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COMPETENCE CENTER
FOR SCALABLE DATA SERVICES
AND SOLUTIONS

 

Überblick

Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data erleben in den letzten Jahren einen regelrechten Hype. Die praktische Umsetzung in vielen Unternehmen hinkt jedoch häufig den hohen Erwartungen hinterher. In unserer mittlerweile 3. Auflage des Big Data and AI in Business-Workshops bringen wir Anwender von AI und Big Data Technologien aus der Wirtschaft sowie WissenschaftlerInnen für einen praxisbezogenen fachlichen Austausch zusammen. Referenten regionaler und international agierender Unternehmen stellen dabei ihre praktischen Erfahrungen im Umgang mit den neuen Möglichkeiten von Big Data und AI vor und schrecken wie immer nicht davor zurück auch von Misserfolgen zu berichten.
Zusätzlich stellen die Leipziger Forscher des Kompetenzzentrums für Big Data und AI - ScaDS Dresden/Leipzig ihre bisherigen Ergebnisse und prototypischen Lösungen vor die darauf warten über gemeinsame Pilot und Kooperationsprojekte in die Praxis überführt zu werden. Im Rahmen des Workshops bleibt viel Zeit über Strategien und gefundene Best-Practices aus den verschiedenen Organisationen zu diskutieren mit den Teilnehmern über aktuelle Fragestellungen, Technologien und ihre bisherigen Erfahrungen zu sprechen. Zusätzlich laden wir alle Teilnehmer am Abend zu einem großen Big Data Buffet im Bayrischen Bahnhof ein und freuen uns auf spannende Diskussionen und Austausch.

 


Programm


 Donnerstag - 19.09.2019

Zeit Thema Sprecher
9:40 Anreise  
10:00 - 10:20 Begrüßung, Vorstellung ScaDS Prof. Dr. Erhard Rahm, Universität Leipzig
10:20 - 11:00 Industrial Knowledge Graphs – From messy data to strategic assets  Dr. Steffen Lamparter, Siemens
11:00 - 11:20 Kaffeepause  
11:20 - 11:50

Ion Source Behaviour Prediction

Dr. Ramin Madani, Globalfoundries
11:50 - 12:00 KI-Hub Sachsen Andreas Heinecke, InfAI
12:00 - 12:20 Prognosen und Handlungsempfehlungen in der Gasnetzsteuerung  Vadim Zaslawski, InfAI
12:20 - 13:20 Mittagspause  
13:20 - 14:00 Ansätze für KI im digitalen Pflanzenbau Dr. Martin Schneider, Agricon 
14:00 - 14:40 Predictive Marketing for Aftersales Szymon Wlochowicz, Hicron 
14:40 - 15:00 Kaffeepause  
15:00 - 15:30 Künstliche Intelligenz für die Gesundheitswirtschaft Maximilian Schwarz, 4K-Analytics
15:30 - 16:10 VIP – Visual Product Matching Dr. Hanna Köpcke, Webdata Solutions
16:10 - 16:40 CBR - Kognitive Automatisierung von Geschäftsprozessen Fabian Kretschmann, AI4BD Deutschland GmbH
16:40 - 18:00 Demosession  
18:00-19:00 Transfer/Fußweg zum Bayrischen Bahnhof  
19:00-23:00 Big Data und KI Buffet im Bayrischen Bahnhof  

 

 

Freitag - 20.09.2019

Zeit Thema Sprecher
9:30 - 10:10 Herausforderungen bei der Skalierung von AI im Unternehmen Dr. Rainer Hoffmann, EnBW Energie Baden-Württemberg
10:10 - 10:40 Learning to Rank and Clustering in E-Commerce Applications. Dr. Martin Kleinsteuber, Mercateo
10:40 - 11:00 Kaffeepause  
11:00 - 11:40 Anomalieerkennung in der Arzneimittelabrechnung Nils Schwenzfeier, Universität Duisburg-Essen
11:40 - 12:20 Zusammenarbeit von Mensch & (KI-) Maschinen in der tele-medizinischen Beratung Florian BontrupDocyet
12:20 - 13:20 Mittagspause  
13:20 - 14:30 Hands-On Technologie Training - Apache Spark Basics (1) Dr. Eric Peukert
14:30 - 14:50 Kaffeepause  
14:50 - 16:00 Hands-On Technologie Training - Apache Spark Basics (2) Dr. Eric Peukert

 

 


Demos und Postersession


 

Aktuelle Projekte des BigData-Zentrums präsentieren sich mit Postern und spannenden Demonstratoren.

  EXPLOIDS (Explicit Privacy-Preserving Host Intrusion Detection System) ist ein System zur Erkennung und Aufklärung von IT-Sicherheitsvorfällen. Das System verwendet neue technische Methoden die es ermöglichen, Angriffsspuren zu sammeln, Angriffe zu erkennen und diese forensisch auszuwerten. Dem Angreifer soll es dabei nicht möglich sein, das Erkennungssystem selbst zu manipulieren.
  Im Rahmen des Projektes BIGGR wurde zusammen mit der KNIME GmbH ein innovativer Ansatz zur benutzerfreundlichen und effizienten Workflow-basierten Analyse und Visualisierung von Big Graph Data entwickelt. Hierfür ist das Graphanalyse-Framework Gradoopin die KNIME Analytics Platform integriert und die Fähigkeiten beider Open Source Systeme kombiniert wurden. Gradoop bietet die effiziente, skalierbare und verteilte Analyse großer Graphdaten, mit der KNIME Analytics Platform werden Workflows für die Datenanalyse in einer grafischen Oberfläche zusammengestellt und interaktiv ausgeführt. Die Graph-Analyse-Workflows können so mit BIGGR auch ohne vertiefte technische Kenntnisse durch die Kombination einzelner Operatoren definiert und auf leistungsfähigen Systemen ausgeführt werden. Die Analyseergebnisse lassen sich abschließend sowohl in aufbereiteten Tabellen als auch in einer interaktiven Graphdarstellung betrachten.
 

KOBRA ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt der UNISERV GmbH und dem Institut für Angewandte Informatik (InfAI). Ziel des Projektes ist es, das bereits bestehende Uniserv-System zur Erkennung von Duplikaten in Daten weiterzuentwickeln und mithilfe einer Künstlichen Intelligenz zu optimieren.

Die Software bedient sich dem KI-Ansatz des bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning), d.h., dass die KI durch die selbstständige Interaktion mit einem Duplikaterkennungssystem lernt, dieses automatisch zu konfigurieren. So werden hohe Kosten für den notwendigen Anpassungsaufwand für jedes einzelne System und lange Testphasen vermieden.

 

 

GRADOOP Graphen eignen sich für die intuitive Abbildung und Analyse komplexer Beziehungen zwischen beliebigen Datenobjekten. Bekannte Anwendungen reichen von Empfehlungssystemen in sozialen Netzwerken über Wegoptimierungen in Logistiknetzwerken bis hin zur Mustersuche in komplexen organischen Verbindungen. Aber auch in Unternehmensdaten ermöglichen Graphen neuartige Analysen, die mit bisherigen Techniken nicht, oder nur mit hohem Aufwand, möglich waren. Das Forschungsprojekt Gradoop unterstützt die domänenunabhängige Analyse von heterogenen Graphdaten und setzt dabei auf moderne Big-Data-Technologien.

 

In Zusammenarbeit mit der TIQ-Solutions wurde in einem gemeinsamen Forschungsprojekt ein webbasiertes Tool zur Selektion und Darstellung von umfangreichen Graphdaten sowie zur Steuerung von Gradoop-basierten Analysen entwickelt. Die Applikation ermöglicht neben der Verkettung und Parametrisieren von Gradoop-Operatoren zu komplexen analytischen Pipelines auch die Traversierung von Graphen mittels Cypher-Anfragesprache.

 

 


Veranstaltungsort


Universität Leipzig

Grimmaische Str. 6-16, 04109 Leipzig

Raum: SR1

 

 

 

Fußläufig in ca. 10 Minuten vom Leipziger Hauptbahnhof erreichbar (Karte)

 


Begleitveranstaltung "Big Data and AI - Buffet"


         

Bayrischer Bahnhof

Bayrischer Platz 1

04103 Leipzig

Fußläufig in ca. 20 Minuten erreichbar (Karte). 

Mit der Straßenbahn können Sie auch vom Augustusplatz aus mit der Linie 16 (Richtung Lößnig) und einem Kurzstrecke-Ticket zum Restaurant fahren (Haltestelle Bayrischer Bahnhof).

 

 


Anmeldung


 

 


Organisation 


 

Der Workshop wird in Kooperation von ScaDS Dresden/Leipzig und dem Institut für Angewandte Informatik e. V. an der Universität Leipzig (InfAI e.V) organisiert. 

  • Prof. Dr. Erhard Rahm (ScaDS Dresden/Leipzig, Universität Leipzig)
  • Dr. Eric Peukert (ScaDS Dresden/Leipzig, Universität Leipzig)
  • Karoline Kricke (ScaDS Dresden/Leipzig, Universität Leipzig)

 

 


Übernachtungsmöglichkeiten


Folgende Unterbringungen sind in der Nähe des Veranstaltungsorts:

Aparion Apartments

Meininger Hotels

Intercity Hotel

Park Hotel Leipzig

Victor's Residenz Hotel

 


Informationen


 

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

Bitte beachten Sie auch unsere Häufig gestellten Fragen.