen Jahren mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern von Adobe Research zusammen und entwickelt Features in Produkten wie Photoshop, Lightroom, Audition und Premiere.

Automatisierung des Machine Learnings für Empfehlungssysteme

Die Empfehlungssysteme von XING wenden verschiedene Modelle des Maschinellen Lernens an, um Nutzerinteressen besser abschätzen zu können. Die beiden Data Science-Experten Dr. Nils Meins und Dr. Fabian Abel des Unternehmens New Work SE geben in ihrem Vortrag am 04.11.20 einen Einblick in ausgewählte Algorithmen der Empfehlungssysteme und diskutieren Ansätze zur Automatisierung der verwendeten maschinellen Lernprozesse.

Die Auswirkungen radikaler Prozessautomatisierung und autonomer Organisationen

Tim Behrens von Connected Innovations befasst sich am 11.11.20 mit den technologischen Auswirkungen von KI-Anwendungen sowie mit den zugrunde liegenden technischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Zusammenhängen. Er thematisiert die Automatisierungen im Bereich der Wissensarbeit und die Bedeutung der passenden Qualifizierung für die zukünftige Karriereentwicklung.

Wirtschaftlicher Erkenntnisgewinn durch die Klassifizierung von Texten

Max Wiechmann und Lukas Skibowski sprechen am 18.11.20 für das Unternehmen Qualitize, das Woche für Woche Tausende von Nutzerkommentaren sammelt. Intelligent nach Tonalität oder Thema zusammengefasst, können aus den Kommentaren schnell relevante geschäftliche Erkenntnisse generiert werden. Der Vortrag erläutert das Verfahren der automatischen Textklassifizierung, das Maschinelles Lernen nutzt, um neue Modelle zu trainieren und vorhandene Modelle zu aktualisieren.

Datenintegration mittels semantischer Graphen

Datenintegration ist in vielen Unternehmen eine zentrale Herausforderung, da die vorhandene IT und damit die Datenarchitekturen häufig in Silos organisiert sind, die die Organisationsstruktur widerspiegeln. Aktivitäten wie Prozessautomatisierungen scheitern oftmals, wenn Daten nur in ihrem jeweiligen Kontext verstanden werden. Ein Lösungsansatz stützt sich auf Ontologien und semantische Graphen. Dr. Edeltraud Leibrock von Connected Innovations erläutert in ihrem Vortrag am 25.11.20, was ein semantischer Graph ist und wie er in verschiedenen Geschäftskontexten eingesetzt werden kann.