Werdet Teil des zweiten KI Days in der Metropolregion Nürnberg – dem Hands-On-Event für Unternehmen rund um das Thema KI. Freue dich auf spannenden Speaker, Praxis-Beispiele und Networking.
Ganz egal, ob du schon Vorwissen hast, oder neu ins Thema startest, an diesem Tag ist für alle was dabei!
Zwei Drittel der deutschen Unternehmen halten KI für die wichtigste Zukunftstechnologie. Aber nur 8 Prozent nutzen bereits KI-Anwendungen.
Bitkom Research 2021
Mit dem KI-Day möchten wir eurem Unternehmen den aktiven Einstieg in das Thema KI erleichtern und so diese enorme Diskrepanz gemeinsam mit euch verringern.
Lernt von unseren Expert:innen, was KI für euer Unternehmen leisten kann und was nicht. Passend zu eurer jeweiligen Rolle informieren wir euch über aktuelle Trends, die neuesten Tech-Entwicklungen oder frischen auch gern erstmal euer Fachvokabular auf.
In unseren Diskussionsrunden beleuchten wir zusammen die verschiedensten Aspekte von KI, betreiben aktiven Erfahrungsaustausch und bringen dabei alle Teilnehmenden miteinander ins Gespräch.
Trefft bei uns gleichgesinnte KI-Interessierte und -Expert:innen aus der Metropolregion Nürnberg und darüber hinaus. Der KI Day ist ein Community-Event und bietet euch zahlreiche Gelegenheiten, neue wertvolle Kontakte zu knüpfen.
KI-basierte Mensch-Maschine Interaktion
Wir kommen zunehmend weg von expliziter Bedienung (ich drücke einen Knopf), über implizite Interaktion, hin zu AI-basierter, in welcher das System durch kontextuelle Information weiß, was ich als Nutzer:in benötige.
Sprachmodelle Entmystifizieren: Methoden und Maßstäbe für Auswahl und Evaluierung
Der Vortrag konzentriert sich auf die Entwicklung spezialisierter, kleinerer Sprachmodelle zur Reduzierung der Betriebskosten und stellt die Evaluierungsherausforderung dar, da die Modelle für viele Anwendungsfälle getestet werden müssen. Aus diesem Grund wird auf holistische Frameworks zur Evaluierung und verschiedener Kennzahlen zur umfassenden Leistungsbeurteilung eingegangen. Abschließend werden die Möglichkeiten zur Verbesserung der Modelle durch Finetuning und Reevaluieren erörtert, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.
Angewandtes Reinforcement Learning – vom autonomen Fahren bis zum nachhaltigen Biotreibstoff
Unser Forschungsprogramm Reinforcement Learning für industrielle Anwendungen hatte in den letzten drei Jahren eine spannende Entwicklung gehabt. Zu Beginn haben wir im Projekt „KI Framework für Autonome Systeme“ Verfahren für verlässliches Reinforcement Learning mit dem Anwendungsfall eines Fahrassistenzsystems für Personenkraftwagen entwickelt. Auf dieser Basis entstehen jetzt Werkzeuge zur Beschleunigung von Entscheidungen und zum Vereinfachen von Prozessen. Im vom BMBF geförderten KMU-innovativ Projekt „KIAFE“ entwickeln wir derzeit Verfahren zur automatisches Fließbilderstellung mit KI-Assistenz. Der Anwendungsfall ist die ABE-Fermentation zur Herstellung von Bio-Kraftstoff. Ziel im Projekt ist es, durch die KI Zeit bei der manuellen Fließbilderstellung einzusparen und damit Fachkräfte zu entlasten. Dabei wird die Ressourceneffizienz des Prozesses gesteigert und der CO2-Ausstoß reduziert.
BUBE schaut drauf - Schadensprävention durch Bildforensik
Seit ca. zweieinhalb Jahren wird – in Zusammenarbeit mit der FAU Erlangen – eine Anwendung namens BUBE (Bildforensik und Betrugserkennung) entwickelt. Bei dieser geht es um die Analyse und Auswertung von Bildmaterial zu Schäden aus diversen Sparten (wie Sach-/Haftpflicht- oder KFZ-Versicherung), das von Kund:innen der Nürnberger Versicherung eingereicht wird. Hierbei werden alle Bilder nicht nur einzeln bildforensisch untersucht, sondern auch schadenübergreifend abgeglichen und zugeordnet. Es werden viele moderne KI-Technologien, wie Neuronale Netzwerke und Fuzzy-Logik, genutzt; auch wird auf den gesunden Menschenverstand zurückgegriffen. Das Hauptziel dieser Anwendung besteht darin, die stetig wachsende Datenmenge zu organisieren, zu strukturieren und nach Auffälligkeiten zu kategorisieren.
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Kann denn nicht wenigstens einer an die Roboter denken?
Tools wie ChatGPT, Copilot usw. geben ihr bestes, um uns Arbeit abzunehmen und den Alltag zu erleichtern. Dabei agieren diese Werkzeuge in einer Umgebung, die für die Zielgruppe Mensch gestaltet wurde. Aber was wenn wir nun neben Mensch und Maschine noch eine dritte Zielgruppe, den Bot, haben? Was bedeutet das für unsere Systeme und unsere Schnittstellen?
Keine KI-Vorkenntnisse? Kein Problem! Wir begleiten dich und erweitern deinen Horizont. Gemeinsam gehen wir einen Schritt weiter!
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Forschungsgebiet: "KI für Mensch-Maschine-Interaktion im Fahrzeug"
Head of Self-Learning Systems Group, Precise Positioning & Analytics Department
Forschungsprofessor für Sprachtechnologien und Kognitive Assistenzsysteme
Customer Sales Engineer Google Cloud
Softwareentwickler im Umfeld Betrugserkennung
Vorstand Trevisto AG
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Head of IT
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Fullstack-Entwickler
Dataanalystin
Head of AI
Mit dem KI-Day 2023 geben wir dir einen konkreten Einblick, wie KI den Arbeitsalltag von Unternehmen erleichtern und Probleme lösen kann. In Zusammenarbeit mit verschiedenen Unternehmen haben wir dafür bereits spannende Anwendungsbeispiele und Prototypen umgesetzt. Diese präsentieren wir euch in unseren Deepdive-Sessions am Nachmittag.
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Ein Chatbot soll zukünftig die Jobsuche und den Bewerbungsprozess erleichtern und so die eigenen Mitarbeitenden entlasten. Arbeitssuchende können im Chat Fragen rund um Lebenslauf, Bewerbungsgespräch und andere relevante Themen stellen und bekommen von der KI die passenden Antworten. Gleichzeitig liefert der Chatbot auch Stellenangebote passend zu den im Gespräch genannten Kriterien der Arbeitssuchenden.
Im Gespräch mit Kund:innen werden im Callcenter geschulte Telefon-Agent:innen eingesetzt, um Kund:innenanfragen zu beantworten. Um die Agent:innen bei schnellen und professionellen Antworten auf die Fragen zu unterstützen, soll eine KI ihnen Hilfestellungen geben. Die KI wird dabei im Vorfeld mit verschiedenen versicherungsspezifischen Unterlagen trainiert. Der/die Telefon-Agent:in kann die Frage dann in einer Eingabemaske eingeben. Das System liefert ihm/ihr kurzfristig die passende Antwort inkl. der Quelle, sodass er/sie auch bei komplexeren Fragestellungen die Antwort nachvollziehen kann.
Als führender Energiedienstleister für Immobilien treffen täglich viele Nachrichten über verschiedene Eingangskanäle im Unternehmen ein. Von Rechnungen über Reparaturmeldungen bis hin zu Kund:innenanfragen. Die große Herausforderung ist hierbei die Weiterleitung an die richtigen Fachbereiche im Unternehmen, sowie die Unvollständigkeit von Nachrichten, z.B. fehlende Gebäudenummern bei Anfragen. Eine trainierte KI soll zukünftig erkennen, um welches Thema es sich jeweils handelt und welche Informationen zur Bearbeitung dieses Geschäftsvorfalls benötigt werden. Sollten Informationen fehlen, schlägt die KI direkt Beispieltexte zur Kommunikation mit dem/der Absender:in vor. Bei vollständigen Nachrichten routet die KI die Anfragen an die entsprechenden Abteilungen weiter.
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