Ursachen und Folgen von Bias in KI-Bewertungssystemen (Webinar | Online)

Künstliche Intelligenz durchdringt immer mehr Bereiche unseres Lebens. Auch hinter automatisierten Bewertungssystemen kann KI stecken, die z. B. bei Themen wie Kreditvergabe, Kriminalitätsvorhersage oder der Auswahl der am besten geeigneten Bewerber:innen unterstützt. Diese Systeme basieren auf Algorithmen, die durch große Mengen an Daten trainiert werden, um automatisierte Entscheidungen zu treffen. Weiterlesen…

Live-Demo: Nutzen von KI-Chatbots für Unternehmen (Vortrag | Online)

Am 18. Juli um 10 Uhr haben wir einen Online-Austausch zum Thema „Nutzen von KI-Chatbots für Unternehmen“ geplant. In dem kostenlosen Zoom-Meeting sprechen unsere Chatbot-Experten mit Ihnen über die Vorteile eines KI-Chatbots, teilen Erfahrungswerte aus der Praxis und zeigen Ihnen eine Live-Demo. Eine zeitnahe und individuelle Bearbeitung von Kundenanliegen wird immer wichtiger, um Weiterlesen…

MLOps (sneak peek) – Generiere eine CI/CD Pipeline mit Amazon SageMaker (Workshop | Zürich)

Um das volle Potential von Machine Learning gestützten Prozessen zu nutzen, können automatisierte Pipelines eingesetzt werden, die die Aktualität des Modells sowie das Deployment sicherstellen. Wir zeigen euch, wie DevOps Best Practices im Machine Learning Umfeld eingesetzt werden können, um das Modelltraining, die Validierung und das Deployment mit Hilfe von Weiterlesen…

Online-Vortrag: Nutzen von KI-Chatbots für Stadtwerke und Energieversorger (Vortrag | Online)

Am 21. April um 13 Uhr haben wir einen Online-Austausch zum Thema „Nutzen von KI-Chatbots für Stadtwerke und Energieversorger“ geplant. In dem kostenlosen Zoom-Meeting sprechen unsere Chatbot-Experten mit Ihnen über die Vorteile eines KI-Chatbots für Stadtwerke und Energieversorger, teilen Erfahrungswerte aus der Praxis und zeigen Ihnen eine Live-Demo. „Wie setzen Weiterlesen…

MLOps (sneak peek) – Generiere eine CI/CD Pipeline mit Amazon SageMaker (Workshop | Wien)

Um das volle Potential von Machine Learning gestützten Prozessen zu nutzen, können automatisierte Pipelines eingesetzt werden, die die Aktualität des Modells sowie das Deployment sicherstellen. Wir zeigen euch, wie DevOps Best Practices im Machine Learning Umfeld eingesetzt werden können, um das Modelltraining, die Validierung und das Deployment mit Hilfe von Weiterlesen…