The Erium Podcast – Data Science & Machine Learning

In dieser zehnten Folge ist Andreas Kalapis, Managing Consultant bei valantic Management Consulting, zu Gast. Mit einem Master of Science in International Management von der Goethe-Universität Frankfurt und Studienerfahrungen an der University of Wisconsin-Whitewater, teilt er seine umfangreichen Erfahrungen aus der Welt der IT-Beratung. Seit 2018 begleitet Andreas Kalapis Kunden bei spannenden IT-Projekten und der Entwicklung von KI-gestützten Beratungsprodukten.  .fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-1{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Andreas Kalapis – Managing Consultant bei valantic Management Consulting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In dieser neunten Folge spricht Theo mit Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg. Mit einem Hintergrund in Betriebswirtschaftslehre und seiner Bestellung zum Wirtschaftsprüfer im Jahr 2015, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Wirtschaftsprüfung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Datenanalysetechniken die Branche verändern können. Hagen Müller gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen der ESG-Berichterstattung und zeigt, wie nachhaltiges Wirtschaften mehr als ein bloßer bürokratischer Aufwand ist.Der Beitrag Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In dieser achten Episode ist Alexander Baruschke, Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Volkswirtschaft und Politik und vielseitiger Erfahrung in der Unternehmensberatung, teilt er seine Expertise in der Transformation von Unternehmenskulturen und der Entwicklung von Führungskräften. Alexander Baruschke spricht über effektive Veränderungsprozesse und die strategische Neuausrichtung von Organisationen und erläutert seine innovative Herangehensweise, die Menschlichkeit und Technologie miteinander verbindet. .fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-3{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Alexander Baruschke – Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In dieser siebten Folge ist Adrian Czerny, Partner bei Stanton Chase und Experte für Executive Search und Leadership Consulting, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Business Administration und vielfältigen Erfahrungen aus der Logistikbranche und dem Familienunternehmen, teilt er seine tiefgehenden Einsichten aus der Welt der Führungskräftevermittlung. Adrian Czerny erklärt, wie generative KI und moderne Technologien die Personalberatung transformieren können und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch ergeben. .fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-4{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Adrian Czerny – Partner bei Stanton Chase erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In dieser sechsten Folge ist Dr. Robert Stephan, Partner bei Detecon International und Experte für digitale Supply Chain Transformation, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Wirtschaftsingenieurwesen und einer Promotion im Bereich Aluminiumproduktion, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Unternehmensberatung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Technologien die Lieferkette verändern. Dr. Robert Stephan gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen im Supply Chain Management. .fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-5{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Robert Stephan – Partner bei Detecon International erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In unserer fünften Episode von The Erium Podcast haben wir Sarina Wittchen zu Gast. Als Partnerin bei Intero Consulting und Expertin für digitale Transformation teilt sie ihren spannenden Werdegang von der algebraischen Geometrie zur Beratung großer Finanzdienstleister. Zusammen mit Theo spricht sie über die Optimierung von IT-Kostenmanagement, erfolgreiche Umsetzung komplexer Digitalisierungsprojekte und moderne KI-Anwendungen und deren Einsatz im Beratungsbusiness. .fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-6{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Sarina Wittchen – Partnerin bei Intero Consulting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In der vierten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit Holger Maier, Geschäftsführer der FGS Digital GmbH, über die Digitalisierung in der Steuer- und Rechtsberatung. Er gibt spannende Einblicke in den Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung, erläutert Anwendungsfälle und diskutiert die Herausforderungen und Chancen, die die Integration von KI mit sich bringt. Nehmt interessante Erkenntnisse aus der Welt der Steueroptimierung und rechtlichen Beratung mit.   .fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-7{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Holger Maier – Geschäftsführer der FGS Digital GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In dieser dritten Episode sprechen wir mit Niklas Niehenke, Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner. Erfahrt, wie er Technologien wie Robotik Process Automation und KI in der Wirtschaftsprüfung einsetzt, um Prozesse zu optimieren und Datenanalysen zu verbessern. Gemeinsam mit Theo bespricht er praktische Beispiele aus der Praxis und welche Herausforderungen und Chancen die Integration von KI in die Wirtschaftsprüfung mit sich bringt. .fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-8{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Niklas Niehenke – Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In der zweiten Episode von Staffel 7 sind Barbara Jaeger und Günther Wurm von der Business Pool GmbH zu Gast. Barbara Jaeger, Expertin für Mitarbeitergewinnung und Employer Branding, und Günther Wurm, erfahrener Sales- und Managementprofi, teilen ihre wertvollen Einblicke in die Welt des HR. Sie diskutieren mit uns den Einsatz von KI im Recruiting und in der Mitarbeiterentwicklung, die Herausforderungen und Chancen der modernen Arbeitswelt und geben praktische Tipps für Unternehmen und Bewerber. In dieser Folge erfahrt ihr, wie die Business Pool GmbH den HR-Prozess revolutioniert und warum menschliche Erfahrung trotz technologischer Fortschritte unersetzlich bleibt. .fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-9{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Barbara Jaeger und Günther Wurm – Geschäftsführung der Business Pool GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In der ersten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit dem erfahrenen Strategieberater Ingemar Bühler. Seit Januar 2020 Partner bei der EU Focus Group, teilt er seine Erfahrungen aus seiner Zeit als Hauptgeschäftsführer von Plastics Europe Deutschland e.V. sowie seiner Karriere bei Bayer. Erfahrt, wie Ingemar Bühler seine Leidenschaft für internationale Politik entdeckte, wie er zur Kunststoffindustrie kam und wie künstliche Intelligenz heute seine tägliche Arbeit als Strategieberater beeinflusst. .fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-10{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Ingemar Bühler – Partner der EU Focus Group erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Im Kontext der Neugestaltung von Geschäftsprozessen durch künstliche Intelligenz stellt sich die Frage: Ist die Anwendung von Cognitive Process Modeling lediglich ein Upgrade von Chatbots? Oder treibt diese Methode eine größere Transformation voran, die unsere Art zu Denken und zu Arbeiten grundlegend wandelt?   In dieser Folge widmen wir uns der Welt des Cognitive Process Modeling. Wir diskutieren, wie diese anspruchsvolle Anwendung von KI weit mehr ist als nur ein aufgepeppter Chatbot und wie sie unseren kognitiven Prozessen auf innovative und effektive Weise dienen kann. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-11{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Sind wir kurz davor, KI nicht mehr nur als Assistent, sondern auch als vollwertigen Entwickler in unserem Coding-Team zu sehen? Und wenn ja, wo liegen die Grenzen dessen, was KI beim Coden kann und was nicht? In dieser Folge diskutieren wir die Möglichkeiten und Grenzen des Codings mit KI, angefangen bei den aktuellen Entwicklungen in der Sprachmodelltechnologie bis hin zu spannenden Einblicken in unsere Erfahrungen mit der Integration von KI in den Coding-Prozess. Wir teilen auch unsere Gedanken über Datenschutz und Sicherheit bei der Verwendung von KI im Coding und liefern abschließend einen spannenden Ausblick in die Zukunft von KI und Softwareentwicklung. Ein Muss für jeden, der in der Softwareentwicklung arbeitet oder einfach nur neugierig ist, wie weit KI bereits in diesem Bereich ist. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-12{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Coding mit KI – Die neuen Möglichkeiten optimal nutzen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Hackathons sind vor allem aufregend und oftmals schweißtreibend. Aber was steckt genau hinter dem Begriff „Hackathon“? Was passiert während eines solchen Events und wie gelangt man von der Idee zu einem ausgewachsenen Prototyp oder gar einem Geschäftsmodell? In dieser Folge nehmen wir euch mit hinter die Kulissen des Black Forest Hackathons, bei dem wir Teams tatkräftig unterstützt haben. Wir klären, warum Unternehmen Hackathons veranstalten, wie die Teams strukturiert sind und welche Rolle unsere KI-Plattform Halerium dabei spielt. Dabei werfen wir auch einen Blick auf die konkreten Herausforderungen und Lösungen, die im Rahmen des Hackathons entwickelt wurden. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-13{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum Prototyp erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Eröffnet KI völlig neue Möglichkeiten in der B2B Content Creation? Kann sie wirklich zur Verbesserung unserer Kommunikation beitragen und wenn ja, wie genau? In dieser Folge von The Erium Podcast geben wir einen spannenden Einblick in die Welt der generativen KI und diskutieren dessen Bedeutung und Potenzial für die Content-Erstellung in Unternehmen. Wir beleuchten die Nutzung der generativen KI im Marketing und berichten aus unserer eigenen Erfahrung, wie diese Technologie den Content-Creation-Prozess grundlegend verbessert, effizienter gestaltet und die Eckpfeiler für eine konsequente Arbeit legt. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-14{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Zur perfekten Kommunikation: KI in der Content Creation erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Die letzten Jahre haben gezeigt, dass der HR-Markt niemals stillsteht. Von der turbulenten Corona-Krise über das Aufkommen hybrider Arbeitsmodelle bis hin zum boomenden Einstellungsmarkt – HR ist stets im Wandel. In dieser Folge zeigen wir die Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz, insbesondere Chat-GPT und generative KI, die HR-Branche revolutionieren können. Außerdem diskutieren wir, wie diese Technologien die Kommunikation mit potenziellen Kandidaten optimieren, Stellenanzeigen verbessern und die Suche nach den perfekten Bewerbern effizienter gestalten können. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-15{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Der Recruiting-Gamechanger: KI im Rampenlicht erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Stehen unsere Schulen vor dem Untergang, weil in Zukunft Lehrer mit KI-Tools wie ChatGPT Hausaufgaben korrigieren, die ihrerseits durch ebensolche Systeme verfasst wurden? Müssen wir Angst haben, dass unsere Kinder eigenes Denken als überholt betrachten werden? Entgegen weit verbreiteter Vorurteile zeigen wir in dieser Episode auf, wie KI sowohl Lehrer bei der Entwicklung innovativer Unterrichtskonzepte unterstützt als auch Schülern hilft, individuell und ohne Angst vor „dummen Fragen“ zu lernen. Dabei wird klar: KI hat das Potenzial, das Lernen nachhaltig zu verändern. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-16{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag KI im Klassenzimmer – Warum wir Bildung neu denken müssen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In den letzten Jahren hat die Bildgenerierung mittels künstlicher Intelligenz bedeutende Fortschritte gemacht und fasziniert sowohl die sozialen Medien als auch traditionelle Medienkanäle. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das virale Bild von Papst Franziskus in einer strahlend weißen Daunenjacke mit einem imposanten Kruzifix, das durch künstliche Intelligenz entstanden ist. Doch während die Neugierde groß ist, stoßen viele auf das Problem enttäuschender Ergebnisse. Die Frage lautet daher: Wie können wir mithilfe von KI hochwertigere Bilder erzeugen? Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-17{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag KI-generierte Kunst – Vom Misserfolg zur Perfektion erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

„Prompt Engineering“ bezeichnet eine Methode, bei der präzise Anweisungen genutzt werden, um das volle Potenzial einer generativen KI auszuschöpfen. Derzeit gewinnt Prompt Engineering als aufstrebendes Berufsfeld zunehmend an Bedeutung, und zahlreiche Unternehmen bieten lukrative Positionen in diesem Bereich an. Doch was ist wirklich dran am Prompt Engineering? Lohnt es sich, sich intensiv damit auseinander zusetzten? Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-18{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Prompt Engineering: Die Kunst, Sprachmodelle richtig zu steuern erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Die Schattenseiten generativer KI: Ist es möglich, verschiedene KIs zu kombinieren? Muss ich jedes Mal ein neues Chatgespräch beginnen? Und wie steht es um den Datenschutz? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo die komplexen Herausforderungen, die bei der Verwendung von generativer KI auftreten können. Sie klären Phänomene wie KI-generierte Halluzinationen und Vergesslichkeit bei Modellen wie ChatGPT und bieten gleichzeitig anschauliche, praktisch anwendbare Lösungsansätze. .fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-19{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Die Schattenseiten generativer KI erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Was steckt hinter dem jüngsten Hype von ChatGPT? Was bedeuten Wörter wie „Tokenization“ und „Prompt Engineering“? Und wie teuer ist generative KI eigentlich wirklich? In dieser Folge von The Erium Podcast bringen Maksim und Theo Licht ins Dunkeln der generativer KI. Sie tauchen tief in die Details ein und liefern verständliche Erklärungen für komplexe Begriffe und Prozesse. .fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-20{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Das steckt wirklich hinter dem ChatGPT Hype! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Nicht nur das Nintendo N64 kam 1996 auf den Markt, sondern auch das CRISP-DM-Modell. Heute, 27 Jahre später, ist es nach wie vor der de-facto-Standard, wenn es um Prozessmodelle für Data Analytics geht. In dieser Folge von The Erium Podcast werfen Maksim und Theo einen kritischen Blick auf die Schwächen des Prozess-Modells und stellen mit der Halerium Methodology eine Alternative vor, die diese Schwächen behebt. .fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-21{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag HALERIUM METHODOLOGY – Die vier größten Schwächen von CRISP-DM erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Jonathan Lambers & Jonas Krauß arbeiten als Wissenschaftler am Kunststoffzentrum (SKZ) in Würzburg und am Fraunhofer Institut für Produktiontechnik und Automatisierung (IPA) in Bayreuth. Gemeinsam forschen beide im Projekt ProBayes daran, bei Spritzgießprozessen mithilfe von Bayes’schen Netzen Qualitätsabweichungen echtzeitnah zu erkennen, Fehlerursachen automatisiert zu diagnostizieren und Handlungsempfehlungen zu geben. Im Gespräch mit Theo erzählen sie von ihrem Werdegang, und wie sie ProBayes zum Erfolg geführt haben. Shownotes: Injection-Molding Production Data with Quality Labels LinkedIn Profil Jonathan Lambers .fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-22{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der Kunststoffindustrie erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Dr. Maria Börner engagiert sich ehrenamtlich bei dem Netzwerk Women in AI & Robotics, bei dem sie jetzt auch das Berlin Team organisiert. Ziel des Netzwerkes ist, mehr Sichtbarkeit für Frauen in Techberufen zu erreichen. Sie ist promovierte Physikerin und hat an großen Physikinstituten, wie dem CERN und DESY, geforscht und gearbeitet. Seit 2017 arbeitet sie im Bereich künstliche Intelligenz als Produktmanagerin. Dort hat sie unter anderem an Themen wie automatisierte Buchhaltung und föderiertes Lernen (Federated Learning) gearbeitet. Shownotes Wikipedia Tamara Munzner .fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-23{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Maria Börner – Berlin City Lead Women in AI & Robotics erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Bei KfW denken die meisten wahrscheinlich eher an energieeffizientes Bauen und Anträge, als an Machine Learning und Data Science. Doch als Product Owner Big Data & Artificial Intelligence setzt Dr. Nora Reich bei der KfW erfolgreich alle Hebel in Bewegung, um mithilfe von Machine Learning nicht nur die eigenen Mitarbeiter zu entlasten, sondern auch den Service gegenüber der Kunden zu verbessern. In The Erium Podcast erklärt sie die vielfältigen Ebenen eines Use-Cases im Bereich der Belegerkennung: von der Datenvorverarbeitung, über OCR und Klassifikation, bis hin zum vollautonomen Entscheidungssystem. .fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-24{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Nora Reich – Prozessoptimierung bei der KfW mithilfe von Machine Learning erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Bevor Kevin Endler 2013 zu ACATIS Investment kam, studierte er Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz und war nach dem Studium für zwei Jahre als Senior Consultant bei der tecis Finanzdienstleistungen AG tätig. Bei ACATIS Investment entwickelt er unter anderem KI Modelle zur Auswahl von Aktien in Fonds. In dieser Folge von The Erium Podcast diskutieren wir mit ihm, wie ACATIS die Welt der Data Science mit langjähriger Finanzmarkt Expertise kombiniert und dabei die Fähigkeiten externer Dienstleister nutzt. .fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-25{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Kevin Endler – Head of Quantitative Portfolio Management bei ACATIS Investment erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Bereits 1994 beschäftigte sich Tom Alby mit dem damals gerade entstehenden Web und finanzierte sich mit der Erstellung von Webseiten und der technischen Entwicklung einer der ersten Suchmaschinen sein Studium. Nach Stationen bei Google, Bertelsmann und bbdo koordiniert er heute die digitale Transformation bei Allianz Trade. In dieser Folge von The Erium Podcast sprechen wir mit ihm, wie er digitale Projekte leitet, den digitalen Wandel im Unternehmen begleitet und dies mit seiner Tätigkeit als Buchautor und Lehrbeauftragter für Data Science und Digital Analytics an der HAW Hamburg vereint. .fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-26{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Tom Alby – Chief Digital Transformation Officer bei Allianz Trade erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Christian Rudolf ist Geschäftsführer von IoT-Plan. Mit seinem Team entwickelt er seit 2019 maßgeschneiderte und innovative Things-as-a-Service Lösungen für kleine und mittelständische Unternehmen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, wie IoT-Plan für Bundesbehörden Monitoringsysteme umsetzt, mithilfe der richtigen Hardware low-cost Predictive Maintenance Dienstleistungsmodelle ermöglicht werden und man den Betrieb einer eigenen Netzinfrastruktur realisiert. .fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-27{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Rudolf – Geschäftsführer von IoT-Plan erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Als Digital Transformation Officer macht Michele Lagnese die digitale Transformation beim familiengeführten Produktionsunternehmen Coroplast greifbar und für alle Mitarbeiter zugänglich. Sein interdisziplinärer Background in sowohl BWL und IT geben ihm dabei das perfekte Rüstzeug, um die Schnittstellenrolle optimal zu meistern. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, welche Use-Cases er bei Coroplast bereits umgesetzt hat, welche er momentan vorantreibt und nach welchen Entscheidungskriterien er dabei vorgeht. .fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-28{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Michele Lagnese – Head of Digital Transformation bei Coroplast erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Dominik Scharnagl ist CEO und CTO bei Traeger Industry Components. Mit seinem Hintergrund als Senior Software Architekt kümmert er sich dabei um die Entwicklung und den Vertrieb von Hard- und Software-Komponenten für die industrielle Datenkommunikation, insbesondere zum Retrofitting bestehender Anlagen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Herausforderungen, die bei der Einbindung und Harmonisierung heterogener Datenquellen entstehen und worauf dabei zu achten ist, damit die Daten im Anschluss zur Datenanalyse geeignet sind. .fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-29{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dominik Scharnagl – CEO & CTO bei Traeger Industry Components erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

André Sauer ist CIO der Basalt AG in Linz am Rhein, einem Hersteller von Natursteinen und Asphalt. Mit seinem Hintergrund als zunächst SAP Consultant, dann Senior Manager bei KPMG und schließlich Head of IT treibt er heute die Transformationsprozesse bei sich im Unternehmen voran. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Vielfältigkeit der möglichen Lösungsansätze in einer Industrie, die vermeintlich weit weg von Digitalisierung ist, seine Faszination für das Thema und wie er die konkrete Umsetzung neuer Ideen gestaltet. .fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-30{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag André Sauer – CIO der Basalt AG in Linz am Rhein erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Paul Pupprecht leitet als Senior Projektmanager das Team Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum, einem Machine Learning Service Provider mit Sitz am AI Campus in Berlin. Dabei nutzt er seine Erfahrung im Bau von Data Science Pipelines und der Umsetzung von Projekten in den Bereichen Predictive Maintenance, Predictive Quality und Computer Vision. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ sprechen wir mit Paul über seine Schnittstellenfunktion zwischen Technologie & Business, MLOps und wie Konzerne ihre Machine Learning Bestrebungen streamlinen. Shownotes: Collaborative filtering Link zum AI Canvas Medium Artikel Link zum Whitepaper .fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-31{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Paul Rupprecht – Team Lead Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Thorsten Kranz ist Lead Data Scientist im Data Analytics Center of Excellence bei Deutsche Post DHL. Mit seinem Hintergrund in Physik und kognitiven Neurowissenschaften und annährend einem Jahrzehnt Erfahrung als Data Science Consultant entwickelt er heute Machine Learning Use-Cases und integriert diese in die Kernprozesse von DPDHL. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Thorsten einen Einblick hinter die Kulissen der Logistikprozesse und mit welcher Systematik er und sein Team bei der Umsetzung der Use-Cases vorgehen. .fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-32{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Thorsten Kranz – Lead Data Scientist bei Deutsche Post DHL erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Dr. Danko Nikolić is both a scientist and an engineer: he publishes actively in the field of Neuroscience. On the other hand, at „Robots Go Mental“ Dr. Danko Nikolić works on Deeplearning with small amounts of data and at evocenta he is Head of AI and Data Science. In „The Erium Podcast“ he discusses with Theo the future of strong AI, how to scale intelligence and the role of models like GPT-3. Shownotes: Danko Nikolić is speaking about AI for crypto currencies  „The Handbook of Data Science and AI“ from Danko Nikolić .fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-33{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Danko Nikolić – Head of AI and Data Science at evocenta GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Ein Data Science Projekt steht und fällt mit seiner Struktur: die Umsetzungsgeschwindigkeit, Ergebnistiefe, Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit werden maßgeblich davon bestimmt. Umso wichtiger ist es, entsprechende Templates griffbereit zu haben. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo, wie Cookiecutter-Templates auf den verschiedenen Ebenen der Projektstruktur, spezifischer Experimente bis hin zum Deployment idealerweise zum Einsatz gebracht werden. Darüber hinaus gibt es wieder eine „Verirrte Statistik der Woche“! Zu diesem Thema fand auch ein Data Science eMeetup statt. Hier geht’s zum Video .fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-34{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Data Science und Use-Case Templates mit Halerium und Cookiecutter erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Dr. Jean Metz works as a Senior Machine Learning Engineer at GfK in Nürnberg. He is the Tech Lead of the Forecasting end-to-end team responsible for delivering reliable and scalable machine learning models into production. In „The Erium Podcast“ Dr. Jean Metz explains how he manages to turn ideas and experiments into software that runs, connects and integrates with the other components in an organization. Shownotes: BIRCH Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Maron Livny BIRCH: An efficient data clustering method for large databases Implementation in scikit learn .fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-35{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Jean Metz – Senior Machine Learning Engineer at GfK erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Uli Zellbeck ist Datenarchitekt, Data Warehouse & Business Intelligence Experte und Berater für Prozessmanagement, Datenstrategie und Künstliche Intelligenz. Mit seiner Agentur modellagenten deckt Uli die verschiedenen Projektphasen, von Schulungen, über die Erstellung von PoCs bis hin zur konkreten Umsetzung von Daten-Projekten ab. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm seinen Werdegang und wie ihm heute dieser Spagat gelingt. .fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-36{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Uli Zellbeck – Datenspezialist und Gründer von modellagenten erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Als Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an Fachbereichen und Technologien ab. Wie schafft man es, dabei immer auf dem Laufenden zu bleiben? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Christian Thiel einen Einblick in seine Arbeit, bei der es hinkriegt auch zu Beginn eines Data Science Projektes die langfristige MLOps Strategie nicht aus den Augen zu verlieren, während er und sein Team gleichzeitig kosteneffizient und agil bleiben. .fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-37{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Ein solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg wird, wenn es mal eng wird. Als promovierter Mathematiker ist Dr. Stefan König daher bestens für seine Arbeit als Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH gerüstet. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie Ehrenmüller mit kleinen Data Science Teams Machine Learning Lösungen im engen Austausch mit mittelständischen Kunden umsetzt und aus welchen Teilen der Projektarbeit er mit seinem Team wiederverwendbares Tooling gebaut hat. .fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-38{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Data Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta – Head of Algorithms of Operations bei der DB Netz AG – anschaulich erklärt. Denn wer im Stande ist mit und nicht gegen die Strukturen zu arbeiten hat damit einen umso längeren Hebel, um mit den eigenen Lösungen Impact zu erzielen. In „The Erium Podcast“ eröffnet sie einen Blick hinter die Kulissen der DB, an welchen Use-Cases sie arbeitet und welche Algorithmen dabei zum Einsatz kommen. .fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-39{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Wie viel Science steckt wirklich in Data Science? Und wann ist es die richtige Entscheidung den eigenen Lieblingsalgorithmus im Interesse einer kundenzentrierten Lösung fallen zu lassen? Marius Försch ist Senior Data Product Manager bei Mindfuel und diskutiert in dieser Podcastfolge gemeinsam mit Theo den spannenden Bogen von Machine Learning Projekten hin zu kompletten ML Produktportfolios. .fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-40{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuel erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

„Still today, most Data Science projects fail“ – nicht mit Nikolaj Waller, Data Scientist bei MHP – A Porsche Company. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie er es gemeinsam mit seinem Team bei einem Kunden geschafft hat, treffsicher eine Recommender Engine Lösung zu entwickeln von der die Benutzer begeistert sind und die konzernweit ausgerollt wurde. .fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-41{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Company erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Als Head of Data Science bei Mathema steckt Fabian Witt sowohl hands-on in Kundenprojekten, als auch in der Rolle des Team-Coaches und Mentors. Wie er es schafft mit seinen Kunden scheinbar unlösbare Projekte doch zu realisieren, dabei stets auf einer gemeinsamen Augenhöhe bleibt und wie ihm seine Vorliebe für Algorithmen fernab des Mainstreams dabei hilft, erfahrt ihr in dieser Ausgabe von The Erium Podcast! .fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-42{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathema erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

KI-basierte Sprachassistenzsysteme gehören für viele Menschen heutzutage zum Alltag. Als Geschäftsführer der KENBUN IT AG arbeitet Michael Eder daran, dass diese Form der KI auch in professionellen Umgebungen gewinnbringend zum Einsatz kommt. Im Gespräch mit Theo spricht er darüber, wie er zu Großentwicklungen wie GPT-3 steht und wie er mit seinen Kollegen die speziellen Herausforderungen in individuellen Kundenprojekten meistert. .fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-43{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Dr. Sergio Lopez-Gehler ist Senior Consultant bei Reply in der Rolle eines Data Scientist & Cloud Architect. Doch was macht diese Rolle eigentlich in seinem Arbeitsalltag aus? Und wie läuft die Zusammenarbeit mit Großkunden wirklich ab? Gemeinsam mit Theo gibt Dr. Sergio Lopez-Gehler einen Einblick in die Welt des Consultings und zeigt unter anderem auf, warum das Thema MLOps – wenn auch von vielen noch unterschätzt – auch heute schon so wichtig ist. .fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-44{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Reply erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Dr. Markus Köster verantwortet die Forschung und Entwicklung im Bereich Industrial Analytics bei Weidmüller. Mit „Weidmüller Industrial AutoML“ hat er gemeinsam mit seinem Team eine überdurchschnittlich erfolgreiche Machine Learning Lösung entwickelt. Doch wie funktioniert es, dass Maschinen- und Prozessexperten Machine Learning Modelle benutzen, ohne Vorkenntnisse in Data Science zu besitzen? Welche Entwicklungsentscheidungen und Teamaufstellungen waren dazu nötig? In „The Erium Podcast“ teilt Dr. Markus Köster dazu seine Erfahrungen und Erkenntnisse. Dr. Markus Köster nimmt auch an unserem Data Science eMeetup am 30.11.2021 teil. Hier geht`s zum eMeetup Data Science eMeetup mit Dr. Markus Köster .fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-45{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In Staffel 4 haben wir uns das Thema Causal Machine Learning genauer angeschaut – angefangen von der Begriffserklärung, wofür man es braucht und wo Causal Machine Learning überall eingesetzt wird. Maksim und Theo haben eine Reihe von Fachtermini gelüftet und erklärt, welche Algorithmen sich für Causal Machine Learning eignen und wie man damit am meisten rausholt! Instagram Facebook LinkedIn Youtube .fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-46{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WRAP UP Season 4 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Causal Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen und Mathematik! In dieser Folge von The Erium Podcast besprechen Maksim und Theo was man für ein erfolgreiches Causal Inference Projekt neben der reinen Technik auf keinen Fall außer Acht lassen darf. Beim Algorithmus der Woche wartet ein wahres Multi-Talent auf euch. Freut euch auf das Finale von Staffel 4 von The Erium Podcast! .fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-47{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

Causal machine learning als Allheilmittel? Weit gefehlt! In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo bei welcher Art von Problemstellungen und unter welchen Rahmenbedingungen es am sinnvollsten ist, einen kausalen Ansatz zu verfolgen. Maksim arbeitet ein Trauma aus seiner frühen Zeit als Data Scientist auf und auch Theo wird unerwarteter Weise von p-Values verfolgt. Das und noch mehr erwartet euch in der neusten Folge von The Erium Podcast. p-Values Jupyter Notebook Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-48{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In dieser Folge ist Thomas Natschläger, Lead AI/Data Scientist von Dynatrace, zu Gast! Gemeinsam mit Maksim und Theo diskutiert er, welche Rolle kausales Machine Learning beim Application Performance Monitoring spielt. Welche Vorraussetzungen müssen sowohl technisch, als auch algorithmisch gegeben sein und welchen Mehrwert hat der Kunde davon? All das erfahrt ihr in dieser Folge von The Erium Podcast. Dynatrace .fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-49{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas Natschläger erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

In der neusten Folge von The Erium Podcast setzen Maksim und Theo ihren Rückblick auf die letzten Data Science Meetups fort. Worum ging es jeweils und was waren die spannendsten Erkenntnisse? Und wie schaffte es Least Squares zum Algorithmus der Woche? Hört rein, was Maksim und Theo dazu verraten! Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}.fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-50{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 2 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.