Predictive Analytics World for Industry 4.0. und Deep Learning World 2019 – Programmübersicht

Erfahren Sie, was Sie bei diesen hochkarätigen Veranstaltungen vom 6. bis 7.5.2019 in München erwartet.

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Predictive Analytics World for Industry 4.0

Auch dieses Jahr treffen sich wieder Data Scientists, fachliche Experten und Entscheidungsträger zur führenden Konferenz für angewandtes maschinelles Lernen in der Industrie. Auf der Predictive Analytics World for Industry 4.0 bekommen Sie Einblicke über die Herausforderungen bei der Anwendung künstlicher Intelligenz in der Industrie: von Transport über Telekommunikation bis zur Landwirtschaft.

Erhalten Sie geballtes Datenwissen in unterschiedlichen Formaten.

Freuen Sie sich auf eine Konferenz, die sich mit dem gesamten Spektrum an Themen bei der Umsetzung von datengetriebenen Projekten auseinandersetzt. Sowohl von fachlicher als auch technischer Seite.

In Keynotes, zahlreichen Vorträgen und Table Discussions lernen Sie von Erfahrungen aus der Praxis und tauschen sich direkt mit den Experten aus. Erfahrene Analytics-Anwender berichten im Rahmen von Fallstudien und Deep Dives von Umsetzungen zu Themen wie Predictive Maintenance oder Smart Capacity Planning.

Hier treffen sich #IoT und #AI, #DataScientists und #IndustryExperts, Business-Know-How und #PredictiveAnalytics-Expertise: @PAWDeutschland, Mai, München – https://predictiveanalyticsworld.de/en/industry4-0/

Starten Sie in den ersten Tag mit der Frage, ob Daten wirklich „das neue Öl“ sind.

Am 6. Mai um 9 Uhr eröffnet Programmdirektor und Moderator Martin Szugat von Datentreiber offiziell die in englischer Sprache abgehaltene Predictive Analytics World for Industry 4.0.

Dr. Andreas Braun, Managing Director von Accenture, wirft danach in seiner Keynote („Data and AI – the „New Oil“ or Rather „Dangerous Asbestos?“) die Frage auf, ob Daten das vielzitierte „neue Öl“ sind, oder doch eher ein Gefahrgut.

Dabei geht er im Spannungsfeld zwischen neuen datengetriebenen Geschäftsmodellen und Datenschutz beispielsweise darauf ein, welche Vorbilder es in der Industrie gibt.

Das restliche Programm des ersten Tages teilt sich in drei Formate auf:

  • Case Studies (Fallstudien von Unternehmen)
  • Deep Dives (vertiefende Vorträge zu technischen und analytischen Themen)
  • Attendee Discussion Groups (Diskussionsrunden von Referenten und Teilnehmern am runden Tisch)
Kommen sie in den Fallstudien von der Theorie zur praktischen Industrieanwendung.

In den Vorträgen zu den Fallstudien, welche 30 bis 60 Minuten dauern, zeigen Ihnen Vortragende von führenden Industrieunternehmen wie Continental, Schaeffler oder HP, wie bei ihnen konkrete Anwendungsfälle mit Hilfe von Daten und maschinellem Lernen gelöst wurden.

Ihre Einblicke bekommen Sie unter anderem direkt von erfahrenen Data Scientists oder Entscheidungsträgern im (Advanced) Analytics-Bereich des jeweiligen Unternehmens. Des Weiteren gibt es Impulse von Lösungsanbietern (z.B. RapidMiner) sowie Implementierungspartnern (z.B. NTT DATA), welche zum Teil gemeinsam mit den Firmenvertretern präsentieren.

Am ersten Tag können Sie unter anderem mehr zu folgenden Fallstudien erfahren:

  • “Beyond the Data Lab: Advanced Analytics at Continental Tire” (Dubravko Dolic, Advanced Analytics Translator, Continental Reifen Deutschland / Dr. Bodo Hüsemann, Partner, Informationsfabrik GmbH)

  • “A Self-learning AI for Tool Wear Detection at Schaeffler” (Dr. Johannes Kröckel, Head of Data Science & AI, Schaeffler / Cedric Oette, Data Scientist, Schaeffler)

Alle Fallstudien inkl. einer kurzen Beschreibung finden Sie im Programm.

Tauchen Sie in den Deep Dives in die Herausforderungen bei der Umsetzung ein.

Die 60-minütigen Deep Dives, welche parallel zu den Fallstudien laufen, erlauben es den Vortragenden detailliert auf spezifische Fragestellungen einzugehen.

Hier werden technische Fragestellungen zu Algorithmen bei maschinellen Lernverfahren (beispielsweise „One Shot Learning for Action Recognition and Damage Detection in the Industry“) genauso behandelt wie die Methodik, um von Daten zu wirklichem Mehrwert zu kommen („Agile for Analytics – Best Practices & Strategy along the Road from a Business Idea to a Data-Driven Analytics Product or Service with Business Impact”, Berndt Pilgram, Senior Manager Advanced Analytics, Infineon).

Insgesamt können Sie sich am ersten Tag auf vier Deep Dives von Experten aus der Industrie freuen.

Diskutieren Sie ein von den Teilnehmern selbst gewähltes Thema mit den Experten.

Am Nachmittag werden die Fallstudien bzw. Deep Dives für eine Stunde durch Table Discussions mit den Referenten unterbrochen. Die Teilnehmer können sich selbst aussuchen, an welcher Diskussion sie teilnehmen möchten.

Sie können also entscheiden, ob Sie beispielsweise wissen wollen „What’s the Future of Industry Analytics: Deep Learning, Quantum Computing, Blockchain or What Else?“, oder „How to Convince Your Boss to Put a Model Into Production?”.

Alle weiteren möglichen Themen finden Sie ebenfalls im Programm.

Rechnen Sie auch am zweiten Tag mit erkenntnisreichen Vorträgen.

Am 7.5. geht es in der gleichen Tonart weiter: Praxisorientierte Sessions in denselben Formaten wie am ersten Tag. Beispielhaft seien hier nur zwei der zahlreichen spannenden Vorträge aus der vollgepackten Agenda erwähnt:

  • “Data Science Methods at Work in the Vodafone Network” (Dr. Markus Rotter, Head of Network Analytics, Vodafone)

  • “Using Machine Learning to Predict Product Supply Interruptions at Bayer” (Silja Salge, Product Supply Controlling Strategy & Development Lead, Bayer / Dr. Michael Soucek, Manager Data Science / Applied Intelligence, Accenture)

Bringen Sie umsetzbare Impulse aus den Workshops in Ihr Unternehmen.

Zusätzlich finden am 8.5. zwei Ganztages-Workshops statt. Dort haben Sie die Möglichkeit, mit erfahrenen Trainern die Themen Data Thinking und Predictive Analytics hands-on zu erarbeiten.

Das gewonnene Wissen können Sie im Anschluss direkt in Ihrem Unternehmen anwenden.

Deep Learning World 2019

In ähnlichem Format läuft auch das Programm der parallel stattfindenden Deep Learning World ab. Dabei liegt der Fokus auf der kommerziellen Anwendung von Deep Learning.

Hier treffen sich ebenfalls zahlreiche Experten zum Austausch. Freuen Sie sich auf anwendungsorientierte Inhalte von Vertretern aus unterschiedlichen Branchen bzw. Firmen, wie beispielsweise:

  • Intel
  • Roche
  • XING
  • Heycar

Es werden sowohl mögliche Stolpersteine bei der Umsetzung angesprochen („Overcoming Practical Barriers in AI“, David Austin, Sr. Principal Engineer, Intel), als auch tief technische bzw. methodische Fragestellungen („From Ensembles to Neural Networks, a Comparative Study of Recommendation Systems at heycar and XING“, Dr. Sébastien Foucaud, Vice-President Data Science, XING / Jonathan Greve, Machine Learning Engineer, heycar).

In der Agenda finden Sie Informationen zu allen Keynotes, Case Studies, Deep Dives und der Attendee Discussion.

Melden Sie sich an!

Registrieren Sie sich noch bis zum 5.4. für die Predictive Analytics World for Industry 4.0 bzw. die Deep Learning World und profitieren Sie von der Early Bird Rate.

Darüber hinaus senden wir Ihnen bei Anfrage an info@datentreiber.de gerne einen Rabattcode für 20 % auf den Ticketpreis zu.

 

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