Machine Learning als Bestandteil der Digitalen Transformation

Datum:  Montag, 20.11.2017

Zeit:  17:30 Uhr - 20:00 Uhr

Ort:  Codete GmbH, Bouchéstraße 12, Haus 11, 12435 Berlin

Veranstalter:  SIBB Forum Digitale Transformation

Warum ist die "digitale Transformation" heute ein besonders heißes Thema?

Cloud Computing, Software as a Service und Web Service Integration sind Schlüsselfaktoren für die digitale Transformation. Diese Technologien sind zu selbstverständlichen "must have" - Bestandteilen geworden.

In diesem Event präsentieren wir, wie Machine Learning traditionelle Branchen und Geschäftsmodelle revolutioniert, um einen außergewöhnlichen Kunden- und Geschäftswert zu generieren und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil für die Wertschöpfung von Unternehmen zu schaffen.

Machine Learning verspricht nicht nur organisatorische Abläufe zu verbessern, sondern auch die Art und Weise, wie Unternehmen in der Zukunft funktionieren werden. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmer diese Technologie in ihrer Digitalen Transformationsagenda zwingend berücksichtigen.

Maschinen lernen denken: Der Einsatz von Robotern, Sensortechnik, Big Data und künstlicher Intelligenz machen Maschinen in der industriellen Produktion heute smarter als jemals zuvor.

Aber ist Machine Learning nur in den Produktions- und Fertigungsbranchen einsetzbar?

Machine Learning, obwohl seit langem bekannt, ist durch die Fortschritte in der Rechenleistung, den Zugang zu Big Data und der Verfügbarkeit von Geschäftsprodukten aus der Cloud kommerziell hochinteressant geworden.

Bei dieser Veranstaltung möchten wir anhand von Praxisbeispielen aus unterschiedlichsten Branchen aufzeigen, wie die Digitale Transformation dank Machine Learning traditionelle Geschäftsmodelle verändert.

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Agenda:

1. Einführung - SIBB e.V., René Ebert

2. Chatbots - Codete, Dr. Karol Przystalski

3. Client Advisory Services - Parlamind, Dr. Tina Klüwer

4. Content Generation - 3pc GmbH Neue Kommunikation, Armin Berger

"Kuratieren im Zeitalter der KI / Machine Learning"

5. Automated Classification of Industries - Implisense, Dr. André Bergholz

"Machine Learning bei Implisense am Beispiel einer automatischen Branchenklassfikation"

6. Logistics and Finance - Lexa Texer, Dr. Günther Hoffmann

„Predictive Analytics in der Praxis: Beispiele aus der Logistik und Finanzwelt umgesetzt mit LexaTexer.“

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Wir bedanken uns für die freundliche Unterstützung von:

Eine Veranstaltung in Rahmen der Kampagne "log in. berlin."