Applied AI bedeutet den gezielten Einsatz von Machine-Learning-Modellen und datengetriebenen Algorithmen zur Lösung konkreter Geschäftsprobleme. In diesem Vortrag zeigen wir anhand realer Use Cases, wie Unternehmen KI-Technologien wie NLP, Computer Vision oder Predictive Analytics erfolgreich in bestehende Prozesse integrieren. Wir diskutieren typische Herausforderungen wie Datenvorverarbeitung, Modell-Deployment, MLOps und die Skalierung von Prototypen in produktive Systeme. Zudem gehen wir auf Lessons Learned ein – von fehlender Label-Qualität bis hin zu Problemen bei der Modellüberwachung in der Praxis. Der Fokus liegt auf pragmatischen Lösungen, technischer Umsetzbarkeit und echtem Mehrwert durch KI-Anwendungen.
In dieser Session werden Sie mehr erfahren über:
- Konkrete Anwendungsfälle von NLP, CV und Prognosemodellen
- Voraussetzungen für skalierbare ML-Projekte (z. B. Datenarchitektur, MLOps)
- Umgang mit typischen Stolpersteinen im KI-Lifecycle
&nsbp;
