Beyond AIhttps://theeriumpodcast.de/Jeden Tag passiert etwas in der Welt der KI, von dem die meisten Menschen nie erfahren. Nicht weil es geheim ist sondern weil es fast niemand so erklärt, dass es wirklich hängen bleibt. Beyond AI ändert das. Dr. Theo Steininger arbeitet seit fast zehn Jahren täglich mit KI nicht nur auf Konferenzbühnen, sondern mit echten Unternehmen, echten Daten und echten Problemen. In diesem Podcast nimmt er uns mit in diese Welt: Was die Modelle heute wirklich können, wo sie noch kläglich scheitern und was das für die Art bedeutet, wie ganze Branchen arbeiten und entscheiden. Gemeinsam mit Gästen aus Forschung, Industrie und der Praxis jeder mit seinem eigenen Blickwinkel darauf, was KI in ihrer Welt gerade wirklich verändert. Immer nah an der Realität. Immer ehrlich. Nie abstrakt. Für alle, die wissen wollen, was wirklich passiert nicht nur, was gerade im Trend liegt.deCopyright 2026 The Erium PodcastSun, 15 Nov 2026 22:11:18 -0000Sun, 08 Nov 2026 23:00:00 -0000https://rss2.flightcast.com/s65839y00dzjtvctq473r0tm.xmlFlightcast RSS Feed GeneratorBeyond AIhttps://files.flightcast.com/workspaces/cxfgh29e9cssgt59txxaafj8/podcasts/s65839y00dzjtvctq473r0tm/qao3ahu65pfirhl313deg0yk.pnghttps://theeriumpodcast.de/episodicThe Erium PodcastThe Erium Podcasttheo.steininger@erium.aiJeden Tag passiert etwas in der Welt der KI, von dem die meisten Menschen nie erfahren. Nicht weil es geheim ist sondern weil es fast niemand so erklärt, dass es wirklich hängen bleibt. Beyond AI ändert das. Dr. Theo Steininger arbeitet seit fast zehn Jahren täglich mit KI nicht nur auf Konferenzbühnen, sondern mit echten Unternehmen, echten Daten und echten Problemen. In diesem Podcast nimmt er uns mit in diese Welt: Was die Modelle heute wirklich können, wo sie noch kläglich scheitern und was das für die Art bedeutet, wie ganze Branchen arbeiten und entscheiden. Gemeinsam mit Gästen aus Forschung, Industrie und der Praxis jeder mit seinem eigenen Blickwinkel darauf, was KI in ihrer Welt gerade wirklich verändert. Immer nah an der Realität. Immer ehrlich. Nie abstrakt. Für alle, die wissen wollen, was wirklich passiert nicht nur, was gerade im Trend liegt.Die KI-Welt ist komplex. "Beyond AI" macht sie verständlich. Dr. Theo Steininger und Experten aus der Praxis zeigen, was KI wirklich kann – und was nicht. Ehrlich, nah an der Realität und ohne Hype. Für alle, die wissen wollen, was wirklich passiert.falseno6020c032-eeb7-5a60-9bc5-80c58ae74422Wenn eure größten KI-Fans plötzlich das Interesse verlierenDie ersten Apps werden übers Wochenende gebaut, die Ideenliste wird immer länger. Doch wenn Bugs behoben und die Anwendungen gepflegt werden müssen, sind manche der größten KI-Fans schon beim nächsten Tool. Viktoria und Theo kennen das aus Kundenprojekten und aus dem eigenen Team. Sie sprechen darüber, was nach der ersten Begeisterung passiert und welche Leute ein KI-Projekt langfristig weiterbringen. Dabei treffen sehr unterschiedliche Reaktionen aufeinander: Manche wollen sofort alles ausprobieren, andere finden jeden Fehler. Einige haben Angst um ihren Job. Und wieder andere nicken freundlich, loggen sich aber nie ein. Gerade die Nörgler können ziemlich hilfreich sein. Wer genau zeigt, was bei der praktischen Arbeit nicht funktioniert, gibt dem Team die Chance, eine App, einen Bot oder einen Agenten besser zu machen. Das setzt allerdings voraus, dass Kritik ernst genommen wird – auch wenn schon viel Arbeit in der Lösung steckt. Die beiden erzählen, wie sie mit den verschiedenen Nutzertypen umgehen, wann ein Gespräch unter vier Augen hilft und welche Sorgen sich nicht einfach wegreden lassen. Außerdem geht es darum, aus den vielen Ideen die passenden auszuwählen. Nicht alles muss umgesetzt werden, nur weil es mit KI inzwischen möglich ist.ee21ab2a-81ee-4b66-99a8-6a7f02c119efSun, 08 Nov 2026 23:00:00 -0000Die ersten Apps werden übers Wochenende gebaut, die Ideenliste wird immer länger. Doch wenn Bugs behoben und die Anwendungen gepflegt werden müssen, sind manche der größten KI-Fans schon beim nächsten Tool.

Viktoria und Theo kennen das aus Kundenprojekten und aus dem eigenen Team. Sie sprechen darüber, was nach der ersten Begeisterung passiert und welche Leute ein KI-Projekt langfristig weiterbringen. Dabei treffen sehr unterschiedliche Reaktionen aufeinander: Manche wollen sofort alles ausprobieren, andere finden jeden Fehler. Einige haben Angst um ihren Job. Und wieder andere nicken freundlich, loggen sich aber nie ein.

Gerade die Nörgler können ziemlich hilfreich sein. Wer genau zeigt, was bei der praktischen Arbeit nicht funktioniert, gibt dem Team die Chance, eine App, einen Bot oder einen Agenten besser zu machen. Das setzt allerdings voraus, dass Kritik ernst genommen wird – auch wenn schon viel Arbeit in der Lösung steckt. Die beiden erzählen, wie sie mit den verschiedenen Nutzertypen umgehen, wann ein Gespräch unter vier Augen hilft und welche Sorgen sich nicht einfach wegreden lassen.

Außerdem geht es darum, aus den vielen Ideen die passenden auszuwählen. Nicht alles muss umgesetzt werden, nur weil es mit KI inzwischen möglich ist.

]]>Wenn eure größten KI-Fans plötzlich das Interesse verlierenfull3264false198Die ersten Apps werden übers Wochenende gebaut, die Ideenliste wird immer länger. Doch wenn Bugs behoben und die Anwendungen gepflegt werden müssen, sind manche der größten KI-Fans schon beim nächsten Tool. Viktoria und Theo kennen das aus Kundenprojekten und aus dem eigenen Team. Sie sprechen darüber, was nach der ersten Begeisterung passiert und welche Leute ein KI-Projekt langfristig weiterbringen. Dabei treffen sehr unterschiedliche Reaktionen aufeinander: Manche wollen sofort alles ausprobieren, andere finden jeden Fehler. Einige haben Angst um ihren Job. Und wieder andere nicken freundlich, loggen sich aber nie ein. Gerade die Nörgler können ziemlich hilfreich sein. Wer genau zeigt, was bei der praktischen Arbeit nicht funktioniert, gibt dem Team die Chance, eine App, einen Bot oder einen Agenten besser zu machen. Das setzt allerdings voraus, dass Kritik ernst genommen wird – auch wenn schon viel Arbeit in der Lösung steckt. Die beiden erzählen, wie sie mit den verschiedenen Nutzertypen umgehen, wann ein Gespräch unter vier Augen hilft und welche Sorgen sich nicht einfach wegreden lassen. Außerdem geht es darum, aus den vielen Ideen die passenden auszuwählen. Nicht alles muss umgesetzt werden, nur weil es mit KI inzwischen möglich ist.30 Jahre altes ERP trifft KI: Wie ein Maschinenbauer seine IT umbaut - mit Dr. Johannes RohdeDas ERP bei WP Kemper ist dreißig Jahre alt. Microsoft Copilot war nach rund einem halben Jahr wieder raus. Johannes Rohde verantwortet beim Hersteller von Maschinen für Großbäckereien die digitale Transformation. Er erzählt Theo, was beim Copilot-Test nicht funktioniert hat und weshalb sein Team lieber ChatGPT nutzt. An Arbeit mangelt es auch ohne Copilot nicht: Über die Jahre sind rund um das alte ERP zahlreiche Access-Datenbanken, Excel-Listen und einzelne Lösungen entstanden. Ein zentrales Data Warehouse soll den Zugriff auf die Daten vereinfachen und einen späteren ERP-Wechsel erleichtern. Bei neuen Apps setzt Johannes auf die Mitarbeiter aus den Fachabteilungen. Zwölf Ideen stehen auf der Liste. Eine davon kommt direkt aus der Produktion: Eine App soll die Bereitschaftsplanung erleichtern, inklusive Urlaubswünschen und der Frage, wer letztes Weihnachten schon dran war. Die IT unterstützt bei der Umsetzung mit Power Apps. Trotzdem bleibt einiges zu lernen – und Zeit, die neben dem Tagesgeschäft erst einmal gefunden werden muss. Für diese selbst gebauten Helfer gilt eine klare Grenze: Fällt eine App aus, muss die Arbeit trotzdem weitergehen können. Theo und Johannes besprechen, wie Mitarbeiter selbst Verbesserungen umsetzen können, ohne dass die Firma von einer schlecht betreuten Anwendung abhängig wird. Auch im Service gibt es einiges zu tun. Nach mehreren Monaten Montage steht im Bericht manchmal nur: „Maschine aufgestellt“. Johannes hat konkrete Ideen, wie KI den Technikern die Dokumentation erleichtern könnte – damit ihre Arbeit ausführlicher festgehalten wird, ohne dass sie dafür länger am Schreibtisch sitzen müssen.7c4246f7-9a3d-4e75-b3d7-6f25d1610077Sun, 01 Nov 2026 23:00:00 -0000Das ERP bei WP Kemper ist dreißig Jahre alt. Microsoft Copilot war nach rund einem halben Jahr wieder raus. Johannes Rohde verantwortet beim Hersteller von Maschinen für Großbäckereien die digitale Transformation. Er erzählt Theo, was beim Copilot-Test nicht funktioniert hat und weshalb sein Team lieber ChatGPT nutzt.

An Arbeit mangelt es auch ohne Copilot nicht: Über die Jahre sind rund um das alte ERP zahlreiche Access-Datenbanken, Excel-Listen und einzelne Lösungen entstanden. Ein zentrales Data Warehouse soll den Zugriff auf die Daten vereinfachen und einen späteren ERP-Wechsel erleichtern.

Bei neuen Apps setzt Johannes auf die Mitarbeiter aus den Fachabteilungen. Zwölf Ideen stehen auf der Liste. Eine davon kommt direkt aus der Produktion: Eine App soll die Bereitschaftsplanung erleichtern, inklusive Urlaubswünschen und der Frage, wer letztes Weihnachten schon dran war. Die IT unterstützt bei der Umsetzung mit Power Apps. Trotzdem bleibt einiges zu lernen – und Zeit, die neben dem Tagesgeschäft erst einmal gefunden werden muss.

Für diese selbst gebauten Helfer gilt eine klare Grenze: Fällt eine App aus, muss die Arbeit trotzdem weitergehen können. Theo und Johannes besprechen, wie Mitarbeiter selbst Verbesserungen umsetzen können, ohne dass die Firma von einer schlecht betreuten Anwendung abhängig wird.

Auch im Service gibt es einiges zu tun. Nach mehreren Monaten Montage steht im Bericht manchmal nur: „Maschine aufgestellt“. Johannes hat konkrete Ideen, wie KI den Technikern die Dokumentation erleichtern könnte – damit ihre Arbeit ausführlicher festgehalten wird, ohne dass sie dafür länger am Schreibtisch sitzen müssen.

]]>30 Jahre altes ERP trifft KI: Wie ein Maschinenbauer seine IT umbaut - mit Dr. Johannes Rohdefull4123false188Das ERP bei WP Kemper ist dreißig Jahre alt. Microsoft Copilot war nach rund einem halben Jahr wieder raus. Johannes Rohde verantwortet beim Hersteller von Maschinen für Großbäckereien die digitale Transformation. Er erzählt Theo, was beim Copilot-Test nicht funktioniert hat und weshalb sein Team lieber ChatGPT nutzt. An Arbeit mangelt es auch ohne Copilot nicht: Über die Jahre sind rund um das alte ERP zahlreiche Access-Datenbanken, Excel-Listen und einzelne Lösungen entstanden. Ein zentrales Data Warehouse soll den Zugriff auf die Daten vereinfachen und einen späteren ERP-Wechsel erleichtern. Bei neuen Apps setzt Johannes auf die Mitarbeiter aus den Fachabteilungen. Zwölf Ideen stehen auf der Liste. Eine davon kommt direkt aus der Produktion: Eine App soll die Bereitschaftsplanung erleichtern, inklusive Urlaubswünschen und der Frage, wer letztes Weihnachten schon dran war. Die IT unterstützt bei der Umsetzung mit Power Apps. Trotzdem bleibt einiges zu lernen – und Zeit, die neben dem Tagesgeschäft erst einmal gefunden werden muss. Für diese selbst gebauten Helfer gilt eine klare Grenze: Fällt eine App aus, muss die Arbeit trotzdem weitergehen können. Theo und Johannes besprechen, wie Mitarbeiter selbst Verbesserungen umsetzen können, ohne dass die Firma von einer schlecht betreuten Anwendung abhängig wird. Auch im Service gibt es einiges zu tun. Nach mehreren Monaten Montage steht im Bericht manchmal nur: „Maschine aufgestellt“. Johannes hat konkrete Ideen, wie KI den Technikern die Dokumentation erleichtern könnte – damit ihre Arbeit ausführlicher festgehalten wird, ohne dass sie dafür länger am Schreibtisch sitzen müssen.Make or Buy? Warum Mitarbeiter mit Schatten-KI längst selbst bauenMitarbeiter bezahlen ChatGPT aus eigener Tasche, damit sie ihre Arbeit erledigen können. Die Firma findet’s praktisch. Theo und Maksim eher nicht. Denn während noch über die offizielle KI-Freigabe diskutiert wird, landen längst Firmendaten in privaten Accounts – und nebenbei entstehen Apps, von denen die IT noch nie gehört hat. Dabei ist Selberbauen mit KI längst eine ernsthafte Alternative zum Softwarekauf. Theo und Maksim sprechen darüber, wann es sich lohnt, alte Software abzulösen, und was man besser weiterhin einkauft. Für die Reisekostenabrechnung fällt die Entscheidung anders aus als für einen Prozess, der die Firma von ihrer Konkurrenz unterscheidet. Und manchmal ist die Wartungsrechnung für das alte System das überzeugendste Argument für einen Neubau. Nur ist eine schnell gebaute App noch lange nicht fertig betreut. Solange jemand damit einmalig eine Auswertung macht, bleibt vieles überschaubar. Sobald die Kollegen jeden Morgen darauf angewiesen sind, braucht es jemanden, der weiß, wo sie läuft, wie man sie repariert und wer während seines Urlaubs übernimmt. Die beiden besprechen, wie Unternehmen solche Ideen aus dem Team aufgreifen können, bevor daraus die nächste heimlich betriebene Firmen-IT wird. Denn Schatten-KI verschwindet kaum, solange die erlaubte Alternative den Leuten ihre Arbeit schwerer macht.a42626b2-c336-4a76-90e9-20f7fdcff947Sun, 25 Oct 2026 23:00:00 -0000Mitarbeiter bezahlen ChatGPT aus eigener Tasche, damit sie ihre Arbeit erledigen können. Die Firma findet’s praktisch. Theo und Maksim eher nicht. Denn während noch über die offizielle KI-Freigabe diskutiert wird, landen längst Firmendaten in privaten Accounts – und nebenbei entstehen Apps, von denen die IT noch nie gehört hat.

Dabei ist Selberbauen mit KI längst eine ernsthafte Alternative zum Softwarekauf. Theo und Maksim sprechen darüber, wann es sich lohnt, alte Software abzulösen, und was man besser weiterhin einkauft. Für die Reisekostenabrechnung fällt die Entscheidung anders aus als für einen Prozess, der die Firma von ihrer Konkurrenz unterscheidet. Und manchmal ist die Wartungsrechnung für das alte System das überzeugendste Argument für einen Neubau.

Nur ist eine schnell gebaute App noch lange nicht fertig betreut. Solange jemand damit einmalig eine Auswertung macht, bleibt vieles überschaubar. Sobald die Kollegen jeden Morgen darauf angewiesen sind, braucht es jemanden, der weiß, wo sie läuft, wie man sie repariert und wer während seines Urlaubs übernimmt. Die beiden besprechen, wie Unternehmen solche Ideen aus dem Team aufgreifen können, bevor daraus die nächste heimlich betriebene Firmen-IT wird. Denn Schatten-KI verschwindet kaum, solange die erlaubte Alternative den Leuten ihre Arbeit schwerer macht.

]]>Make or Buy? Warum Mitarbeiter mit Schatten-KI längst selbst bauenfull2593false178Mitarbeiter bezahlen ChatGPT aus eigener Tasche, damit sie ihre Arbeit erledigen können. Die Firma findet’s praktisch. Theo und Maksim eher nicht. Denn während noch über die offizielle KI-Freigabe diskutiert wird, landen längst Firmendaten in privaten Accounts – und nebenbei entstehen Apps, von denen die IT noch nie gehört hat. Dabei ist Selberbauen mit KI längst eine ernsthafte Alternative zum Softwarekauf. Theo und Maksim sprechen darüber, wann es sich lohnt, alte Software abzulösen, und was man besser weiterhin einkauft. Für die Reisekostenabrechnung fällt die Entscheidung anders aus als für einen Prozess, der die Firma von ihrer Konkurrenz unterscheidet. Und manchmal ist die Wartungsrechnung für das alte System das überzeugendste Argument für einen Neubau. Nur ist eine schnell gebaute App noch lange nicht fertig betreut. Solange jemand damit einmalig eine Auswertung macht, bleibt vieles überschaubar. Sobald die Kollegen jeden Morgen darauf angewiesen sind, braucht es jemanden, der weiß, wo sie läuft, wie man sie repariert und wer während seines Urlaubs übernimmt. Die beiden besprechen, wie Unternehmen solche Ideen aus dem Team aufgreifen können, bevor daraus die nächste heimlich betriebene Firmen-IT wird. Denn Schatten-KI verschwindet kaum, solange die erlaubte Alternative den Leuten ihre Arbeit schwerer macht.Warum KI-Projekte scheitern, obwohl die Demo funktioniert„Da gibt es keine Ausnahmen.“ Bei diesem Satz wird Viktoria in KI-Projekten hellhörig. Denn was für die Kollegen seit Jahren zum Alltag gehört, landet noch lange nicht im Testdatensatz. Die Demo funktioniert, beim Rollout stolpert die Lösung über das dritte Dokument – und plötzlich müssen die Leute nacharbeiten, denen die KI eigentlich Arbeit abnehmen sollte. Viktoria und Theo sprechen darüber, wie man solche Überraschungen früher findet. Das beginnt schon bei der Auswahl des Problems: Der erste Use Case, den jemand in die Runde wirft, ist selten gründlich durchgerechnet. Und hinter dem Wunsch, zwei Excel-Tabellen loszuwerden, steckt manchmal eine IT-Landschaft, die komplett umgebaut werden müsste. Dann geht’s ans Datenchaos: Erst aufräumen oder gleich die KI drauflassen? Die beiden besprechen, wo sie beim Sortieren hilft und wo sie bloß mit viel Rechenleistung überspielt, dass niemand weiß, welche Daten eigentlich stimmen. Das kann in einer Demo beeindruckend aussehen. Die Rechnung für den täglichen Betrieb möchte man trotzdem nicht bezahlen. Außerdem geht es um die Leute, die so ein Projekt zusammenhalten: jemanden, der die Sonderfälle kennt, jemanden, der Entscheidungen trifft – und eine Verbindung zwischen dem, was die Mitarbeiter brauchen, und dem, was die Geschäftsführung vorhat.c1e3a50e-5ac4-45fe-8326-d814cfebd353Sun, 18 Oct 2026 22:00:00 -0000„Da gibt es keine Ausnahmen.“ Bei diesem Satz wird Viktoria in KI-Projekten hellhörig. Denn was für die Kollegen seit Jahren zum Alltag gehört, landet noch lange nicht im Testdatensatz. Die Demo funktioniert, beim Rollout stolpert die Lösung über das dritte Dokument – und plötzlich müssen die Leute nacharbeiten, denen die KI eigentlich Arbeit abnehmen sollte.

Viktoria und Theo sprechen darüber, wie man solche Überraschungen früher findet. Das beginnt schon bei der Auswahl des Problems: Der erste Use Case, den jemand in die Runde wirft, ist selten gründlich durchgerechnet. Und hinter dem Wunsch, zwei Excel-Tabellen loszuwerden, steckt manchmal eine IT-Landschaft, die komplett umgebaut werden müsste.

Dann geht’s ans Datenchaos: Erst aufräumen oder gleich die KI drauflassen? Die beiden besprechen, wo sie beim Sortieren hilft und wo sie bloß mit viel Rechenleistung überspielt, dass niemand weiß, welche Daten eigentlich stimmen. Das kann in einer Demo beeindruckend aussehen. Die Rechnung für den täglichen Betrieb möchte man trotzdem nicht bezahlen.

Außerdem geht es um die Leute, die so ein Projekt zusammenhalten: jemanden, der die Sonderfälle kennt, jemanden, der Entscheidungen trifft – und eine Verbindung zwischen dem, was die Mitarbeiter brauchen, und dem, was die Geschäftsführung vorhat.

]]>Warum KI-Projekte scheitern, obwohl die Demo funktioniertfull4155false168„Da gibt es keine Ausnahmen.“ Bei diesem Satz wird Viktoria in KI-Projekten hellhörig. Denn was für die Kollegen seit Jahren zum Alltag gehört, landet noch lange nicht im Testdatensatz. Die Demo funktioniert, beim Rollout stolpert die Lösung über das dritte Dokument – und plötzlich müssen die Leute nacharbeiten, denen die KI eigentlich Arbeit abnehmen sollte. Viktoria und Theo sprechen darüber, wie man solche Überraschungen früher findet. Das beginnt schon bei der Auswahl des Problems: Der erste Use Case, den jemand in die Runde wirft, ist selten gründlich durchgerechnet. Und hinter dem Wunsch, zwei Excel-Tabellen loszuwerden, steckt manchmal eine IT-Landschaft, die komplett umgebaut werden müsste. Dann geht’s ans Datenchaos: Erst aufräumen oder gleich die KI drauflassen? Die beiden besprechen, wo sie beim Sortieren hilft und wo sie bloß mit viel Rechenleistung überspielt, dass niemand weiß, welche Daten eigentlich stimmen. Das kann in einer Demo beeindruckend aussehen. Die Rechnung für den täglichen Betrieb möchte man trotzdem nicht bezahlen. Außerdem geht es um die Leute, die so ein Projekt zusammenhalten: jemanden, der die Sonderfälle kennt, jemanden, der Entscheidungen trifft – und eine Verbindung zwischen dem, was die Mitarbeiter brauchen, und dem, was die Geschäftsführung vorhat.Vom CEO in den Hörsaal: Was Kreislaufwirtschaft und KI gemeinsam haben – mit Prof. Dr. Maik SteinmetzProduktionsleiter bei Jungheinrich, Einkaufschef bei Dräxlmaier, Geschäftsführer im Mittelstand – und dann der bewusste Schritt in den Hörsaal. Prof. Dr. Maik Steinmetz lehrt heute an der TH Rosenheim und berät gleichzeitig Unternehmen. Mit Theo spricht er über zwei Themen, die auf den ersten Blick nichts verbindet: Kreislaufwirtschaft und KI. Seine Antwort darauf, was sie gemeinsam haben, führt über die Dampfmaschine, ein Elektroauto mit 175 Kilometern Reichweite – und eine Zahl, die jeder Lean-Manager kennt. Erst Nachhaltigkeit: Stimmt der böse Satz, dass man sie nur betreibt, solange man sie sich leisten kann? Warum rät Maik seinen Studierenden, in 50 bis 100 Jahren zu denken statt in fünf? Wieso liegen bei fast jedem zwei, drei alte Handys in der Schublade, obwohl wir beim Liefernlassen Weltmeister sind – und was passiert mit einem europäischen Auto, nachdem es nach 15 Jahren den Kontinent wechselt? Dann KI: Warum werden Masterarbeiten im Schnitt gerade schwächer – und was muss ein Absolvent trotzdem so sicher beherrschen wie ein Ingenieur den Taschenrechner? Wie finden zehn Mittelständler gemeinsam heraus, auf welches KI-Pferd sie setzen sollen, ohne dass jeder dieselben teuren Fehler macht? Und was steckt hinter der Aussage, das jede SAP-Einführung neben der KI-Transformation wie ein Wochenendprojekt aussehen lässt? Zum Schluss erklärt Maik, warum sein Leitmotiv „Don't Stop Believing" heißt und wieso er findet, dass wir längst im Paradies leben.eb24eaf1-08b9-4438-b616-c4ed16e8b271Sun, 11 Oct 2026 22:00:00 -0000Produktionsleiter bei Jungheinrich, Einkaufschef bei Dräxlmaier, Geschäftsführer im Mittelstand – und dann der bewusste Schritt in den Hörsaal. Prof. Dr. Maik Steinmetz lehrt heute an der TH Rosenheim und berät gleichzeitig Unternehmen. Mit Theo spricht er über zwei Themen, die auf den ersten Blick nichts verbindet: Kreislaufwirtschaft und KI. Seine Antwort darauf, was sie gemeinsam haben, führt über die Dampfmaschine, ein Elektroauto mit 175 Kilometern Reichweite – und eine Zahl, die jeder Lean-Manager kennt.

Erst Nachhaltigkeit: Stimmt der böse Satz, dass man sie nur betreibt, solange man sie sich leisten kann? Warum rät Maik seinen Studierenden, in 50 bis 100 Jahren zu denken statt in fünf? Wieso liegen bei fast jedem zwei, drei alte Handys in der Schublade, obwohl wir beim Liefernlassen Weltmeister sind – und was passiert mit einem europäischen Auto, nachdem es nach 15 Jahren den Kontinent wechselt?

Dann KI: Warum werden Masterarbeiten im Schnitt gerade schwächer – und was muss ein Absolvent trotzdem so sicher beherrschen wie ein Ingenieur den Taschenrechner? Wie finden zehn Mittelständler gemeinsam heraus, auf welches KI-Pferd sie setzen sollen, ohne dass jeder dieselben teuren Fehler macht? Und was steckt hinter der Aussage, das jede SAP-Einführung neben der KI-Transformation wie ein Wochenendprojekt aussehen lässt?

Zum Schluss erklärt Maik, warum sein Leitmotiv „Don't Stop Believing" heißt und wieso er findet, dass wir längst im Paradies leben.

]]>Vom CEO in den Hörsaal: Was Kreislaufwirtschaft und KI gemeinsam haben – mit Prof. Dr. Maik Steinmetzfull3382false158Produktionsleiter bei Jungheinrich, Einkaufschef bei Dräxlmaier, Geschäftsführer im Mittelstand – und dann der bewusste Schritt in den Hörsaal. Prof. Dr. Maik Steinmetz lehrt heute an der TH Rosenheim und berät gleichzeitig Unternehmen. Mit Theo spricht er über zwei Themen, die auf den ersten Blick nichts verbindet: Kreislaufwirtschaft und KI. Seine Antwort darauf, was sie gemeinsam haben, führt über die Dampfmaschine, ein Elektroauto mit 175 Kilometern Reichweite – und eine Zahl, die jeder Lean-Manager kennt. Erst Nachhaltigkeit: Stimmt der böse Satz, dass man sie nur betreibt, solange man sie sich leisten kann? Warum rät Maik seinen Studierenden, in 50 bis 100 Jahren zu denken statt in fünf? Wieso liegen bei fast jedem zwei, drei alte Handys in der Schublade, obwohl wir beim Liefernlassen Weltmeister sind – und was passiert mit einem europäischen Auto, nachdem es nach 15 Jahren den Kontinent wechselt? Dann KI: Warum werden Masterarbeiten im Schnitt gerade schwächer – und was muss ein Absolvent trotzdem so sicher beherrschen wie ein Ingenieur den Taschenrechner? Wie finden zehn Mittelständler gemeinsam heraus, auf welches KI-Pferd sie setzen sollen, ohne dass jeder dieselben teuren Fehler macht? Und was steckt hinter der Aussage, das jede SAP-Einführung neben der KI-Transformation wie ein Wochenendprojekt aussehen lässt? Zum Schluss erklärt Maik, warum sein Leitmotiv „Don't Stop Believing" heißt und wieso er findet, dass wir längst im Paradies leben.Studium im KI-Zeitalter: Braucht Lernen noch das Tal der Schmerzen?Drei Transkripte und ein Strategiepapier rein, ein paar Minuten später stehen perfekte Folien – und erst beim Review fällt Theo auf, dass die gesamte Argumentation gar nicht von ihm stammt. Er hat sie nur abgenickt, weil sie plausibel klang. Vor ein paar Folgen haben wir noch gefeiert, dass uns die KI das mühsame Reinfuchsen abnimmt. Jetzt kommt die Rechnung: Die Frustrationsphase, die die KI wegkürzt, war eigentlich die Lernphase. Also – braucht Lernen das Tal der Schmerzen noch, oder geht es auch ohne? Wir gehen der Frage in vier Bereichen nach. Beim eigenen Lernen: Warum bleibt Wissen aus drei Tagen Lehrbuch hängen, aus zwei Stunden KI-Dialog aber kaum – und was sagt eine Studie über Mathe-Lern-Apps, die zu früh helfen? Beim Bewerben: Was verrät eine perfekte Bewerbung heute noch über den Menschen dahinter? Theo erzählt aus dem Erium-Recruiting – von Anschreiben, die am Telefon in sich zusammenfallen, von einem Bewerber, der den Bewerbungs-Bot per Prompt-Injection geknackt hat, und von der Frage, ob 15 Minuten mit KI oder ein ganzer Tag ohne die bessere Bewerbung ergeben. Bei Firmen, die gerade erst anfangen: Du hast 90 Tage und eine Organisation ohne jede KI – womit fängst du an, welchen Prozess nimmst du dir vor, und welchen besser nicht? Was machst du mit gescheiterten KI-Experimenten, außer sie zu vergessen? Und warum werden Firmen-Wikis mit KI so schnell zum Datengrab? Und beim Studium: Was ist ein Abschluss noch wert, wenn die Hausaufgaben inzwischen die KI macht – welche Berufe hält Theo für hardcore obsolet, und welchen für zukunftssicherer, als viele denken? Am Ende steht Maksims Fazit, ein alter Physiker-Spruch: Shut up and calculate. Was er damit im KI-Zeitalter meint, hörst du in der Folge.0d0daa20-94ca-44c9-b287-68869cdfa236Sun, 04 Oct 2026 22:00:00 -0000Drei Transkripte und ein Strategiepapier rein, ein paar Minuten später stehen perfekte Folien – und erst beim Review fällt Theo auf, dass die gesamte Argumentation gar nicht von ihm stammt. Er hat sie nur abgenickt, weil sie plausibel klang. Vor ein paar Folgen haben wir noch gefeiert, dass uns die KI das mühsame Reinfuchsen abnimmt. Jetzt kommt die Rechnung: Die Frustrationsphase, die die KI wegkürzt, war eigentlich die Lernphase. Also – braucht Lernen das Tal der Schmerzen noch, oder geht es auch ohne?

Wir gehen der Frage in vier Bereichen nach. Beim eigenen Lernen: Warum bleibt Wissen aus drei Tagen Lehrbuch hängen, aus zwei Stunden KI-Dialog aber kaum – und was sagt eine Studie über Mathe-Lern-Apps, die zu früh helfen? Beim Bewerben: Was verrät eine perfekte Bewerbung heute noch über den Menschen dahinter? Theo erzählt aus dem Erium-Recruiting – von Anschreiben, die am Telefon in sich zusammenfallen, von einem Bewerber, der den Bewerbungs-Bot per Prompt-Injection geknackt hat, und von der Frage, ob 15 Minuten mit KI oder ein ganzer Tag ohne die bessere Bewerbung ergeben.

Bei Firmen, die gerade erst anfangen: Du hast 90 Tage und eine Organisation ohne jede KI – womit fängst du an, welchen Prozess nimmst du dir vor, und welchen besser nicht? Was machst du mit gescheiterten KI-Experimenten, außer sie zu vergessen? Und warum werden Firmen-Wikis mit KI so schnell zum Datengrab? Und beim Studium: Was ist ein Abschluss noch wert, wenn die Hausaufgaben inzwischen die KI macht – welche Berufe hält Theo für hardcore obsolet, und welchen für zukunftssicherer, als viele denken?

Am Ende steht Maksims Fazit, ein alter Physiker-Spruch: Shut up and calculate. Was er damit im KI-Zeitalter meint, hörst du in der Folge.

]]>Studium im KI-Zeitalter: Braucht Lernen noch das Tal der Schmerzen?full3134false148Drei Transkripte und ein Strategiepapier rein, ein paar Minuten später stehen perfekte Folien – und erst beim Review fällt Theo auf, dass die gesamte Argumentation gar nicht von ihm stammt. Er hat sie nur abgenickt, weil sie plausibel klang. Vor ein paar Folgen haben wir noch gefeiert, dass uns die KI das mühsame Reinfuchsen abnimmt. Jetzt kommt die Rechnung: Die Frustrationsphase, die die KI wegkürzt, war eigentlich die Lernphase. Also – braucht Lernen das Tal der Schmerzen noch, oder geht es auch ohne? Wir gehen der Frage in vier Bereichen nach. Beim eigenen Lernen: Warum bleibt Wissen aus drei Tagen Lehrbuch hängen, aus zwei Stunden KI-Dialog aber kaum – und was sagt eine Studie über Mathe-Lern-Apps, die zu früh helfen? Beim Bewerben: Was verrät eine perfekte Bewerbung heute noch über den Menschen dahinter? Theo erzählt aus dem Erium-Recruiting – von Anschreiben, die am Telefon in sich zusammenfallen, von einem Bewerber, der den Bewerbungs-Bot per Prompt-Injection geknackt hat, und von der Frage, ob 15 Minuten mit KI oder ein ganzer Tag ohne die bessere Bewerbung ergeben. Bei Firmen, die gerade erst anfangen: Du hast 90 Tage und eine Organisation ohne jede KI – womit fängst du an, welchen Prozess nimmst du dir vor, und welchen besser nicht? Was machst du mit gescheiterten KI-Experimenten, außer sie zu vergessen? Und warum werden Firmen-Wikis mit KI so schnell zum Datengrab? Und beim Studium: Was ist ein Abschluss noch wert, wenn die Hausaufgaben inzwischen die KI macht – welche Berufe hält Theo für hardcore obsolet, und welchen für zukunftssicherer, als viele denken? Am Ende steht Maksims Fazit, ein alter Physiker-Spruch: Shut up and calculate. Was er damit im KI-Zeitalter meint, hörst du in der Folge.Zu billig, um wahr zu sein? Was KI wirklich kostet – und wer gerade draufzahltZwanzig Euro im Monat für einen Assistenten, der programmiert, recherchiert und Meetings zusammenfasst – das klingt zu billig, um wahr zu sein. Und genau das ist es auch: Die großen KI-Anbieter schreiben Milliardenverluste, die Preise sind subventioniert. Nur wer zahlt eigentlich gerade drauf – und wie lange noch? Maksim rechnet vor, was wir selbst bei Erium jeden Monat für KI ausgeben. Dazu die Frage, die alle betrifft: Welche Anwendungen überleben, wenn die echten Preise kommen – Meeting-Analyzer, Vibe Coding, Deep Research? Oder muss dann plötzlich wieder das eigene Hirn vor dem Prompten ran? Dann wechseln wir die Währung: Ein einzelner Prompt kostet ungefähr so viel Strom wie zwei Minuten Licht im Wohnzimmer, ein fünf Sekunden langes KI-Video schon so viel wie tausende Prompts. Und für das Training eines KI-Modells läuft im Rechenzentrum ein komplettes Oktoberfest. Außerdem die Kostenart, die auf keiner Rechnung steht: Review-Schulden – der Berg an KI-Output, den du durchwinkst, statt ihn zu lesen. Theo hat drei günstige Tricks dagegen. Zum Schluss die Frage hinter allem: Wenn KI uns effizienter macht – warum wächst unser Fußabdruck trotzdem, und warum fühlt sich die Arbeit nach mehr an statt nach weniger? Maksims Antwort passt in einen Satz und ist beruhigender, als man denkt.f9fa94b1-93dc-45e1-90bc-90fbe6b29bfbSun, 27 Sep 2026 22:00:00 -0000Zwanzig Euro im Monat für einen Assistenten, der programmiert, recherchiert und Meetings zusammenfasst – das klingt zu billig, um wahr zu sein. Und genau das ist es auch: Die großen KI-Anbieter schreiben Milliardenverluste, die Preise sind subventioniert. Nur wer zahlt eigentlich gerade drauf – und wie lange noch?

Maksim rechnet vor, was wir selbst bei Erium jeden Monat für KI ausgeben. Dazu die Frage, die alle betrifft: Welche Anwendungen überleben, wenn die echten Preise kommen – Meeting-Analyzer, Vibe Coding, Deep Research? Oder muss dann plötzlich wieder das eigene Hirn vor dem Prompten ran?

Dann wechseln wir die Währung: Ein einzelner Prompt kostet ungefähr so viel Strom wie zwei Minuten Licht im Wohnzimmer, ein fünf Sekunden langes KI-Video schon so viel wie tausende Prompts. Und für das Training eines KI-Modells läuft im Rechenzentrum ein komplettes Oktoberfest. Außerdem die Kostenart, die auf keiner Rechnung steht: Review-Schulden – der Berg an KI-Output, den du durchwinkst, statt ihn zu lesen. Theo hat drei günstige Tricks dagegen.

Zum Schluss die Frage hinter allem: Wenn KI uns effizienter macht – warum wächst unser Fußabdruck trotzdem, und warum fühlt sich die Arbeit nach mehr an statt nach weniger? Maksims Antwort passt in einen Satz und ist beruhigender, als man denkt.

]]>Zu billig, um wahr zu sein? Was KI wirklich kostet – und wer gerade draufzahltfull3051false138Zwanzig Euro im Monat für einen Assistenten, der programmiert, recherchiert und Meetings zusammenfasst – das klingt zu billig, um wahr zu sein. Und genau das ist es auch: Die großen KI-Anbieter schreiben Milliardenverluste, die Preise sind subventioniert. Nur wer zahlt eigentlich gerade drauf – und wie lange noch? Maksim rechnet vor, was wir selbst bei Erium jeden Monat für KI ausgeben. Dazu die Frage, die alle betrifft: Welche Anwendungen überleben, wenn die echten Preise kommen – Meeting-Analyzer, Vibe Coding, Deep Research? Oder muss dann plötzlich wieder das eigene Hirn vor dem Prompten ran? Dann wechseln wir die Währung: Ein einzelner Prompt kostet ungefähr so viel Strom wie zwei Minuten Licht im Wohnzimmer, ein fünf Sekunden langes KI-Video schon so viel wie tausende Prompts. Und für das Training eines KI-Modells läuft im Rechenzentrum ein komplettes Oktoberfest. Außerdem die Kostenart, die auf keiner Rechnung steht: Review-Schulden – der Berg an KI-Output, den du durchwinkst, statt ihn zu lesen. Theo hat drei günstige Tricks dagegen. Zum Schluss die Frage hinter allem: Wenn KI uns effizienter macht – warum wächst unser Fußabdruck trotzdem, und warum fühlt sich die Arbeit nach mehr an statt nach weniger? Maksims Antwort passt in einen Satz und ist beruhigender, als man denkt.Brandbeschleuniger KI: So kommen Fabriken ins KI-Zeitalter – mit Andreas TobischFranzösisch, Latein, Englisch – und dann Maschinenbau: Andreas Tobisch hat den unwahrscheinlichen Weg genommen. Von 130 Studienanfängern in Deggendorf kamen rund 40 durch, der Neusprachler war einer davon. Danach zwölf Jahre Schaltbau, Lean Management von der Pike auf eingeführt, bei Bode in Kassel bis in die Bereichsleitung mit Verantwortung von Polen bis Nordamerika – und heute gehört er zur Führung der DE Software & Control, die seit rund 30 Jahren Software für den Shopfloor baut. Also für den Ort, an dem die richtige Information zur richtigen Zeit beim richtigen Mitarbeiter ankommen muss. Mit Theo spricht er darüber, wo die Industrie beim Thema KI wirklich steht – inklusive einer Kongress-Anekdote, bei der jeder Datenschützer einmal tief durchatmen muss: eigene ChatGPT-Accounts als Sicherheitskonzept. Warum profitiert ein Softwarehaus mit drei Jahrzehnten Geschichte von einem Startup wie Erium – und umgekehrt? Und wieso ist Geschwindigkeit am Ende weniger eine Frage der Technik als eine Kopfsache? Außerdem: die erste schriftliche Homeoffice-Regelung in 30 Jahren Firmengeschichte – und was dieser Pulsbeschleuniger mit den Teams macht. Die Frage, wo die Seniors von morgen herkommen, wenn die KI heute schon besser codet als mancher Junior. Und die neue Projektrealität, in der Kunden keine Zwei-Jahres-Aufträge mehr vergeben, sondern sagen: In drei Monaten soll die Kuh fliegen – wartet man Software dann überhaupt noch, oder baut man sie einfach neu? Zum Schluss wagt Andreas den Zehn-Jahres-Blick: Wenn Roboter schrauben und Agenten coden – welche menschliche Eigenschaft brauchen wir dann am dringendsten?a29bb38a-f9b4-4eae-a545-6a62df6f05ecSun, 20 Sep 2026 22:00:00 -0000Französisch, Latein, Englisch – und dann Maschinenbau: Andreas Tobisch hat den unwahrscheinlichen Weg genommen. Von 130 Studienanfängern in Deggendorf kamen rund 40 durch, der Neusprachler war einer davon. Danach zwölf Jahre Schaltbau, Lean Management von der Pike auf eingeführt, bei Bode in Kassel bis in die Bereichsleitung mit Verantwortung von Polen bis Nordamerika – und heute gehört er zur Führung der DE Software & Control, die seit rund 30 Jahren Software für den Shopfloor baut. Also für den Ort, an dem die richtige Information zur richtigen Zeit beim richtigen Mitarbeiter ankommen muss.

Mit Theo spricht er darüber, wo die Industrie beim Thema KI wirklich steht – inklusive einer Kongress-Anekdote, bei der jeder Datenschützer einmal tief durchatmen muss: eigene ChatGPT-Accounts als Sicherheitskonzept. Warum profitiert ein Softwarehaus mit drei Jahrzehnten Geschichte von einem Startup wie Erium – und umgekehrt? Und wieso ist Geschwindigkeit am Ende weniger eine Frage der Technik als eine Kopfsache?

Außerdem: die erste schriftliche Homeoffice-Regelung in 30 Jahren Firmengeschichte – und was dieser Pulsbeschleuniger mit den Teams macht. Die Frage, wo die Seniors von morgen herkommen, wenn die KI heute schon besser codet als mancher Junior. Und die neue Projektrealität, in der Kunden keine Zwei-Jahres-Aufträge mehr vergeben, sondern sagen: In drei Monaten soll die Kuh fliegen – wartet man Software dann überhaupt noch, oder baut man sie einfach neu?

Zum Schluss wagt Andreas den Zehn-Jahres-Blick: Wenn Roboter schrauben und Agenten coden – welche menschliche Eigenschaft brauchen wir dann am dringendsten?

]]>Brandbeschleuniger KI: So kommen Fabriken ins KI-Zeitalter – mit Andreas Tobischfull3454false128Französisch, Latein, Englisch – und dann Maschinenbau: Andreas Tobisch hat den unwahrscheinlichen Weg genommen. Von 130 Studienanfängern in Deggendorf kamen rund 40 durch, der Neusprachler war einer davon. Danach zwölf Jahre Schaltbau, Lean Management von der Pike auf eingeführt, bei Bode in Kassel bis in die Bereichsleitung mit Verantwortung von Polen bis Nordamerika – und heute gehört er zur Führung der DE Software & Control, die seit rund 30 Jahren Software für den Shopfloor baut. Also für den Ort, an dem die richtige Information zur richtigen Zeit beim richtigen Mitarbeiter ankommen muss. Mit Theo spricht er darüber, wo die Industrie beim Thema KI wirklich steht – inklusive einer Kongress-Anekdote, bei der jeder Datenschützer einmal tief durchatmen muss: eigene ChatGPT-Accounts als Sicherheitskonzept. Warum profitiert ein Softwarehaus mit drei Jahrzehnten Geschichte von einem Startup wie Erium – und umgekehrt? Und wieso ist Geschwindigkeit am Ende weniger eine Frage der Technik als eine Kopfsache? Außerdem: die erste schriftliche Homeoffice-Regelung in 30 Jahren Firmengeschichte – und was dieser Pulsbeschleuniger mit den Teams macht. Die Frage, wo die Seniors von morgen herkommen, wenn die KI heute schon besser codet als mancher Junior. Und die neue Projektrealität, in der Kunden keine Zwei-Jahres-Aufträge mehr vergeben, sondern sagen: In drei Monaten soll die Kuh fliegen – wartet man Software dann überhaupt noch, oder baut man sie einfach neu? Zum Schluss wagt Andreas den Zehn-Jahres-Blick: Wenn Roboter schrauben und Agenten coden – welche menschliche Eigenschaft brauchen wir dann am dringendsten?Keine API, kein Problem? Schnittstellen-Strategie für KI-ProjekteEndlich kann die KI mit allen Systemen sprechen – also am besten gleich alles anbinden? Genau an dieser Frage trennt sich Strategie von Reflex. Zum ersten Mal sitzt Viktoria mit am Mikro: Sie steuert bei Erium zentral alle Projekte und bringt die Fragen mit, die dort immer wieder auf den Tisch kommen. Theo antwortet – und seine erste Antwort dürfte Technikern kurz wehtun. Es geht darum, wann im Projekt der richtige Moment für Schnittstellen ist und was du mit Software machst, die noch nie eine API gesehen hat: nachrüsten, drumherum bauen oder gleich neu? Warum rücken manche Anbieter ihre Schnittstellen partout nicht raus – und wieso ist das für sie ein riskantes Spiel? Dazu das Muster mit dem schönsten Namen der Softwaregeschichte: die Würgefeige. Außerdem geht's ums Geld – genauer um die Rechnung, die nach der Token-Rechnung kommt: Was passiert eigentlich, wenn du bei deiner schnell gebauten Web-App auf Publish klickst? Warum traut sich in vielen Firmen niemand mehr, alte Agenten und Mini-Apps abzuschalten? Und die Frage mit doppeltem Boden: Wenn dein Agent eine E-Mail verschickt – wessen Name steht drunter, und was macht das mit dem, der sie liest? Zum Schluss klären wir, warum trotz aller Chatbots das gute alte Dashboard nicht ausstirbt – und woran du erkennst, wann du welches von beiden brauchst.dd97b519-6ede-4c65-be22-b160415eb655Sun, 13 Sep 2026 22:00:00 -0000Endlich kann die KI mit allen Systemen sprechen – also am besten gleich alles anbinden? Genau an dieser Frage trennt sich Strategie von Reflex. Zum ersten Mal sitzt Viktoria mit am Mikro: Sie steuert bei Erium zentral alle Projekte und bringt die Fragen mit, die dort immer wieder auf den Tisch kommen. Theo antwortet – und seine erste Antwort dürfte Technikern kurz wehtun.

Es geht darum, wann im Projekt der richtige Moment für Schnittstellen ist und was du mit Software machst, die noch nie eine API gesehen hat: nachrüsten, drumherum bauen oder gleich neu? Warum rücken manche Anbieter ihre Schnittstellen partout nicht raus – und wieso ist das für sie ein riskantes Spiel? Dazu das Muster mit dem schönsten Namen der Softwaregeschichte: die Würgefeige.

Außerdem geht's ums Geld – genauer um die Rechnung, die nach der Token-Rechnung kommt: Was passiert eigentlich, wenn du bei deiner schnell gebauten Web-App auf Publish klickst? Warum traut sich in vielen Firmen niemand mehr, alte Agenten und Mini-Apps abzuschalten? Und die Frage mit doppeltem Boden: Wenn dein Agent eine E-Mail verschickt – wessen Name steht drunter, und was macht das mit dem, der sie liest?

Zum Schluss klären wir, warum trotz aller Chatbots das gute alte Dashboard nicht ausstirbt – und woran du erkennst, wann du welches von beiden brauchst.

]]>Keine API, kein Problem? Schnittstellen-Strategie für KI-Projektefull2900false118Endlich kann die KI mit allen Systemen sprechen – also am besten gleich alles anbinden? Genau an dieser Frage trennt sich Strategie von Reflex. Zum ersten Mal sitzt Viktoria mit am Mikro: Sie steuert bei Erium zentral alle Projekte und bringt die Fragen mit, die dort immer wieder auf den Tisch kommen. Theo antwortet – und seine erste Antwort dürfte Technikern kurz wehtun. Es geht darum, wann im Projekt der richtige Moment für Schnittstellen ist und was du mit Software machst, die noch nie eine API gesehen hat: nachrüsten, drumherum bauen oder gleich neu? Warum rücken manche Anbieter ihre Schnittstellen partout nicht raus – und wieso ist das für sie ein riskantes Spiel? Dazu das Muster mit dem schönsten Namen der Softwaregeschichte: die Würgefeige. Außerdem geht's ums Geld – genauer um die Rechnung, die nach der Token-Rechnung kommt: Was passiert eigentlich, wenn du bei deiner schnell gebauten Web-App auf Publish klickst? Warum traut sich in vielen Firmen niemand mehr, alte Agenten und Mini-Apps abzuschalten? Und die Frage mit doppeltem Boden: Wenn dein Agent eine E-Mail verschickt – wessen Name steht drunter, und was macht das mit dem, der sie liest? Zum Schluss klären wir, warum trotz aller Chatbots das gute alte Dashboard nicht ausstirbt – und woran du erkennst, wann du welches von beiden brauchst.Keine Maus, keine Tastatur: Wie KI trotzdem deine Programme bedientStreng genommen kann eine KI genau eine Sache: Text schreiben. Trotzdem sucht sie für dich im Internet, verschickt E-Mails und bedient komplette Programme. In dieser Folge steigen wir in den Maschinenraum der KI-Agenten und schauen uns an, wie dieser Trick funktioniert. Maksim erklärt, was hinter Tool Calling steckt: versteckte Botschaften, die das Modell in seinen Text einbaut und die erst die Infrastruktur drumherum zum Leben erweckt. Wir fragen uns, was eine KI mit vollem Computerzugriff eigentlich davon abhält, deine Festplatte zu löschen, was schiefgehen kann, wenn ein Agent direkt in deine Datenbank schreibt – und warum Agenten, die sich durch den Browser klicken, meistens den umständlichsten Weg nehmen. Meistens. Außerdem: Was ist eine API, was steckt hinter MCP und wer ist eigentlich dieser JSON?!?daabe4b3-d1de-4978-87fa-b66753367731Sun, 06 Sep 2026 22:00:00 -0000Streng genommen kann eine KI genau eine Sache: Text schreiben. Trotzdem sucht sie für dich im Internet, verschickt E-Mails und bedient komplette Programme. In dieser Folge steigen wir in den Maschinenraum der KI-Agenten und schauen uns an, wie dieser Trick funktioniert.

Maksim erklärt, was hinter Tool Calling steckt: versteckte Botschaften, die das Modell in seinen Text einbaut und die erst die Infrastruktur drumherum zum Leben erweckt. Wir fragen uns, was eine KI mit vollem Computerzugriff eigentlich davon abhält, deine Festplatte zu löschen, was schiefgehen kann, wenn ein Agent direkt in deine Datenbank schreibt – und warum Agenten, die sich durch den Browser klicken, meistens den umständlichsten Weg nehmen. Meistens.

Außerdem: Was ist eine API, was steckt hinter MCP und wer ist eigentlich dieser JSON?!?

]]>Keine Maus, keine Tastatur: Wie KI trotzdem deine Programme bedientfull2716false108Streng genommen kann eine KI genau eine Sache: Text schreiben. Trotzdem sucht sie für dich im Internet, verschickt E-Mails und bedient komplette Programme. In dieser Folge steigen wir in den Maschinenraum der KI-Agenten und schauen uns an, wie dieser Trick funktioniert. Maksim erklärt, was hinter Tool Calling steckt: versteckte Botschaften, die das Modell in seinen Text einbaut und die erst die Infrastruktur drumherum zum Leben erweckt. Wir fragen uns, was eine KI mit vollem Computerzugriff eigentlich davon abhält, deine Festplatte zu löschen, was schiefgehen kann, wenn ein Agent direkt in deine Datenbank schreibt – und warum Agenten, die sich durch den Browser klicken, meistens den umständlichsten Weg nehmen. Meistens. Außerdem: Was ist eine API, was steckt hinter MCP und wer ist eigentlich dieser JSON?!?KI in der Wirtschaftsprüfung: Was tun, wenn nichts schiefgehen darf? - Mit Dr. Camilla Fiallo„Es gibt nur noch ganz wenig, was bei mir ohne KI läuft." Das sagt keine Startup-Gründerin, sondern eine Frau aus der Branche, in der Fehler keine Option sind: Camilla ist KI-Managerin in einer Wirtschaftsprüfungsgesellschaft. Angefangen hat sie dort zu einer Zeit, als noch kistenweise Leitz-Ordner zu den Mandanten getragen wurden – heute sorgt sie dafür, dass KI nicht in Konzepten steckenbleibt, sondern wirklich bei den Kolleginnen und Kollegen ankommt. Und das ist kniffliger, als es klingt, denn in der Branche existieren zwei Welten: Die einen trauen sich keinen einzigen Prompt, die anderen bauen zuhause längst eigene KI-Workflows und würden sie am liebsten mit ins Büro bringen – Stichwort Schatten-KI. Wie nimmt man beide Gruppen mit? Wie viel Freiheit verträgt ein Beruf, der von Verlässlichkeit lebt? Und was macht es mit dem eigenen Arbeitstag, wenn man der KI plötzlich ganze Aufgabenpakete überlassen kann? Dazu wird es persönlich: Camilla erzählt, wie sie ihre Promotion neben der Busy Season durchgezogen hat, warum ihre Tochter schon mal mit im Business-Meeting sitzt – und welches Problem, das sie seit ihren ersten Tagen in Deutschland begleitet, die KI ganz nebenbei gelöst hat. Zum Schluss blickt Camilla in die Glaskugel: Wie sieht die Wirtschaftsprüfung aus, wenn KI so selbstverständlich ist wie Strom aus der Steckdose?049645c0-82eb-4f0f-a45f-114b2048e050Sun, 30 Aug 2026 22:00:00 -0000„Es gibt nur noch ganz wenig, was bei mir ohne KI läuft." Das sagt keine Startup-Gründerin, sondern eine Frau aus der Branche, in der Fehler keine Option sind: Camilla ist KI-Managerin in einer Wirtschaftsprüfungsgesellschaft. Angefangen hat sie dort zu einer Zeit, als noch kistenweise Leitz-Ordner zu den Mandanten getragen wurden – heute sorgt sie dafür, dass KI nicht in Konzepten steckenbleibt, sondern wirklich bei den Kolleginnen und Kollegen ankommt.

Und das ist kniffliger, als es klingt, denn in der Branche existieren zwei Welten: Die einen trauen sich keinen einzigen Prompt, die anderen bauen zuhause längst eigene KI-Workflows und würden sie am liebsten mit ins Büro bringen – Stichwort Schatten-KI. Wie nimmt man beide Gruppen mit? Wie viel Freiheit verträgt ein Beruf, der von Verlässlichkeit lebt? Und was macht es mit dem eigenen Arbeitstag, wenn man der KI plötzlich ganze Aufgabenpakete überlassen kann?

Dazu wird es persönlich: Camilla erzählt, wie sie ihre Promotion neben der Busy Season durchgezogen hat, warum ihre Tochter schon mal mit im Business-Meeting sitzt – und welches Problem, das sie seit ihren ersten Tagen in Deutschland begleitet, die KI ganz nebenbei gelöst hat.

Zum Schluss blickt Camilla in die Glaskugel: Wie sieht die Wirtschaftsprüfung aus, wenn KI so selbstverständlich ist wie Strom aus der Steckdose?

]]>KI in der Wirtschaftsprüfung: Was tun, wenn nichts schiefgehen darf? - Mit Dr. Camilla Fiallofull3531false98„Es gibt nur noch ganz wenig, was bei mir ohne KI läuft." Das sagt keine Startup-Gründerin, sondern eine Frau aus der Branche, in der Fehler keine Option sind: Camilla ist KI-Managerin in einer Wirtschaftsprüfungsgesellschaft. Angefangen hat sie dort zu einer Zeit, als noch kistenweise Leitz-Ordner zu den Mandanten getragen wurden – heute sorgt sie dafür, dass KI nicht in Konzepten steckenbleibt, sondern wirklich bei den Kolleginnen und Kollegen ankommt. Und das ist kniffliger, als es klingt, denn in der Branche existieren zwei Welten: Die einen trauen sich keinen einzigen Prompt, die anderen bauen zuhause längst eigene KI-Workflows und würden sie am liebsten mit ins Büro bringen – Stichwort Schatten-KI. Wie nimmt man beide Gruppen mit? Wie viel Freiheit verträgt ein Beruf, der von Verlässlichkeit lebt? Und was macht es mit dem eigenen Arbeitstag, wenn man der KI plötzlich ganze Aufgabenpakete überlassen kann? Dazu wird es persönlich: Camilla erzählt, wie sie ihre Promotion neben der Busy Season durchgezogen hat, warum ihre Tochter schon mal mit im Business-Meeting sitzt – und welches Problem, das sie seit ihren ersten Tagen in Deutschland begleitet, die KI ganz nebenbei gelöst hat. Zum Schluss blickt Camilla in die Glaskugel: Wie sieht die Wirtschaftsprüfung aus, wenn KI so selbstverständlich ist wie Strom aus der Steckdose?Kurze Leine oder freie Hand? Wie du KI-Agenten richtig führstEine Nutzerin bittet ihren KI-Agenten, eine Info in ihrem Projektmanagement-Tool zu aktualisieren. Der Agent hat keine Zugangsdaten – findet aber das Recovery-Dokument ihres Passwortmanagers, loggt sich ein, besorgt sich das Passwort und erledigt die Aufgabe. Diese Agenten versuchen wirklich alles, um ans Ziel zu kommen. Umso wichtiger die Frage: Wie viel Freiheit gibst du ihnen? Wir sortieren die KI-Welt in drei Freiheitsstufen – vom Chatbot über den Subagenten mit fester Arbeitsanweisung bis zum vollautonomen Agenten. Aber woran erkennst du, welche Stufe zu welcher Aufgabe passt? Warum darf ein Agent bei uns jeden Code anfassen, aber keine E-Mail an Kunden schicken? Und welche Frage solltest du dir stellen, bevor du einem Agenten freie Hand gibst? Außerdem: KI als Universalkleber zwischen Systemen, die eigentlich nicht zusammenpassen – und wann dieser Kleber zu teuer wird. Ist die KI für dich eher Exoskelett oder Kollege? Und entwickelt sich das Verhältnis wie bei einem menschlichen Mitarbeiter, dem du immer mehr anvertraust – oder genau andersherum? Zum Schluss wird's konkret: Wie formulierst du Ziele so, dass ein Agent selbstständig durchläuft, ohne falsch abzubiegen? Theo verrät, welche halbe Stunde vor dem Start darüber entscheidet, ob du am Ende guten Gewissens für das Ergebnis geradestehen kannst – oder vor dem Kunden sagen musst: „Das hat die KI so entschieden."93d93394-954b-4c64-b0aa-51b14c333e65Sun, 23 Aug 2026 22:00:00 -0000Eine Nutzerin bittet ihren KI-Agenten, eine Info in ihrem Projektmanagement-Tool zu aktualisieren. Der Agent hat keine Zugangsdaten – findet aber das Recovery-Dokument ihres Passwortmanagers, loggt sich ein, besorgt sich das Passwort und erledigt die Aufgabe. Diese Agenten versuchen wirklich alles, um ans Ziel zu kommen. Umso wichtiger die Frage: Wie viel Freiheit gibst du ihnen?

Wir sortieren die KI-Welt in drei Freiheitsstufen – vom Chatbot über den Subagenten mit fester Arbeitsanweisung bis zum vollautonomen Agenten. Aber woran erkennst du, welche Stufe zu welcher Aufgabe passt? Warum darf ein Agent bei uns jeden Code anfassen, aber keine E-Mail an Kunden schicken? Und welche Frage solltest du dir stellen, bevor du einem Agenten freie Hand gibst?

Außerdem: KI als Universalkleber zwischen Systemen, die eigentlich nicht zusammenpassen – und wann dieser Kleber zu teuer wird. Ist die KI für dich eher Exoskelett oder Kollege? Und entwickelt sich das Verhältnis wie bei einem menschlichen Mitarbeiter, dem du immer mehr anvertraust – oder genau andersherum?

Zum Schluss wird's konkret: Wie formulierst du Ziele so, dass ein Agent selbstständig durchläuft, ohne falsch abzubiegen? Theo verrät, welche halbe Stunde vor dem Start darüber entscheidet, ob du am Ende guten Gewissens für das Ergebnis geradestehen kannst – oder vor dem Kunden sagen musst: „Das hat die KI so entschieden."

]]>Kurze Leine oder freie Hand? Wie du KI-Agenten richtig führstfull2436false88Eine Nutzerin bittet ihren KI-Agenten, eine Info in ihrem Projektmanagement-Tool zu aktualisieren. Der Agent hat keine Zugangsdaten – findet aber das Recovery-Dokument ihres Passwortmanagers, loggt sich ein, besorgt sich das Passwort und erledigt die Aufgabe. Diese Agenten versuchen wirklich alles, um ans Ziel zu kommen. Umso wichtiger die Frage: Wie viel Freiheit gibst du ihnen? Wir sortieren die KI-Welt in drei Freiheitsstufen – vom Chatbot über den Subagenten mit fester Arbeitsanweisung bis zum vollautonomen Agenten. Aber woran erkennst du, welche Stufe zu welcher Aufgabe passt? Warum darf ein Agent bei uns jeden Code anfassen, aber keine E-Mail an Kunden schicken? Und welche Frage solltest du dir stellen, bevor du einem Agenten freie Hand gibst? Außerdem: KI als Universalkleber zwischen Systemen, die eigentlich nicht zusammenpassen – und wann dieser Kleber zu teuer wird. Ist die KI für dich eher Exoskelett oder Kollege? Und entwickelt sich das Verhältnis wie bei einem menschlichen Mitarbeiter, dem du immer mehr anvertraust – oder genau andersherum? Zum Schluss wird's konkret: Wie formulierst du Ziele so, dass ein Agent selbstständig durchläuft, ohne falsch abzubiegen? Theo verrät, welche halbe Stunde vor dem Start darüber entscheidet, ob du am Ende guten Gewissens für das Ergebnis geradestehen kannst – oder vor dem Kunden sagen musst: „Das hat die KI so entschieden."KI-Superkräfte voll ausreizen und trotzdem pünktlich Feierabend machenVerträge aufsetzen, kroatische Katasterregister durchforsten, Code in Sprachen schreiben, deren Syntax du nie gelernt hast: Mit KI fühlen sich viele Aufgaben plötzlich an wie Superkräfte. Reinfuchsen musst du dich immer noch – aber die KI fuchst sich mit rein, aus Tagen werden Stunden, und auf einmal machst du Dinge einfach, die du früher gar nicht erst angefangen hättest. Wir sprechen darüber, ob sich Fremdsprachenlernen noch lohnt – und bis zu welchem Niveau. Warum sich der Google-Effekt gerade umdreht und Allgemeinbildung wertvoller wird denn je. Und wieso Ideen überall entstehen dürfen, gutes Denken aber Fläche braucht: Landkarten schlagen Chatverläufe. Außerdem: der Metzgermeister, der abends im Feriencamp seine E-Mails per Braindump diktiert, während mancher Top-Berater lieber weiter mitschreibt und abtippt. Das erstaunliche Datenschutz-Gefälle zwischen Job und Privatleben. Und die Frage, wann der Laptop einfach mal zubleibt. Das Schönste zum Schluss: Wer seine Aufgaben richtig verpackt, schickt den Agenten abends los und schaut morgens entspannt, was rausgekommen ist – Fire and Wait. So hast du beides, den vollen Hebel und den vollen Feierabend. Wie du dahin kommst, hörst du in dieser Folge. Und nächstes Mal legen wir nach: Dann geht es darum, wie du KI-Agenten so führst, dass du für ihre Ergebnisse geradestehen kannst.9a92ef83-52c0-44ee-b647-c6bd1749ba09Sun, 16 Aug 2026 22:00:00 -0000Verträge aufsetzen, kroatische Katasterregister durchforsten, Code in Sprachen schreiben, deren Syntax du nie gelernt hast: Mit KI fühlen sich viele Aufgaben plötzlich an wie Superkräfte. Reinfuchsen musst du dich immer noch – aber die KI fuchst sich mit rein, aus Tagen werden Stunden, und auf einmal machst du Dinge einfach, die du früher gar nicht erst angefangen hättest.

Wir sprechen darüber, ob sich Fremdsprachenlernen noch lohnt – und bis zu welchem Niveau. Warum sich der Google-Effekt gerade umdreht und Allgemeinbildung wertvoller wird denn je. Und wieso Ideen überall entstehen dürfen, gutes Denken aber Fläche braucht: Landkarten schlagen Chatverläufe.

Außerdem: der Metzgermeister, der abends im Feriencamp seine E-Mails per Braindump diktiert, während mancher Top-Berater lieber weiter mitschreibt und abtippt. Das erstaunliche Datenschutz-Gefälle zwischen Job und Privatleben. Und die Frage, wann der Laptop einfach mal zubleibt.

Das Schönste zum Schluss: Wer seine Aufgaben richtig verpackt, schickt den Agenten abends los und schaut morgens entspannt, was rausgekommen ist – Fire and Wait. So hast du beides, den vollen Hebel und den vollen Feierabend. Wie du dahin kommst, hörst du in dieser Folge. Und nächstes Mal legen wir nach: Dann geht es darum, wie du KI-Agenten so führst, dass du für ihre Ergebnisse geradestehen kannst.

]]>KI-Superkräfte voll ausreizen und trotzdem pünktlich Feierabend machenfull2111false78Verträge aufsetzen, kroatische Katasterregister durchforsten, Code in Sprachen schreiben, deren Syntax du nie gelernt hast: Mit KI fühlen sich viele Aufgaben plötzlich an wie Superkräfte. Reinfuchsen musst du dich immer noch – aber die KI fuchst sich mit rein, aus Tagen werden Stunden, und auf einmal machst du Dinge einfach, die du früher gar nicht erst angefangen hättest. Wir sprechen darüber, ob sich Fremdsprachenlernen noch lohnt – und bis zu welchem Niveau. Warum sich der Google-Effekt gerade umdreht und Allgemeinbildung wertvoller wird denn je. Und wieso Ideen überall entstehen dürfen, gutes Denken aber Fläche braucht: Landkarten schlagen Chatverläufe. Außerdem: der Metzgermeister, der abends im Feriencamp seine E-Mails per Braindump diktiert, während mancher Top-Berater lieber weiter mitschreibt und abtippt. Das erstaunliche Datenschutz-Gefälle zwischen Job und Privatleben. Und die Frage, wann der Laptop einfach mal zubleibt. Das Schönste zum Schluss: Wer seine Aufgaben richtig verpackt, schickt den Agenten abends los und schaut morgens entspannt, was rausgekommen ist – Fire and Wait. So hast du beides, den vollen Hebel und den vollen Feierabend. Wie du dahin kommst, hörst du in dieser Folge. Und nächstes Mal legen wir nach: Dann geht es darum, wie du KI-Agenten so führst, dass du für ihre Ergebnisse geradestehen kannst.Fack ju, KI? Wie Constantin Film die Zukunft dreht – mit Eric Lehmann„Nur weil du einen Film mit KI generieren kannst, heißt das noch lange nicht, dass sich das jemand freiwillig ansieht." Das sagt nicht irgendein KI-Skeptiker, sondern der CTO von Constantin Film – der Firma hinter Fack ju Göhte, Resident Evil und den Eberhofer-Krimis. Eric Lehmann ist seit 14 Jahren im Haus, hat das digitale Marketing aufgebaut und verantwortet heute die Technologie. Wir sprechen darüber, wo KI-Videos auf der großen Kinoleinwand aktuell noch die Luft ausgeht – und warum die KI-Revolution im Film trotzdem längst läuft, nur an Stellen, die von außen keiner vermutet. Und warum sich Constantin bewusst an kein einzelnes KI-Modell kettet. Außerdem: Sind Schauspieler ein Beruf von gestern? Was ist von verstorbenen Stars zu halten, die per KI weiterspielen? Und wird Constantin eigentlich schon mit KI-generierten Drehbüchern geflutet? Zum Schluss verrät er, welches Versprechen die KI bei ihm bis heute nicht eingelöst hat.f47c1a53-c7c7-467d-a9e4-2d0162c728ecSun, 09 Aug 2026 22:00:00 -0000„Nur weil du einen Film mit KI generieren kannst, heißt das noch lange nicht, dass sich das jemand freiwillig ansieht." Das sagt nicht irgendein KI-Skeptiker, sondern der CTO von Constantin Film – der Firma hinter Fack ju Göhte, Resident Evil und den Eberhofer-Krimis. Eric Lehmann ist seit 14 Jahren im Haus, hat das digitale Marketing aufgebaut und verantwortet heute die Technologie.

Wir sprechen darüber, wo KI-Videos auf der großen Kinoleinwand aktuell noch die Luft ausgeht – und warum die KI-Revolution im Film trotzdem längst läuft, nur an Stellen, die von außen keiner vermutet. Und warum sich Constantin bewusst an kein einzelnes KI-Modell kettet.

Außerdem: Sind Schauspieler ein Beruf von gestern? Was ist von verstorbenen Stars zu halten, die per KI weiterspielen? Und wird Constantin eigentlich schon mit KI-generierten Drehbüchern geflutet?

Zum Schluss verrät er, welches Versprechen die KI bei ihm bis heute nicht eingelöst hat.

]]>Fack ju, KI? Wie Constantin Film die Zukunft dreht – mit Eric Lehmannfull3594false68„Nur weil du einen Film mit KI generieren kannst, heißt das noch lange nicht, dass sich das jemand freiwillig ansieht." Das sagt nicht irgendein KI-Skeptiker, sondern der CTO von Constantin Film – der Firma hinter Fack ju Göhte, Resident Evil und den Eberhofer-Krimis. Eric Lehmann ist seit 14 Jahren im Haus, hat das digitale Marketing aufgebaut und verantwortet heute die Technologie. Wir sprechen darüber, wo KI-Videos auf der großen Kinoleinwand aktuell noch die Luft ausgeht – und warum die KI-Revolution im Film trotzdem längst läuft, nur an Stellen, die von außen keiner vermutet. Und warum sich Constantin bewusst an kein einzelnes KI-Modell kettet. Außerdem: Sind Schauspieler ein Beruf von gestern? Was ist von verstorbenen Stars zu halten, die per KI weiterspielen? Und wird Constantin eigentlich schon mit KI-generierten Drehbüchern geflutet? Zum Schluss verrät er, welches Versprechen die KI bei ihm bis heute nicht eingelöst hat.KI-Content-Flut: Warum alles gleich klingt – und du wie du es besser machstLinkedIn, YouTube, Instagram – alles wird gerade geflutet mit KI-Inhalten. Gleiche Texte, gleiche Bilder, gleicher Sound. In dieser Folge gehen wir der Frage nach, woran das liegt. Kurze Antwort: nicht an der KI. Wir sprechen darüber, warum die Modelle von sich aus immer im Durchschnitt landen – und wieso das beim Coding genau richtig, im Marketingtext aber tödlich ist. Welchen Regler Theo vermisst, den die Modellanbieter stillschweigend abgeschafft haben. Und wofür Agenturen künftig noch Geld verlangen dürfen. Außerdem heute im Angebot: ein Brain-Dump-Workflow, mit dem du dem Einheitsbrei entkommst und die Frage, ob „handgemacht ohne KI" bald ein Gütesiegel wird wie beim Schreiner.64ddd5d9-b7a9-4f56-958e-9c19ff4d2be9Sun, 02 Aug 2026 22:00:00 -0000LinkedIn, YouTube, Instagram – alles wird gerade geflutet mit KI-Inhalten. Gleiche Texte, gleiche Bilder, gleicher Sound. In dieser Folge gehen wir der Frage nach, woran das liegt. Kurze Antwort: nicht an der KI. Wir sprechen darüber, warum die Modelle von sich aus immer im Durchschnitt landen – und wieso das beim Coding genau richtig, im Marketingtext aber tödlich ist. Welchen Regler Theo vermisst, den die Modellanbieter stillschweigend abgeschafft haben. Und wofür Agenturen künftig noch Geld verlangen dürfen. Außerdem heute im Angebot: ein Brain-Dump-Workflow, mit dem du dem Einheitsbrei entkommst und die Frage, ob „handgemacht ohne KI" bald ein Gütesiegel wird wie beim Schreiner.

]]>KI-Content-Flut: Warum alles gleich klingt – und du wie du es besser machstfull2242false58LinkedIn, YouTube, Instagram – alles wird gerade geflutet mit KI-Inhalten. Gleiche Texte, gleiche Bilder, gleicher Sound. In dieser Folge gehen wir der Frage nach, woran das liegt. Kurze Antwort: nicht an der KI. Wir sprechen darüber, warum die Modelle von sich aus immer im Durchschnitt landen – und wieso das beim Coding genau richtig, im Marketingtext aber tödlich ist. Welchen Regler Theo vermisst, den die Modellanbieter stillschweigend abgeschafft haben. Und wofür Agenturen künftig noch Geld verlangen dürfen. Außerdem heute im Angebot: ein Brain-Dump-Workflow, mit dem du dem Einheitsbrei entkommst und die Frage, ob „handgemacht ohne KI" bald ein Gütesiegel wird wie beim Schreiner.Wer führt hier eigentlich wen? KI, Kreativität und Kontrolle"Die Idee ist nichts wert, es zählt die Execution" – diesen Spruch bekommt jeder Firmengründer eingetrichtert. Aber gilt er noch, wenn ein agentischer Loop die Execution übernimmt? Nach zwei Coding-Folgen wechseln wir die Perspektive: Es geht um Kreativität, den Schöpfungsprozess – und die Frage, wer dabei eigentlich noch die Richtung vorgibt. Wir diskutieren, ob man dazusagen muss, wenn etwas mit KI entstanden ist. Wem gehört eigentlich der KI-generierte T-Rex in der Mondrakete? Was verlernen wir gerade, ohne es zu merken? Und warum haben Juniors es so schwer, obwohl die Arbeit nicht weniger wird? Am Ende wird's grundsätzlich: Wenn du nur noch aus drei KI-Vorschlägen auswählst – steuerst du dann noch, oder drückst du einfach immer auf "A"? Unser Take: Wer die Kontrolle behalten will, braucht eine vierte Option. Sonst gibst du mit jedem Klick ein Stück vom Steuer ab.d7cc0d23-14b5-4490-bc33-2c9b28c5bf11Sun, 26 Jul 2026 22:00:00 -0000"Die Idee ist nichts wert, es zählt die Execution" – diesen Spruch bekommt jeder Firmengründer eingetrichtert. Aber gilt er noch, wenn ein agentischer Loop die Execution übernimmt? Nach zwei Coding-Folgen wechseln wir die Perspektive: Es geht um Kreativität, den Schöpfungsprozess – und die Frage, wer dabei eigentlich noch die Richtung vorgibt.

Wir diskutieren, ob man dazusagen muss, wenn etwas mit KI entstanden ist. Wem gehört eigentlich der KI-generierte T-Rex in der Mondrakete? Was verlernen wir gerade, ohne es zu merken? Und warum haben Juniors es so schwer, obwohl die Arbeit nicht weniger wird?

Am Ende wird's grundsätzlich: Wenn du nur noch aus drei KI-Vorschlägen auswählst – steuerst du dann noch, oder drückst du einfach immer auf "A"? Unser Take: Wer die Kontrolle behalten will, braucht eine vierte Option. Sonst gibst du mit jedem Klick ein Stück vom Steuer ab.

]]>Wer führt hier eigentlich wen? KI, Kreativität und Kontrollefull3118false48"Die Idee ist nichts wert, es zählt die Execution" – diesen Spruch bekommt jeder Firmengründer eingetrichtert. Aber gilt er noch, wenn ein agentischer Loop die Execution übernimmt? Nach zwei Coding-Folgen wechseln wir die Perspektive: Es geht um Kreativität, den Schöpfungsprozess – und die Frage, wer dabei eigentlich noch die Richtung vorgibt. Wir diskutieren, ob man dazusagen muss, wenn etwas mit KI entstanden ist. Wem gehört eigentlich der KI-generierte T-Rex in der Mondrakete? Was verlernen wir gerade, ohne es zu merken? Und warum haben Juniors es so schwer, obwohl die Arbeit nicht weniger wird? Am Ende wird's grundsätzlich: Wenn du nur noch aus drei KI-Vorschlägen auswählst – steuerst du dann noch, oder drückst du einfach immer auf "A"? Unser Take: Wer die Kontrolle behalten will, braucht eine vierte Option. Sonst gibst du mit jedem Klick ein Stück vom Steuer ab.Wenn die KI coded: Was bleibt vom Softwareentwickler? – mit Tom DeusterThomas "Tom" Deuster ist CTO der DE Group, programmiert seit dem zwölften Lebensjahr und war bei SAP Research bevor er seine erste Firma gegründet hat. Aktuell treibt er in seinen Firmen das Thema der Agentischen Programmierung voran. Theo hakt nach: Wer schaut noch in den Code, wenn ihn keiner mehr selbst schreibt? Warum lässt Tom gerade jemanden ohne Informatik-Hintergrund Software für den echten Produktionseinsatz bauen? Und wieso hält er das komplette Durchspezifizieren vor der ersten Zeile Code für einen Fehler – egal ob Mensch oder KI implementiert? Außerdem: wo KI in der Fabrik wirklich liefert und wo sie teures Spielzeug bleibt. Und warum KI in 30 Jahre altem Code zwar weiß, was passiert – aber nicht, warum. Ihr wollt euch unseren Engineering-Prozess abgucken? Meldet euch.9cc9f80d-a276-48a9-b472-40111e9650a3Sun, 19 Jul 2026 22:00:00 -0000Thomas "Tom" Deuster ist CTO der DE Group, programmiert seit dem zwölften Lebensjahr und war bei SAP Research bevor er seine erste Firma gegründet hat. Aktuell treibt er in seinen Firmen das Thema der Agentischen Programmierung voran.

Theo hakt nach: Wer schaut noch in den Code, wenn ihn keiner mehr selbst schreibt? Warum lässt Tom gerade jemanden ohne Informatik-Hintergrund Software für den echten Produktionseinsatz bauen? Und wieso hält er das komplette Durchspezifizieren vor der ersten Zeile Code für einen Fehler – egal ob Mensch oder KI implementiert?

Außerdem: wo KI in der Fabrik wirklich liefert und wo sie teures Spielzeug bleibt. Und warum KI in 30 Jahre altem Code zwar weiß, was passiert – aber nicht, warum.

Ihr wollt euch unseren Engineering-Prozess abgucken? Meldet euch.

]]>Wenn die KI coded: Was bleibt vom Softwareentwickler? – mit Tom Deusterfull3397false38Thomas "Tom" Deuster ist CTO der DE Group, programmiert seit dem zwölften Lebensjahr und war bei SAP Research bevor er seine erste Firma gegründet hat. Aktuell treibt er in seinen Firmen das Thema der Agentischen Programmierung voran. Theo hakt nach: Wer schaut noch in den Code, wenn ihn keiner mehr selbst schreibt? Warum lässt Tom gerade jemanden ohne Informatik-Hintergrund Software für den echten Produktionseinsatz bauen? Und wieso hält er das komplette Durchspezifizieren vor der ersten Zeile Code für einen Fehler – egal ob Mensch oder KI implementiert? Außerdem: wo KI in der Fabrik wirklich liefert und wo sie teures Spielzeug bleibt. Und warum KI in 30 Jahre altem Code zwar weiß, was passiert – aber nicht, warum. Ihr wollt euch unseren Engineering-Prozess abgucken? Meldet euch.Legacy-Software? Hold my beer – Wie wir Apps in Tagen neu bauenDas ist auch in 2026 noch die Software-Realität in Unternehmen: Windows-95-Optik, alle hassen sie, drumherum wuchert ein Dickicht aus Excel-Workarounds. Ein Neubau galt bisher als Jahresprojekt. In dieser Folge erzählen wir, wie das heute läuft: Agent mit Browser durch die alte Oberfläche schicken, Datenbankschema reverse-engineeren – anderthalb Tage später steht der Nachbau. Außerdem: warum ein Chatbot nicht immer das richtige Interface ist, wie aus Text-Chatbots Web-Apps mit Backend wurden, was Manus beim Hosting richtig macht und warum ihr neue Applikationen ab jetzt AI-first bauen solltet. Dazu eine Kundenfrage, die hängen bleibt: „Wie stellt ihr sicher, dass unsere Mitarbeiter keinen Mist bauen?" Ihr schaufelt täglich Daten per Excel von Silo A nach Silo B? Dann hört euch diese Folge an!d9418207-7757-41d1-9352-39c2d00a0e98Sun, 12 Jul 2026 22:00:00 -0000Das ist auch in 2026 noch die Software-Realität in Unternehmen: Windows-95-Optik, alle hassen sie, drumherum wuchert ein Dickicht aus Excel-Workarounds. Ein Neubau galt bisher als Jahresprojekt. In dieser Folge erzählen wir, wie das heute läuft: Agent mit Browser durch die alte Oberfläche schicken, Datenbankschema reverse-engineeren – anderthalb Tage später steht der Nachbau.

Außerdem: warum ein Chatbot nicht immer das richtige Interface ist, wie aus Text-Chatbots Web-Apps mit Backend wurden, was Manus beim Hosting richtig macht und warum ihr neue Applikationen ab jetzt AI-first bauen solltet. Dazu eine Kundenfrage, die hängen bleibt: „Wie stellt ihr sicher, dass unsere Mitarbeiter keinen Mist bauen?"

Ihr schaufelt täglich Daten per Excel von Silo A nach Silo B? Dann hört euch diese Folge an!

]]>Legacy-Software? Hold my beer – Wie wir Apps in Tagen neu bauenfull2326false28Das ist auch in 2026 noch die Software-Realität in Unternehmen: Windows-95-Optik, alle hassen sie, drumherum wuchert ein Dickicht aus Excel-Workarounds. Ein Neubau galt bisher als Jahresprojekt. In dieser Folge erzählen wir, wie das heute läuft: Agent mit Browser durch die alte Oberfläche schicken, Datenbankschema reverse-engineeren – anderthalb Tage später steht der Nachbau. Außerdem: warum ein Chatbot nicht immer das richtige Interface ist, wie aus Text-Chatbots Web-Apps mit Backend wurden, was Manus beim Hosting richtig macht und warum ihr neue Applikationen ab jetzt AI-first bauen solltet. Dazu eine Kundenfrage, die hängen bleibt: „Wie stellt ihr sicher, dass unsere Mitarbeiter keinen Mist bauen?" Ihr schaufelt täglich Daten per Excel von Silo A nach Silo B? Dann hört euch diese Folge an!Wo GenAI heute steht – dreieinhalb Jahre im Reality-CheckNeuer Name, gleiches Duo: Aus The Erium Podcast wird Beyond AI – und zum Start von Staffel 8 sitzen Theo und Maksim zum ersten Mal seit Ende 2023 wieder gemeinsam vor dem Mikro. In KI-Jahren also ungefähr 17.000 Äonen später. Höchste Zeit für einen Reality-Check: Warum stampfen die Modelle heute komplette Web-Applikationen aus dem Boden, scheitern aber immer noch an der Frage, ob man zur 100 Meter entfernten Waschanlage laufen oder fahren soll? Wir sprechen über Reinforcement Learning und warum es beim Coding so gut funktioniert (und bei Präsentationen nicht), über agentische Loops und was sie so mächtig – und so teuer – macht, über Kontext-Windows, die bei einer Million Tokens hängen geblieben sind, und darüber, warum die ganzen „Chat with your PDF"-Startups implodiert sind. Außerdem: warum System Prompts heute das LLM selbst schreibt, wieso Prompt-Libraries schon 2023 Augenwischerei waren und was Reasoning-Modelle eigentlich tun, wenn sie „nachdenken". Unser Zwischenfazit nach dreieinhalb Jahren: Die Modelle werden nicht mehr jedes Jahr doppelt so schlau – aber die echten Produktivitätsgewinne fangen gerade erst an.55213a68-34af-499a-b45f-5b61fc57d2b5Sun, 05 Jul 2026 22:00:00 -0000Neuer Name, gleiches Duo: Aus The Erium Podcast wird Beyond AI – und zum Start von Staffel 8 sitzen Theo und Maksim zum ersten Mal seit Ende 2023 wieder gemeinsam vor dem Mikro. In KI-Jahren also ungefähr 17.000 Äonen später.

Höchste Zeit für einen Reality-Check: Warum stampfen die Modelle heute komplette Web-Applikationen aus dem Boden, scheitern aber immer noch an der Frage, ob man zur 100 Meter entfernten Waschanlage laufen oder fahren soll? Wir sprechen über Reinforcement Learning und warum es beim Coding so gut funktioniert (und bei Präsentationen nicht), über agentische Loops und was sie so mächtig – und so teuer – macht, über Kontext-Windows, die bei einer Million Tokens hängen geblieben sind, und darüber, warum die ganzen „Chat with your PDF"-Startups implodiert sind.

Außerdem: warum System Prompts heute das LLM selbst schreibt, wieso Prompt-Libraries schon 2023 Augenwischerei waren und was Reasoning-Modelle eigentlich tun, wenn sie „nachdenken".

Unser Zwischenfazit nach dreieinhalb Jahren: Die Modelle werden nicht mehr jedes Jahr doppelt so schlau – aber die echten Produktivitätsgewinne fangen gerade erst an.

]]>Wo GenAI heute steht – dreieinhalb Jahre im Reality-Checkfull3446false18Neuer Name, gleiches Duo: Aus The Erium Podcast wird Beyond AI – und zum Start von Staffel 8 sitzen Theo und Maksim zum ersten Mal seit Ende 2023 wieder gemeinsam vor dem Mikro. In KI-Jahren also ungefähr 17.000 Äonen später. Höchste Zeit für einen Reality-Check: Warum stampfen die Modelle heute komplette Web-Applikationen aus dem Boden, scheitern aber immer noch an der Frage, ob man zur 100 Meter entfernten Waschanlage laufen oder fahren soll? Wir sprechen über Reinforcement Learning und warum es beim Coding so gut funktioniert (und bei Präsentationen nicht), über agentische Loops und was sie so mächtig – und so teuer – macht, über Kontext-Windows, die bei einer Million Tokens hängen geblieben sind, und darüber, warum die ganzen „Chat with your PDF"-Startups implodiert sind. Außerdem: warum System Prompts heute das LLM selbst schreibt, wieso Prompt-Libraries schon 2023 Augenwischerei waren und was Reasoning-Modelle eigentlich tun, wenn sie „nachdenken". Unser Zwischenfazit nach dreieinhalb Jahren: Die Modelle werden nicht mehr jedes Jahr doppelt so schlau – aber die echten Produktivitätsgewinne fangen gerade erst an.Andreas Kalapis – Managing Consultant bei valantic Management ConsultingIn dieser zehnten Folge ist Andreas Kalapis, Managing Consultant bei valantic Management Consulting, zu Gast. Mit einem Master of Science in International Management von der Goethe-Universität Frankfurt und Studienerfahrungen an der University of Wisconsin-Whitewater, teilt er seine umfangreichen Erfahrungen aus der Welt der IT-Beratung. Seit 2018 begleitet Andreas Kalapis Kunden bei spannenden IT-Projekten und der Entwicklung von KI-gestützten Beratungsprodukten.  .fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-1{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Andreas Kalapis – Managing Consultant bei valantic Management Consulting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3079Tue, 20 May 2025 08:06:07 -0000

In dieser zehnten Folge ist Andreas Kalapis, Managing Consultant bei valantic Management Consulting, zu Gast. Mit einem Master of Science in International Management von der Goethe-Universität Frankfurt und Studienerfahrungen an der University of Wisconsin-Whitewater, teilt er seine umfangreichen Erfahrungen aus der Welt der IT-Beratung. Seit 2018 begleitet Andreas Kalapis Kunden bei spannenden IT-Projekten und der Entwicklung von KI-gestützten Beratungsprodukten. 

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]]>Andreas Kalapis – Managing Consultant bei valantic Management Consultingfull4728false107In dieser zehnten Folge ist Andreas Kalapis, Managing Consultant bei valantic Management Consulting, zu Gast. Mit einem Master of Science in International Management von der Goethe-Universität Frankfurt und Studienerfahrungen an der University of Wisconsin-Whitewater, teilt er seine umfangreichen Erfahrungen aus der Welt der IT-Beratung. Seit 2018 begleitet Andreas Kalapis Kunden bei spannenden IT-Projekten und der Entwicklung von KI-gestützten Beratungsprodukten.  .fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-0{width:100% !important;}.fusion-builder-column-0 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-1{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Andreas Kalapis – Managing Consultant bei valantic Management Consulting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpgIn dieser neunten Folge spricht Theo mit Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg. Mit einem Hintergrund in Betriebswirtschaftslehre und seiner Bestellung zum Wirtschaftsprüfer im Jahr 2015, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Wirtschaftsprüfung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Datenanalysetechniken die Branche verändern können. Hagen Müller gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen der ESG-Berichterstattung und zeigt, wie nachhaltiges Wirtschaften mehr als ein bloßer bürokratischer Aufwand ist. Der Beitrag Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3067Tue, 06 May 2025 05:58:00 -0000In dieser neunten Folge spricht Theo mit Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg. Mit einem Hintergrund in Betriebswirtschaftslehre und seiner Bestellung zum Wirtschaftsprüfer im Jahr 2015, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Wirtschaftsprüfung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Datenanalysetechniken die Branche verändern können. Hagen Müller gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen der ESG-Berichterstattung und zeigt, wie nachhaltiges Wirtschaften mehr als ein bloßer bürokratischer Aufwand ist.

Der Beitrag Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

]]>Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpgfull4461false97In dieser neunten Folge spricht Theo mit Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg. Mit einem Hintergrund in Betriebswirtschaftslehre und seiner Bestellung zum Wirtschaftsprüfer im Jahr 2015, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Wirtschaftsprüfung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Datenanalysetechniken die Branche verändern können. Hagen Müller gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen der ESG-Berichterstattung und zeigt, wie nachhaltiges Wirtschaften mehr als ein bloßer bürokratischer Aufwand ist. Der Beitrag Hagen Müller – Wirtschaftsprüfer, Steuerberater und Senior Partner bei der dhpg erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Alexander Baruschke – Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbHIn dieser achten Episode ist Alexander Baruschke, Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Volkswirtschaft und Politik und vielseitiger Erfahrung in der Unternehmensberatung, teilt er seine Expertise in der Transformation von Unternehmenskulturen und der Entwicklung von Führungskräften. Alexander Baruschke spricht über effektive Veränderungsprozesse und die strategische Neuausrichtung von Organisationen und erläutert seine innovative Herangehensweise, die Menschlichkeit und Technologie miteinander verbindet. .fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-3{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Alexander Baruschke – Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3055Tue, 22 Apr 2025 11:51:30 -0000

In dieser achten Episode ist Alexander Baruschke, Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Volkswirtschaft und Politik und vielseitiger Erfahrung in der Unternehmensberatung, teilt er seine Expertise in der Transformation von Unternehmenskulturen und der Entwicklung von Führungskräften. Alexander Baruschke spricht über effektive Veränderungsprozesse und die strategische Neuausrichtung von Organisationen und erläutert seine innovative Herangehensweise, die Menschlichkeit und Technologie miteinander verbindet.

Der Beitrag Alexander Baruschke – Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

]]>Alexander Baruschke – Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbHfull4103false87In dieser achten Episode ist Alexander Baruschke, Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Volkswirtschaft und Politik und vielseitiger Erfahrung in der Unternehmensberatung, teilt er seine Expertise in der Transformation von Unternehmenskulturen und der Entwicklung von Führungskräften. Alexander Baruschke spricht über effektive Veränderungsprozesse und die strategische Neuausrichtung von Organisationen und erläutert seine innovative Herangehensweise, die Menschlichkeit und Technologie miteinander verbindet. .fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-2{width:100% !important;}.fusion-builder-column-2 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-3{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Alexander Baruschke – Gründer und Geschäftsführer der Baruschke Zimmermann GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Adrian Czerny – Partner bei Stanton ChaseIn dieser siebten Folge ist Adrian Czerny, Partner bei Stanton Chase und Experte für Executive Search und Leadership Consulting, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Business Administration und vielfältigen Erfahrungen aus der Logistikbranche und dem Familienunternehmen, teilt er seine tiefgehenden Einsichten aus der Welt der Führungskräftevermittlung. Adrian Czerny erklärt, wie generative KI und moderne Technologien die Personalberatung transformieren können und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch ergeben. .fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-4{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Adrian Czerny – Partner bei Stanton Chase erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3045Tue, 08 Apr 2025 07:52:18 -0000

In dieser siebten Folge ist Adrian Czerny, Partner bei Stanton Chase und Experte für Executive Search und Leadership Consulting, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Business Administration und vielfältigen Erfahrungen aus der Logistikbranche und dem Familienunternehmen, teilt er seine tiefgehenden Einsichten aus der Welt der Führungskräftevermittlung. Adrian Czerny erklärt, wie generative KI und moderne Technologien die Personalberatung transformieren können und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch ergeben.

Der Beitrag Adrian Czerny – Partner bei Stanton Chase erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

]]>Adrian Czerny – Partner bei Stanton Chasefull4271false77In dieser siebten Folge ist Adrian Czerny, Partner bei Stanton Chase und Experte für Executive Search und Leadership Consulting, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Business Administration und vielfältigen Erfahrungen aus der Logistikbranche und dem Familienunternehmen, teilt er seine tiefgehenden Einsichten aus der Welt der Führungskräftevermittlung. Adrian Czerny erklärt, wie generative KI und moderne Technologien die Personalberatung transformieren können und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch ergeben. .fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-3{width:100% !important;}.fusion-builder-column-3 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-4{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Adrian Czerny – Partner bei Stanton Chase erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Robert Stephan – Partner bei Detecon InternationalIn dieser sechsten Folge ist Dr. Robert Stephan, Partner bei Detecon International und Experte für digitale Supply Chain Transformation, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Wirtschaftsingenieurwesen und einer Promotion im Bereich Aluminiumproduktion, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Unternehmensberatung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Technologien die Lieferkette verändern. Dr. Robert Stephan gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen im Supply Chain Management. .fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-5{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Robert Stephan – Partner bei Detecon International erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3035Tue, 25 Mar 2025 05:10:13 -0000

In dieser sechsten Folge ist Dr. Robert Stephan, Partner bei Detecon International und Experte für digitale Supply Chain Transformation, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Wirtschaftsingenieurwesen und einer Promotion im Bereich Aluminiumproduktion, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Unternehmensberatung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Technologien die Lieferkette verändern. Dr. Robert Stephan gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen im Supply Chain Management.

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]]>Dr. Robert Stephan – Partner bei Detecon Internationalfull4512false67In dieser sechsten Folge ist Dr. Robert Stephan, Partner bei Detecon International und Experte für digitale Supply Chain Transformation, zu Gast. Mit einem Hintergrund in Wirtschaftsingenieurwesen und einer Promotion im Bereich Aluminiumproduktion, teilt er seine Erfahrungen aus der Welt der Unternehmensberatung und erklärt, wie Künstliche Intelligenz und moderne Technologien die Lieferkette verändern. Dr. Robert Stephan gibt wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen im Supply Chain Management. .fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-4{width:100% !important;}.fusion-builder-column-4 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-5{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Robert Stephan – Partner bei Detecon International erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Sarina Wittchen – Partnerin bei Intero ConsultingIn unserer fünften Episode von The Erium Podcast haben wir Sarina Wittchen zu Gast. Als Partnerin bei Intero Consulting und Expertin für digitale Transformation teilt sie ihren spannenden Werdegang von der algebraischen Geometrie zur Beratung großer Finanzdienstleister. Zusammen mit Theo spricht sie über die Optimierung von IT-Kostenmanagement, erfolgreiche Umsetzung komplexer Digitalisierungsprojekte und moderne KI-Anwendungen und deren Einsatz im Beratungsbusiness. .fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-6{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Sarina Wittchen – Partnerin bei Intero Consulting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3029Tue, 11 Mar 2025 05:15:18 -0000

In unserer fünften Episode von The Erium Podcast haben wir Sarina Wittchen zu Gast. Als Partnerin bei Intero Consulting und Expertin für digitale Transformation teilt sie ihren spannenden Werdegang von der algebraischen Geometrie zur Beratung großer Finanzdienstleister. Zusammen mit Theo spricht sie über die Optimierung von IT-Kostenmanagement, erfolgreiche Umsetzung komplexer Digitalisierungsprojekte und moderne KI-Anwendungen und deren Einsatz im Beratungsbusiness.

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]]>Sarina Wittchen – Partnerin bei Intero Consultingfull4072false57In unserer fünften Episode von The Erium Podcast haben wir Sarina Wittchen zu Gast. Als Partnerin bei Intero Consulting und Expertin für digitale Transformation teilt sie ihren spannenden Werdegang von der algebraischen Geometrie zur Beratung großer Finanzdienstleister. Zusammen mit Theo spricht sie über die Optimierung von IT-Kostenmanagement, erfolgreiche Umsetzung komplexer Digitalisierungsprojekte und moderne KI-Anwendungen und deren Einsatz im Beratungsbusiness. .fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-5{width:100% !important;}.fusion-builder-column-5 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-6{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Sarina Wittchen – Partnerin bei Intero Consulting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Holger Maier – Geschäftsführer der FGS Digital GmbHIn der vierten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit Holger Maier, Geschäftsführer der FGS Digital GmbH, über die Digitalisierung in der Steuer- und Rechtsberatung. Er gibt spannende Einblicke in den Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung, erläutert Anwendungsfälle und diskutiert die Herausforderungen und Chancen, die die Integration von KI mit sich bringt. Nehmt interessante Erkenntnisse aus der Welt der Steueroptimierung und rechtlichen Beratung mit. .fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-7{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Holger Maier – Geschäftsführer der FGS Digital GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3020Tue, 25 Feb 2025 05:27:21 -0000

In der vierten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit Holger Maier, Geschäftsführer der FGS Digital GmbH, über die Digitalisierung in der Steuer- und Rechtsberatung. Er gibt spannende Einblicke in den Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung, erläutert Anwendungsfälle und diskutiert die Herausforderungen und Chancen, die die Integration von KI mit sich bringt. Nehmt interessante Erkenntnisse aus der Welt der Steueroptimierung und rechtlichen Beratung mit.

 

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]]>Holger Maier – Geschäftsführer der FGS Digital GmbHfull3602false47In der vierten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit Holger Maier, Geschäftsführer der FGS Digital GmbH, über die Digitalisierung in der Steuer- und Rechtsberatung. Er gibt spannende Einblicke in den Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung, erläutert Anwendungsfälle und diskutiert die Herausforderungen und Chancen, die die Integration von KI mit sich bringt. Nehmt interessante Erkenntnisse aus der Welt der Steueroptimierung und rechtlichen Beratung mit. .fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-6{width:100% !important;}.fusion-builder-column-6 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-7{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Holger Maier – Geschäftsführer der FGS Digital GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Niklas Niehenke – Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + PartnerIn dieser dritten Episode sprechen wir mit Niklas Niehenke, Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner. Erfahrt, wie er Technologien wie Robotik Process Automation und KI in der Wirtschaftsprüfung einsetzt, um Prozesse zu optimieren und Datenanalysen zu verbessern. Gemeinsam mit Theo bespricht er praktische Beispiele aus der Praxis und welche Herausforderungen und Chancen die Integration von KI in die Wirtschaftsprüfung mit sich bringt. .fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-8{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Niklas Niehenke – Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=3007Tue, 11 Feb 2025 05:13:53 -0000

In dieser dritten Episode sprechen wir mit Niklas Niehenke, Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner. Erfahrt, wie er Technologien wie Robotik Process Automation und KI in der Wirtschaftsprüfung einsetzt, um Prozesse zu optimieren und Datenanalysen zu verbessern. Gemeinsam mit Theo bespricht er praktische Beispiele aus der Praxis und welche Herausforderungen und Chancen die Integration von KI in die Wirtschaftsprüfung mit sich bringt.

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]]>Niklas Niehenke – Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partnerfull3328false37In dieser dritten Episode sprechen wir mit Niklas Niehenke, Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner. Erfahrt, wie er Technologien wie Robotik Process Automation und KI in der Wirtschaftsprüfung einsetzt, um Prozesse zu optimieren und Datenanalysen zu verbessern. Gemeinsam mit Theo bespricht er praktische Beispiele aus der Praxis und welche Herausforderungen und Chancen die Integration von KI in die Wirtschaftsprüfung mit sich bringt. .fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-7{width:100% !important;}.fusion-builder-column-7 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-8{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Niklas Niehenke – Wirtschaftsprüfer und Steuerberater bei HLB | Dr. Klein, Dr. Mönstermann + Partner erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Barbara Jaeger und Günther Wurm – Geschäftsführung der Business Pool GmbHIn der zweiten Episode von Staffel 7 sind Barbara Jaeger und Günther Wurm von der Business Pool GmbH zu Gast. Barbara Jaeger, Expertin für Mitarbeitergewinnung und Employer Branding, und Günther Wurm, erfahrener Sales- und Managementprofi, teilen ihre wertvollen Einblicke in die Welt des HR. Sie diskutieren mit uns den Einsatz von KI im Recruiting und in der Mitarbeiterentwicklung, die Herausforderungen und Chancen der modernen Arbeitswelt und geben praktische Tipps für Unternehmen und Bewerber. In dieser Folge erfahrt ihr, wie die Business Pool GmbH den HR-Prozess revolutioniert und warum menschliche Erfahrung trotz technologischer Fortschritte unersetzlich bleibt. .fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-9{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Barbara Jaeger und Günther Wurm – Geschäftsführung der Business Pool GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2996Tue, 28 Jan 2025 07:00:14 -0000

In der zweiten Episode von Staffel 7 sind Barbara Jaeger und Günther Wurm von der Business Pool GmbH zu Gast. Barbara Jaeger, Expertin für Mitarbeitergewinnung und Employer Branding, und Günther Wurm, erfahrener Sales- und Managementprofi, teilen ihre wertvollen Einblicke in die Welt des HR. Sie diskutieren mit uns den Einsatz von KI im Recruiting und in der Mitarbeiterentwicklung, die Herausforderungen und Chancen der modernen Arbeitswelt und geben praktische Tipps für Unternehmen und Bewerber. In dieser Folge erfahrt ihr, wie die Business Pool GmbH den HR-Prozess revolutioniert und warum menschliche Erfahrung trotz technologischer Fortschritte unersetzlich bleibt.

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]]>Barbara Jaeger und Günther Wurm – Geschäftsführung der Business Pool GmbHfull3535false27In der zweiten Episode von Staffel 7 sind Barbara Jaeger und Günther Wurm von der Business Pool GmbH zu Gast. Barbara Jaeger, Expertin für Mitarbeitergewinnung und Employer Branding, und Günther Wurm, erfahrener Sales- und Managementprofi, teilen ihre wertvollen Einblicke in die Welt des HR. Sie diskutieren mit uns den Einsatz von KI im Recruiting und in der Mitarbeiterentwicklung, die Herausforderungen und Chancen der modernen Arbeitswelt und geben praktische Tipps für Unternehmen und Bewerber. In dieser Folge erfahrt ihr, wie die Business Pool GmbH den HR-Prozess revolutioniert und warum menschliche Erfahrung trotz technologischer Fortschritte unersetzlich bleibt. .fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-8{width:100% !important;}.fusion-builder-column-8 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-9{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Barbara Jaeger und Günther Wurm – Geschäftsführung der Business Pool GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Ingemar Bühler – Partner der EU Focus GroupIn der ersten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit dem erfahrenen Strategieberater Ingemar Bühler. Seit Januar 2020 Partner bei der EU Focus Group, teilt er seine Erfahrungen aus seiner Zeit als Hauptgeschäftsführer von Plastics Europe Deutschland e.V. sowie seiner Karriere bei Bayer. Erfahrt, wie Ingemar Bühler seine Leidenschaft für internationale Politik entdeckte, wie er zur Kunststoffindustrie kam und wie künstliche Intelligenz heute seine tägliche Arbeit als Strategieberater beeinflusst. .fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-10{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Ingemar Bühler – Partner der EU Focus Group erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2974Mon, 13 Jan 2025 23:01:00 -0000
In der ersten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit dem erfahrenen Strategieberater Ingemar Bühler. Seit Januar 2020 Partner bei der EU Focus Group, teilt er seine Erfahrungen aus seiner Zeit als Hauptgeschäftsführer von Plastics Europe Deutschland e.V. sowie seiner Karriere bei Bayer.
Erfahrt, wie Ingemar Bühler seine Leidenschaft für internationale Politik entdeckte, wie er zur Kunststoffindustrie kam und wie künstliche Intelligenz heute seine tägliche Arbeit als Strategieberater beeinflusst.

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]]>Ingemar Bühler – Partner der EU Focus Groupfull3904false17In der ersten Episode von Staffel 7 sprechen wir mit dem erfahrenen Strategieberater Ingemar Bühler. Seit Januar 2020 Partner bei der EU Focus Group, teilt er seine Erfahrungen aus seiner Zeit als Hauptgeschäftsführer von Plastics Europe Deutschland e.V. sowie seiner Karriere bei Bayer. Erfahrt, wie Ingemar Bühler seine Leidenschaft für internationale Politik entdeckte, wie er zur Kunststoffindustrie kam und wie künstliche Intelligenz heute seine tägliche Arbeit als Strategieberater beeinflusst. .fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-9{width:100% !important;}.fusion-builder-column-9 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-10{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Ingemar Bühler – Partner der EU Focus Group erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiertIm Kontext der Neugestaltung von Geschäftsprozessen durch künstliche Intelligenz stellt sich die Frage: Ist die Anwendung von Cognitive Process Modeling lediglich ein Upgrade von Chatbots? Oder treibt diese Methode eine größere Transformation voran, die unsere Art zu Denken und zu Arbeiten grundlegend wandelt? In dieser Folge widmen wir uns der Welt des Cognitive Process Modeling. Wir diskutieren, wie diese anspruchsvolle Anwendung von KI weit mehr ist als nur ein aufgepeppter Chatbot und wie sie unseren kognitiven Prozessen auf innovative und effektive Weise dienen kann. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-11{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2962Tue, 21 Nov 2023 13:22:51 -0000
Im Kontext der Neugestaltung von Geschäftsprozessen durch künstliche Intelligenz stellt sich die Frage: Ist die Anwendung von Cognitive Process Modeling lediglich ein Upgrade von Chatbots? Oder treibt diese Methode eine größere Transformation voran, die unsere Art zu Denken und zu Arbeiten grundlegend wandelt?

 

In dieser Folge widmen wir uns der Welt des Cognitive Process Modeling. Wir diskutieren, wie diese anspruchsvolle Anwendung von KI weit mehr ist als nur ein aufgepeppter Chatbot und wie sie unseren kognitiven Prozessen auf innovative und effektive Weise dienen kann.

Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access

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]]>Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiertfull2664false106Im Kontext der Neugestaltung von Geschäftsprozessen durch künstliche Intelligenz stellt sich die Frage: Ist die Anwendung von Cognitive Process Modeling lediglich ein Upgrade von Chatbots? Oder treibt diese Methode eine größere Transformation voran, die unsere Art zu Denken und zu Arbeiten grundlegend wandelt? In dieser Folge widmen wir uns der Welt des Cognitive Process Modeling. Wir diskutieren, wie diese anspruchsvolle Anwendung von KI weit mehr ist als nur ein aufgepeppter Chatbot und wie sie unseren kognitiven Prozessen auf innovative und effektive Weise dienen kann. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-10{width:100% !important;}.fusion-builder-column-10 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-11{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Coding mit KI – Die neuen Möglichkeiten optimal nutzenSind wir kurz davor, KI nicht mehr nur als Assistent, sondern auch als vollwertigen Entwickler in unserem Coding-Team zu sehen? Und wenn ja, wo liegen die Grenzen dessen, was KI beim Coden kann und was nicht? In dieser Folge diskutieren wir die Möglichkeiten und Grenzen des Codings mit KI, angefangen bei den aktuellen Entwicklungen in der Sprachmodelltechnologie bis hin zu spannenden Einblicken in unsere Erfahrungen mit der Integration von KI in den Coding-Prozess. Wir teilen auch unsere Gedanken über Datenschutz und Sicherheit bei der Verwendung von KI im Coding und liefern abschließend einen spannenden Ausblick in die Zukunft von KI und Softwareentwicklung. Ein Muss für jeden, der in der Softwareentwicklung arbeitet oder einfach nur neugierig ist, wie weit KI bereits in diesem Bereich ist. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-12{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Coding mit KI – Die neuen Möglichkeiten optimal nutzen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2949Tue, 07 Nov 2023 14:33:19 -0000
Sind wir kurz davor, KI nicht mehr nur als Assistent, sondern auch als vollwertigen Entwickler in unserem Coding-Team zu sehen? Und wenn ja, wo liegen die Grenzen dessen, was KI beim Coden kann und was nicht?
In dieser Folge diskutieren wir die Möglichkeiten und Grenzen des Codings mit KI, angefangen bei den aktuellen Entwicklungen in der Sprachmodelltechnologie bis hin zu spannenden Einblicken in unsere Erfahrungen mit der Integration von KI in den Coding-Prozess. Wir teilen auch unsere Gedanken über Datenschutz und Sicherheit bei der Verwendung von KI im Coding und liefern abschließend einen spannenden Ausblick in die Zukunft von KI und Softwareentwicklung. Ein Muss für jeden, der in der Softwareentwicklung arbeitet oder einfach nur neugierig ist, wie weit KI bereits in diesem Bereich ist.

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]]>Coding mit KI – Die neuen Möglichkeiten optimal nutzenfull2316false96Sind wir kurz davor, KI nicht mehr nur als Assistent, sondern auch als vollwertigen Entwickler in unserem Coding-Team zu sehen? Und wenn ja, wo liegen die Grenzen dessen, was KI beim Coden kann und was nicht? In dieser Folge diskutieren wir die Möglichkeiten und Grenzen des Codings mit KI, angefangen bei den aktuellen Entwicklungen in der Sprachmodelltechnologie bis hin zu spannenden Einblicken in unsere Erfahrungen mit der Integration von KI in den Coding-Prozess. Wir teilen auch unsere Gedanken über Datenschutz und Sicherheit bei der Verwendung von KI im Coding und liefern abschließend einen spannenden Ausblick in die Zukunft von KI und Softwareentwicklung. Ein Muss für jeden, der in der Softwareentwicklung arbeitet oder einfach nur neugierig ist, wie weit KI bereits in diesem Bereich ist. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-11{width:100% !important;}.fusion-builder-column-11 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-12{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Coding mit KI – Die neuen Möglichkeiten optimal nutzen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum PrototypHackathons sind vor allem aufregend und oftmals schweißtreibend. Aber was steckt genau hinter dem Begriff „Hackathon“? Was passiert während eines solchen Events und wie gelangt man von der Idee zu einem ausgewachsenen Prototyp oder gar einem Geschäftsmodell? In dieser Folge nehmen wir euch mit hinter die Kulissen des Black Forest Hackathons, bei dem wir Teams tatkräftig unterstützt haben. Wir klären, warum Unternehmen Hackathons veranstalten, wie die Teams strukturiert sind und welche Rolle unsere KI-Plattform Halerium dabei spielt. Dabei werfen wir auch einen Blick auf die konkreten Herausforderungen und Lösungen, die im Rahmen des Hackathons entwickelt wurden. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-13{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum Prototyp erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2936Tue, 17 Oct 2023 12:01:25 -0000

Hackathons sind vor allem aufregend und oftmals schweißtreibend. Aber was steckt genau hinter dem Begriff „Hackathon“? Was passiert während eines solchen Events und wie gelangt man von der Idee zu einem ausgewachsenen Prototyp oder gar einem Geschäftsmodell?
In dieser Folge nehmen wir euch mit hinter die Kulissen des Black Forest Hackathons, bei dem wir Teams tatkräftig unterstützt haben. Wir klären, warum Unternehmen Hackathons veranstalten, wie die Teams strukturiert sind und welche Rolle unsere KI-Plattform Halerium dabei spielt. Dabei werfen wir auch einen Blick auf die konkreten Herausforderungen und Lösungen, die im Rahmen des Hackathons entwickelt wurden.

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]]>Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum Prototypfull1412false86Hackathons sind vor allem aufregend und oftmals schweißtreibend. Aber was steckt genau hinter dem Begriff „Hackathon“? Was passiert während eines solchen Events und wie gelangt man von der Idee zu einem ausgewachsenen Prototyp oder gar einem Geschäftsmodell? In dieser Folge nehmen wir euch mit hinter die Kulissen des Black Forest Hackathons, bei dem wir Teams tatkräftig unterstützt haben. Wir klären, warum Unternehmen Hackathons veranstalten, wie die Teams strukturiert sind und welche Rolle unsere KI-Plattform Halerium dabei spielt. Dabei werfen wir auch einen Blick auf die konkreten Herausforderungen und Lösungen, die im Rahmen des Hackathons entwickelt wurden. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-12{width:100% !important;}.fusion-builder-column-12 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-13{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum Prototyp erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Zur perfekten Kommunikation: KI in der Content CreationEröffnet KI völlig neue Möglichkeiten in der B2B Content Creation? Kann sie wirklich zur Verbesserung unserer Kommunikation beitragen und wenn ja, wie genau? In dieser Folge von The Erium Podcast geben wir einen spannenden Einblick in die Welt der generativen KI und diskutieren dessen Bedeutung und Potenzial für die Content-Erstellung in Unternehmen. Wir beleuchten die Nutzung der generativen KI im Marketing und berichten aus unserer eigenen Erfahrung, wie diese Technologie den Content-Creation-Prozess grundlegend verbessert, effizienter gestaltet und die Eckpfeiler für eine konsequente Arbeit legt. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-14{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Zur perfekten Kommunikation: KI in der Content Creation erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2923Tue, 03 Oct 2023 05:09:14 -0000

Eröffnet KI völlig neue Möglichkeiten in der B2B Content Creation? Kann sie wirklich zur Verbesserung unserer Kommunikation beitragen und wenn ja, wie genau?
In dieser Folge von The Erium Podcast geben wir einen spannenden Einblick in die Welt der generativen KI und diskutieren dessen Bedeutung und Potenzial für die Content-Erstellung in Unternehmen. Wir beleuchten die Nutzung der generativen KI im Marketing und berichten aus unserer eigenen Erfahrung, wie diese Technologie den Content-Creation-Prozess grundlegend verbessert, effizienter gestaltet und die Eckpfeiler für eine konsequente Arbeit legt.

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]]>Zur perfekten Kommunikation: KI in der Content Creationfull2567false76Eröffnet KI völlig neue Möglichkeiten in der B2B Content Creation? Kann sie wirklich zur Verbesserung unserer Kommunikation beitragen und wenn ja, wie genau? In dieser Folge von The Erium Podcast geben wir einen spannenden Einblick in die Welt der generativen KI und diskutieren dessen Bedeutung und Potenzial für die Content-Erstellung in Unternehmen. Wir beleuchten die Nutzung der generativen KI im Marketing und berichten aus unserer eigenen Erfahrung, wie diese Technologie den Content-Creation-Prozess grundlegend verbessert, effizienter gestaltet und die Eckpfeiler für eine konsequente Arbeit legt. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-13{width:100% !important;}.fusion-builder-column-13 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-14{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Zur perfekten Kommunikation: KI in der Content Creation erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Der Recruiting-Gamechanger: KI im RampenlichtDie letzten Jahre haben gezeigt, dass der HR-Markt niemals stillsteht. Von der turbulenten Corona-Krise über das Aufkommen hybrider Arbeitsmodelle bis hin zum boomenden Einstellungsmarkt – HR ist stets im Wandel. In dieser Folge zeigen wir die Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz, insbesondere Chat-GPT und generative KI, die HR-Branche revolutionieren können. Außerdem diskutieren wir, wie diese Technologien die Kommunikation mit potenziellen Kandidaten optimieren, Stellenanzeigen verbessern und die Suche nach den perfekten Bewerbern effizienter gestalten können. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-15{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Der Recruiting-Gamechanger: KI im Rampenlicht erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2906Tue, 19 Sep 2023 06:24:51 -0000

Die letzten Jahre haben gezeigt, dass der HR-Markt niemals stillsteht. Von der turbulenten Corona-Krise über das Aufkommen hybrider Arbeitsmodelle bis hin zum boomenden Einstellungsmarkt – HR ist stets im Wandel.
In dieser Folge zeigen wir die Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz, insbesondere Chat-GPT und generative KI, die HR-Branche revolutionieren können. Außerdem diskutieren wir, wie diese Technologien die Kommunikation mit potenziellen Kandidaten optimieren, Stellenanzeigen verbessern und die Suche nach den perfekten Bewerbern effizienter gestalten können.

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]]>Der Recruiting-Gamechanger: KI im Rampenlichtfull2448false66Die letzten Jahre haben gezeigt, dass der HR-Markt niemals stillsteht. Von der turbulenten Corona-Krise über das Aufkommen hybrider Arbeitsmodelle bis hin zum boomenden Einstellungsmarkt – HR ist stets im Wandel. In dieser Folge zeigen wir die Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz, insbesondere Chat-GPT und generative KI, die HR-Branche revolutionieren können. Außerdem diskutieren wir, wie diese Technologien die Kommunikation mit potenziellen Kandidaten optimieren, Stellenanzeigen verbessern und die Suche nach den perfekten Bewerbern effizienter gestalten können. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-14{width:100% !important;}.fusion-builder-column-14 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-15{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Der Recruiting-Gamechanger: KI im Rampenlicht erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.KI im Klassenzimmer – Warum wir Bildung neu denken müssenStehen unsere Schulen vor dem Untergang, weil in Zukunft Lehrer mit KI-Tools wie ChatGPT Hausaufgaben korrigieren, die ihrerseits durch ebensolche Systeme verfasst wurden? Müssen wir Angst haben, dass unsere Kinder eigenes Denken als überholt betrachten werden? Entgegen weit verbreiteter Vorurteile zeigen wir in dieser Episode auf, wie KI sowohl Lehrer bei der Entwicklung innovativer Unterrichtskonzepte unterstützt als auch Schülern hilft, individuell und ohne Angst vor „dummen Fragen“ zu lernen. Dabei wird klar: KI hat das Potenzial, das Lernen nachhaltig zu verändern. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-16{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag KI im Klassenzimmer – Warum wir Bildung neu denken müssen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2897Tue, 05 Sep 2023 02:33:50 -0000

Stehen unsere Schulen vor dem Untergang, weil in Zukunft Lehrer mit KI-Tools wie ChatGPT Hausaufgaben korrigieren, die ihrerseits durch ebensolche Systeme verfasst wurden? Müssen wir Angst haben, dass unsere Kinder eigenes Denken als überholt betrachten werden?
Entgegen weit verbreiteter Vorurteile zeigen wir in dieser Episode auf, wie KI sowohl Lehrer bei der Entwicklung innovativer Unterrichtskonzepte unterstützt als auch Schülern hilft, individuell und ohne Angst vor „dummen Fragen“ zu lernen. Dabei wird klar: KI hat das Potenzial, das Lernen nachhaltig zu verändern.

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]]>KI im Klassenzimmer – Warum wir Bildung neu denken müssenfull2783false56Stehen unsere Schulen vor dem Untergang, weil in Zukunft Lehrer mit KI-Tools wie ChatGPT Hausaufgaben korrigieren, die ihrerseits durch ebensolche Systeme verfasst wurden? Müssen wir Angst haben, dass unsere Kinder eigenes Denken als überholt betrachten werden? Entgegen weit verbreiteter Vorurteile zeigen wir in dieser Episode auf, wie KI sowohl Lehrer bei der Entwicklung innovativer Unterrichtskonzepte unterstützt als auch Schülern hilft, individuell und ohne Angst vor „dummen Fragen“ zu lernen. Dabei wird klar: KI hat das Potenzial, das Lernen nachhaltig zu verändern. Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-15{width:100% !important;}.fusion-builder-column-15 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-16{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag KI im Klassenzimmer – Warum wir Bildung neu denken müssen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.KI-generierte Kunst – Vom Misserfolg zur PerfektionIn den letzten Jahren hat die Bildgenerierung mittels künstlicher Intelligenz bedeutende Fortschritte gemacht und fasziniert sowohl die sozialen Medien als auch traditionelle Medienkanäle. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das virale Bild von Papst Franziskus in einer strahlend weißen Daunenjacke mit einem imposanten Kruzifix, das durch künstliche Intelligenz entstanden ist. Doch während die Neugierde groß ist, stoßen viele auf das Problem enttäuschender Ergebnisse. Die Frage lautet daher: Wie können wir mithilfe von KI hochwertigere Bilder erzeugen? Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-17{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag KI-generierte Kunst – Vom Misserfolg zur Perfektion erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2885Mon, 21 Aug 2023 22:01:21 -0000

In den letzten Jahren hat die Bildgenerierung mittels künstlicher Intelligenz bedeutende Fortschritte gemacht und fasziniert sowohl die sozialen Medien als auch traditionelle Medienkanäle. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das virale Bild von Papst Franziskus in einer strahlend weißen Daunenjacke mit einem imposanten Kruzifix, das durch künstliche Intelligenz entstanden ist. Doch während die Neugierde groß ist, stoßen viele auf das Problem enttäuschender Ergebnisse. Die Frage lautet daher: Wie können wir mithilfe von KI hochwertigere Bilder erzeugen?

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]]>KI-generierte Kunst – Vom Misserfolg zur Perfektionfull2581false46In den letzten Jahren hat die Bildgenerierung mittels künstlicher Intelligenz bedeutende Fortschritte gemacht und fasziniert sowohl die sozialen Medien als auch traditionelle Medienkanäle. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das virale Bild von Papst Franziskus in einer strahlend weißen Daunenjacke mit einem imposanten Kruzifix, das durch künstliche Intelligenz entstanden ist. Doch während die Neugierde groß ist, stoßen viele auf das Problem enttäuschender Ergebnisse. Die Frage lautet daher: Wie können wir mithilfe von KI hochwertigere Bilder erzeugen? Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-16{width:100% !important;}.fusion-builder-column-16 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-17{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag KI-generierte Kunst – Vom Misserfolg zur Perfektion erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Prompt Engineering: Die Kunst, Sprachmodelle richtig zu steuern„Prompt Engineering“ bezeichnet eine Methode, bei der präzise Anweisungen genutzt werden, um das volle Potenzial einer generativen KI auszuschöpfen. Derzeit gewinnt Prompt Engineering als aufstrebendes Berufsfeld zunehmend an Bedeutung, und zahlreiche Unternehmen bieten lukrative Positionen in diesem Bereich an. Doch was ist wirklich dran am Prompt Engineering? Lohnt es sich, sich intensiv damit auseinander zusetzten? Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-18{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Prompt Engineering: Die Kunst, Sprachmodelle richtig zu steuern erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2873Tue, 08 Aug 2023 07:55:19 -0000

„Prompt Engineering“ bezeichnet eine Methode, bei der präzise Anweisungen genutzt werden, um das volle Potenzial einer generativen KI auszuschöpfen. Derzeit gewinnt Prompt Engineering als aufstrebendes Berufsfeld zunehmend an Bedeutung, und zahlreiche Unternehmen bieten lukrative Positionen in diesem Bereich an. Doch was ist wirklich dran am Prompt Engineering? Lohnt es sich, sich intensiv damit auseinander zusetzten?

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]]>Prompt Engineering: Die Kunst, Sprachmodelle richtig zu steuernfull3494false36„Prompt Engineering“ bezeichnet eine Methode, bei der präzise Anweisungen genutzt werden, um das volle Potenzial einer generativen KI auszuschöpfen. Derzeit gewinnt Prompt Engineering als aufstrebendes Berufsfeld zunehmend an Bedeutung, und zahlreiche Unternehmen bieten lukrative Positionen in diesem Bereich an. Doch was ist wirklich dran am Prompt Engineering? Lohnt es sich, sich intensiv damit auseinander zusetzten? Link zum Early Access von Halerium: https://pages.erium.de/halerium-early-access .fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-17{width:100% !important;}.fusion-builder-column-17 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-18{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Prompt Engineering: Die Kunst, Sprachmodelle richtig zu steuern erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Die Schattenseiten generativer KIDie Schattenseiten generativer KI: Ist es möglich, verschiedene KIs zu kombinieren? Muss ich jedes Mal ein neues Chatgespräch beginnen? Und wie steht es um den Datenschutz? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo die komplexen Herausforderungen, die bei der Verwendung von generativer KI auftreten können. Sie klären Phänomene wie KI-generierte Halluzinationen und Vergesslichkeit bei Modellen wie ChatGPT und bieten gleichzeitig anschauliche, praktisch anwendbare Lösungsansätze. .fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-19{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Die Schattenseiten generativer KI erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2867Tue, 01 Aug 2023 09:48:43 -0000

Die Schattenseiten generativer KI: Ist es möglich, verschiedene KIs zu kombinieren? Muss ich jedes Mal ein neues Chatgespräch beginnen? Und wie steht es um den Datenschutz?

In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo die komplexen Herausforderungen, die bei der Verwendung von generativer KI auftreten können. Sie klären Phänomene wie KI-generierte Halluzinationen und Vergesslichkeit bei Modellen wie ChatGPT und bieten gleichzeitig anschauliche, praktisch anwendbare Lösungsansätze.

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]]>Die Schattenseiten generativer KIfull1998false26Die Schattenseiten generativer KI: Ist es möglich, verschiedene KIs zu kombinieren? Muss ich jedes Mal ein neues Chatgespräch beginnen? Und wie steht es um den Datenschutz? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo die komplexen Herausforderungen, die bei der Verwendung von generativer KI auftreten können. Sie klären Phänomene wie KI-generierte Halluzinationen und Vergesslichkeit bei Modellen wie ChatGPT und bieten gleichzeitig anschauliche, praktisch anwendbare Lösungsansätze. .fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-18{width:100% !important;}.fusion-builder-column-18 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-19{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Die Schattenseiten generativer KI erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Das steckt wirklich hinter dem ChatGPT Hype!Was steckt hinter dem jüngsten Hype von ChatGPT? Was bedeuten Wörter wie „Tokenization“ und „Prompt Engineering“? Und wie teuer ist generative KI eigentlich wirklich? In dieser Folge von The Erium Podcast bringen Maksim und Theo Licht ins Dunkeln der generativer KI. Sie tauchen tief in die Details ein und liefern verständliche Erklärungen für komplexe Begriffe und Prozesse. .fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-20{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Das steckt wirklich hinter dem ChatGPT Hype! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2852Tue, 25 Jul 2023 11:22:59 -0000

Was steckt hinter dem jüngsten Hype von ChatGPT? Was bedeuten Wörter wie „Tokenization“ und „Prompt Engineering“? Und wie teuer ist generative KI eigentlich wirklich? In dieser Folge von The Erium Podcast bringen Maksim und Theo Licht ins Dunkeln der generativer KI. Sie tauchen tief in die Details ein und liefern verständliche Erklärungen für komplexe Begriffe und Prozesse.

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]]>Das steckt wirklich hinter dem ChatGPT Hype!full2633false16Was steckt hinter dem jüngsten Hype von ChatGPT? Was bedeuten Wörter wie „Tokenization“ und „Prompt Engineering“? Und wie teuer ist generative KI eigentlich wirklich? In dieser Folge von The Erium Podcast bringen Maksim und Theo Licht ins Dunkeln der generativer KI. Sie tauchen tief in die Details ein und liefern verständliche Erklärungen für komplexe Begriffe und Prozesse. .fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-19{width:100% !important;}.fusion-builder-column-19 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-20{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Das steckt wirklich hinter dem ChatGPT Hype! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.HALERIUM METHODOLOGY – Die vier größten Schwächen von CRISP-DMNicht nur das Nintendo N64 kam 1996 auf den Markt, sondern auch das CRISP-DM-Modell. Heute, 27 Jahre später, ist es nach wie vor der de-facto-Standard, wenn es um Prozessmodelle für Data Analytics geht. In dieser Folge von The Erium Podcast werfen Maksim und Theo einen kritischen Blick auf die Schwächen des Prozess-Modells und stellen mit der Halerium Methodology eine Alternative vor, die diese Schwächen behebt. .fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-21{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag HALERIUM METHODOLOGY – Die vier größten Schwächen von CRISP-DM erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2844Tue, 28 Mar 2023 05:47:56 -0000

Nicht nur das Nintendo N64 kam 1996 auf den Markt, sondern auch das CRISP-DM-Modell. Heute, 27 Jahre später, ist es nach wie vor der de-facto-Standard, wenn es um Prozessmodelle für Data Analytics geht.
In dieser Folge von The Erium Podcast werfen Maksim und Theo einen kritischen Blick auf die Schwächen des Prozess-Modells und stellen mit der Halerium Methodology eine Alternative vor, die diese Schwächen behebt.

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]]>HALERIUM METHODOLOGY – Die vier größten Schwächen von CRISP-DMfull1545false255Nicht nur das Nintendo N64 kam 1996 auf den Markt, sondern auch das CRISP-DM-Modell. Heute, 27 Jahre später, ist es nach wie vor der de-facto-Standard, wenn es um Prozessmodelle für Data Analytics geht. In dieser Folge von The Erium Podcast werfen Maksim und Theo einen kritischen Blick auf die Schwächen des Prozess-Modells und stellen mit der Halerium Methodology eine Alternative vor, die diese Schwächen behebt. .fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-20{width:100% !important;}.fusion-builder-column-20 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-21{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag HALERIUM METHODOLOGY – Die vier größten Schwächen von CRISP-DM erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der KunststoffindustrieJonathan Lambers & Jonas Krauß arbeiten als Wissenschaftler am Kunststoffzentrum (SKZ) in Würzburg und am Fraunhofer Institut für Produktiontechnik und Automatisierung (IPA) in Bayreuth. Gemeinsam forschen beide im Projekt ProBayes daran, bei Spritzgießprozessen mithilfe von Bayes’schen Netzen Qualitätsabweichungen echtzeitnah zu erkennen, Fehlerursachen automatisiert zu diagnostizieren und Handlungsempfehlungen zu geben. Im Gespräch mit Theo erzählen sie von ihrem Werdegang, und wie sie ProBayes zum Erfolg geführt haben. Shownotes: Injection-Molding Production Data with Quality Labels LinkedIn Profil Jonathan Lambers .fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-22{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der Kunststoffindustrie erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2821Mon, 06 Mar 2023 23:23:43 -0000

Jonathan Lambers & Jonas Krauß arbeiten als Wissenschaftler am Kunststoffzentrum (SKZ) in Würzburg und am Fraunhofer Institut für Produktiontechnik und Automatisierung (IPA) in Bayreuth. Gemeinsam forschen beide im Projekt ProBayes daran, bei Spritzgießprozessen mithilfe von Bayes’schen Netzen Qualitätsabweichungen echtzeitnah zu erkennen, Fehlerursachen automatisiert zu diagnostizieren und Handlungsempfehlungen zu geben. Im Gespräch mit Theo erzählen sie von ihrem Werdegang, und wie sie ProBayes zum Erfolg geführt haben.

Shownotes:
Injection-Molding Production Data with Quality Labels

LinkedIn Profil Jonathan Lambers

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]]>Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der Kunststoffindustriefull3698false245Jonathan Lambers & Jonas Krauß arbeiten als Wissenschaftler am Kunststoffzentrum (SKZ) in Würzburg und am Fraunhofer Institut für Produktiontechnik und Automatisierung (IPA) in Bayreuth. Gemeinsam forschen beide im Projekt ProBayes daran, bei Spritzgießprozessen mithilfe von Bayes’schen Netzen Qualitätsabweichungen echtzeitnah zu erkennen, Fehlerursachen automatisiert zu diagnostizieren und Handlungsempfehlungen zu geben. Im Gespräch mit Theo erzählen sie von ihrem Werdegang, und wie sie ProBayes zum Erfolg geführt haben. Shownotes: Injection-Molding Production Data with Quality Labels LinkedIn Profil Jonathan Lambers .fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-21{width:100% !important;}.fusion-builder-column-21 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-22{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Jonathan Lambers & Jonas Krauß – KI in der Kunststoffindustrie erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Maria Börner – Berlin City Lead Women in AI & RoboticsDr. Maria Börner engagiert sich ehrenamtlich bei dem Netzwerk Women in AI & Robotics, bei dem sie jetzt auch das Berlin Team organisiert. Ziel des Netzwerkes ist, mehr Sichtbarkeit für Frauen in Techberufen zu erreichen. Sie ist promovierte Physikerin und hat an großen Physikinstituten, wie dem CERN und DESY, geforscht und gearbeitet. Seit 2017 arbeitet sie im Bereich künstliche Intelligenz als Produktmanagerin. Dort hat sie unter anderem an Themen wie automatisierte Buchhaltung und föderiertes Lernen (Federated Learning) gearbeitet. Shownotes Wikipedia Tamara Munzner .fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-23{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Maria Börner – Berlin City Lead Women in AI & Robotics erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2809Tue, 30 Aug 2022 06:35:49 -0000

Dr. Maria Börner engagiert sich ehrenamtlich bei dem Netzwerk Women in AI & Robotics, bei dem sie jetzt auch das Berlin Team organisiert. Ziel des Netzwerkes ist, mehr Sichtbarkeit für Frauen in Techberufen zu erreichen. Sie ist promovierte Physikerin und hat an großen Physikinstituten, wie dem CERN und DESY, geforscht und gearbeitet. Seit 2017 arbeitet sie im Bereich künstliche Intelligenz als Produktmanagerin. Dort hat sie unter anderem an Themen wie automatisierte Buchhaltung und föderiertes Lernen (Federated Learning) gearbeitet.

Shownotes
Wikipedia Tamara Munzner

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]]>Dr. Maria Börner – Berlin City Lead Women in AI & Roboticsfull3662false235Dr. Maria Börner engagiert sich ehrenamtlich bei dem Netzwerk Women in AI & Robotics, bei dem sie jetzt auch das Berlin Team organisiert. Ziel des Netzwerkes ist, mehr Sichtbarkeit für Frauen in Techberufen zu erreichen. Sie ist promovierte Physikerin und hat an großen Physikinstituten, wie dem CERN und DESY, geforscht und gearbeitet. Seit 2017 arbeitet sie im Bereich künstliche Intelligenz als Produktmanagerin. Dort hat sie unter anderem an Themen wie automatisierte Buchhaltung und föderiertes Lernen (Federated Learning) gearbeitet. Shownotes Wikipedia Tamara Munzner .fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-22{width:100% !important;}.fusion-builder-column-22 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-23{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Maria Börner – Berlin City Lead Women in AI & Robotics erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Nora Reich – Prozessoptimierung bei der KfW mithilfe von Machine LearningBei KfW denken die meisten wahrscheinlich eher an energieeffizientes Bauen und Anträge, als an Machine Learning und Data Science. Doch als Product Owner Big Data & Artificial Intelligence setzt Dr. Nora Reich bei der KfW erfolgreich alle Hebel in Bewegung, um mithilfe von Machine Learning nicht nur die eigenen Mitarbeiter zu entlasten, sondern auch den Service gegenüber der Kunden zu verbessern. In The Erium Podcast erklärt sie die vielfältigen Ebenen eines Use-Cases im Bereich der Belegerkennung: von der Datenvorverarbeitung, über OCR und Klassifikation, bis hin zum vollautonomen Entscheidungssystem. .fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-24{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Nora Reich – Prozessoptimierung bei der KfW mithilfe von Machine Learning erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2802Tue, 16 Aug 2022 05:41:42 -0000

Bei KfW denken die meisten wahrscheinlich eher an energieeffizientes Bauen und Anträge, als an Machine Learning und Data Science. Doch als Product Owner Big Data & Artificial Intelligence setzt Dr. Nora Reich bei der KfW erfolgreich alle Hebel in Bewegung, um mithilfe von Machine Learning nicht nur die eigenen Mitarbeiter zu entlasten, sondern auch den Service gegenüber der Kunden zu verbessern. In The Erium Podcast erklärt sie die vielfältigen Ebenen eines Use-Cases im Bereich der Belegerkennung: von der Datenvorverarbeitung, über OCR und Klassifikation, bis hin zum vollautonomen Entscheidungssystem.

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]]>Dr. Nora Reich – Prozessoptimierung bei der KfW mithilfe von Machine Learningfull3045false225Bei KfW denken die meisten wahrscheinlich eher an energieeffizientes Bauen und Anträge, als an Machine Learning und Data Science. Doch als Product Owner Big Data & Artificial Intelligence setzt Dr. Nora Reich bei der KfW erfolgreich alle Hebel in Bewegung, um mithilfe von Machine Learning nicht nur die eigenen Mitarbeiter zu entlasten, sondern auch den Service gegenüber der Kunden zu verbessern. In The Erium Podcast erklärt sie die vielfältigen Ebenen eines Use-Cases im Bereich der Belegerkennung: von der Datenvorverarbeitung, über OCR und Klassifikation, bis hin zum vollautonomen Entscheidungssystem. .fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-23{width:100% !important;}.fusion-builder-column-23 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-24{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Nora Reich – Prozessoptimierung bei der KfW mithilfe von Machine Learning erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Kevin Endler – Head of Quantitative Portfolio Management bei ACATIS InvestmentBevor Kevin Endler 2013 zu ACATIS Investment kam, studierte er Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz und war nach dem Studium für zwei Jahre als Senior Consultant bei der tecis Finanzdienstleistungen AG tätig. Bei ACATIS Investment entwickelt er unter anderem KI Modelle zur Auswahl von Aktien in Fonds. In dieser Folge von The Erium Podcast diskutieren wir mit ihm, wie ACATIS die Welt der Data Science mit langjähriger Finanzmarkt Expertise kombiniert und dabei die Fähigkeiten externer Dienstleister nutzt. .fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-25{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Kevin Endler – Head of Quantitative Portfolio Management bei ACATIS Investment erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2795Tue, 02 Aug 2022 08:51:00 -0000

Bevor Kevin Endler 2013 zu ACATIS Investment kam, studierte er Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz und war nach dem Studium für zwei Jahre als Senior Consultant bei der tecis Finanzdienstleistungen AG tätig. Bei ACATIS Investment entwickelt er unter anderem KI Modelle zur Auswahl von Aktien in Fonds. In dieser Folge von The Erium Podcast diskutieren wir mit ihm, wie ACATIS die Welt der Data Science mit langjähriger Finanzmarkt Expertise kombiniert und dabei die Fähigkeiten externer Dienstleister nutzt.

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]]>Kevin Endler – Head of Quantitative Portfolio Management bei ACATIS Investmentfull3237false215Bevor Kevin Endler 2013 zu ACATIS Investment kam, studierte er Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie an der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz und war nach dem Studium für zwei Jahre als Senior Consultant bei der tecis Finanzdienstleistungen AG tätig. Bei ACATIS Investment entwickelt er unter anderem KI Modelle zur Auswahl von Aktien in Fonds. In dieser Folge von The Erium Podcast diskutieren wir mit ihm, wie ACATIS die Welt der Data Science mit langjähriger Finanzmarkt Expertise kombiniert und dabei die Fähigkeiten externer Dienstleister nutzt. .fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-24{width:100% !important;}.fusion-builder-column-24 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-25{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Kevin Endler – Head of Quantitative Portfolio Management bei ACATIS Investment erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Tom Alby – Chief Digital Transformation Officer bei Allianz TradeBereits 1994 beschäftigte sich Tom Alby mit dem damals gerade entstehenden Web und finanzierte sich mit der Erstellung von Webseiten und der technischen Entwicklung einer der ersten Suchmaschinen sein Studium. Nach Stationen bei Google, Bertelsmann und bbdo koordiniert er heute die digitale Transformation bei Allianz Trade. In dieser Folge von The Erium Podcast sprechen wir mit ihm, wie er digitale Projekte leitet, den digitalen Wandel im Unternehmen begleitet und dies mit seiner Tätigkeit als Buchautor und Lehrbeauftragter für Data Science und Digital Analytics an der HAW Hamburg vereint. .fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-26{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Tom Alby – Chief Digital Transformation Officer bei Allianz Trade erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2787Tue, 19 Jul 2022 06:01:48 -0000

Bereits 1994 beschäftigte sich Tom Alby mit dem damals gerade entstehenden Web und finanzierte sich mit der Erstellung von Webseiten und der technischen Entwicklung einer der ersten Suchmaschinen sein Studium. Nach Stationen bei Google, Bertelsmann und bbdo koordiniert er heute die digitale Transformation bei Allianz Trade. In dieser Folge von The Erium Podcast sprechen wir mit ihm, wie er digitale Projekte leitet, den digitalen Wandel im Unternehmen begleitet und dies mit seiner Tätigkeit als Buchautor und Lehrbeauftragter für Data Science und Digital Analytics an der HAW Hamburg vereint.

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]]>Tom Alby – Chief Digital Transformation Officer bei Allianz Tradefull3320false205Bereits 1994 beschäftigte sich Tom Alby mit dem damals gerade entstehenden Web und finanzierte sich mit der Erstellung von Webseiten und der technischen Entwicklung einer der ersten Suchmaschinen sein Studium. Nach Stationen bei Google, Bertelsmann und bbdo koordiniert er heute die digitale Transformation bei Allianz Trade. In dieser Folge von The Erium Podcast sprechen wir mit ihm, wie er digitale Projekte leitet, den digitalen Wandel im Unternehmen begleitet und dies mit seiner Tätigkeit als Buchautor und Lehrbeauftragter für Data Science und Digital Analytics an der HAW Hamburg vereint. .fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-25{width:100% !important;}.fusion-builder-column-25 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-26{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Tom Alby – Chief Digital Transformation Officer bei Allianz Trade erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Christian Rudolf – Geschäftsführer von IoT-PlanChristian Rudolf ist Geschäftsführer von IoT-Plan. Mit seinem Team entwickelt er seit 2019 maßgeschneiderte und innovative Things-as-a-Service Lösungen für kleine und mittelständische Unternehmen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, wie IoT-Plan für Bundesbehörden Monitoringsysteme umsetzt, mithilfe der richtigen Hardware low-cost Predictive Maintenance Dienstleistungsmodelle ermöglicht werden und man den Betrieb einer eigenen Netzinfrastruktur realisiert. .fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-27{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Rudolf – Geschäftsführer von IoT-Plan erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2780Tue, 05 Jul 2022 04:34:49 -0000

Christian Rudolf ist Geschäftsführer von IoT-Plan. Mit seinem Team entwickelt er seit 2019 maßgeschneiderte und innovative Things-as-a-Service Lösungen für kleine und mittelständische Unternehmen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, wie IoT-Plan für Bundesbehörden Monitoringsysteme umsetzt, mithilfe der richtigen Hardware low-cost Predictive Maintenance Dienstleistungsmodelle ermöglicht werden und man den Betrieb einer eigenen Netzinfrastruktur realisiert.

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]]>Christian Rudolf – Geschäftsführer von IoT-Planfull3442false195Christian Rudolf ist Geschäftsführer von IoT-Plan. Mit seinem Team entwickelt er seit 2019 maßgeschneiderte und innovative Things-as-a-Service Lösungen für kleine und mittelständische Unternehmen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, wie IoT-Plan für Bundesbehörden Monitoringsysteme umsetzt, mithilfe der richtigen Hardware low-cost Predictive Maintenance Dienstleistungsmodelle ermöglicht werden und man den Betrieb einer eigenen Netzinfrastruktur realisiert. .fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-26{width:100% !important;}.fusion-builder-column-26 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-27{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Rudolf – Geschäftsführer von IoT-Plan erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Michele Lagnese – Head of Digital Transformation bei CoroplastAls Digital Transformation Officer macht Michele Lagnese die digitale Transformation beim familiengeführten Produktionsunternehmen Coroplast greifbar und für alle Mitarbeiter zugänglich. Sein interdisziplinärer Background in sowohl BWL und IT geben ihm dabei das perfekte Rüstzeug, um die Schnittstellenrolle optimal zu meistern. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, welche Use-Cases er bei Coroplast bereits umgesetzt hat, welche er momentan vorantreibt und nach welchen Entscheidungskriterien er dabei vorgeht. .fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-28{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Michele Lagnese – Head of Digital Transformation bei Coroplast erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2773Tue, 21 Jun 2022 05:48:13 -0000

Als Digital Transformation Officer macht Michele Lagnese die digitale Transformation beim familiengeführten Produktionsunternehmen Coroplast greifbar und für alle Mitarbeiter zugänglich. Sein interdisziplinärer Background in sowohl BWL und IT geben ihm dabei das perfekte Rüstzeug, um die Schnittstellenrolle optimal zu meistern. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, welche Use-Cases er bei Coroplast bereits umgesetzt hat, welche er momentan vorantreibt und nach welchen Entscheidungskriterien er dabei vorgeht.

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]]>Michele Lagnese – Head of Digital Transformation bei Coroplastfull3449false185Als Digital Transformation Officer macht Michele Lagnese die digitale Transformation beim familiengeführten Produktionsunternehmen Coroplast greifbar und für alle Mitarbeiter zugänglich. Sein interdisziplinärer Background in sowohl BWL und IT geben ihm dabei das perfekte Rüstzeug, um die Schnittstellenrolle optimal zu meistern. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ besprechen wir mit ihm, welche Use-Cases er bei Coroplast bereits umgesetzt hat, welche er momentan vorantreibt und nach welchen Entscheidungskriterien er dabei vorgeht. .fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-27{width:100% !important;}.fusion-builder-column-27 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-28{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Michele Lagnese – Head of Digital Transformation bei Coroplast erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dominik Scharnagl – CEO & CTO bei Traeger Industry ComponentsDominik Scharnagl ist CEO und CTO bei Traeger Industry Components. Mit seinem Hintergrund als Senior Software Architekt kümmert er sich dabei um die Entwicklung und den Vertrieb von Hard- und Software-Komponenten für die industrielle Datenkommunikation, insbesondere zum Retrofitting bestehender Anlagen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Herausforderungen, die bei der Einbindung und Harmonisierung heterogener Datenquellen entstehen und worauf dabei zu achten ist, damit die Daten im Anschluss zur Datenanalyse geeignet sind. .fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-29{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dominik Scharnagl – CEO & CTO bei Traeger Industry Components erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2760Mon, 13 Jun 2022 06:01:15 -0000

Dominik Scharnagl ist CEO und CTO bei Traeger Industry Components. Mit seinem Hintergrund als Senior Software Architekt kümmert er sich dabei um die Entwicklung und den Vertrieb von Hard- und Software-Komponenten für die industrielle Datenkommunikation, insbesondere zum Retrofitting bestehender Anlagen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Herausforderungen, die bei der Einbindung und Harmonisierung heterogener Datenquellen entstehen und worauf dabei zu achten ist, damit die Daten im Anschluss zur Datenanalyse geeignet sind.

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]]>Dominik Scharnagl – CEO & CTO bei Traeger Industry Componentsfull4247false175Dominik Scharnagl ist CEO und CTO bei Traeger Industry Components. Mit seinem Hintergrund als Senior Software Architekt kümmert er sich dabei um die Entwicklung und den Vertrieb von Hard- und Software-Komponenten für die industrielle Datenkommunikation, insbesondere zum Retrofitting bestehender Anlagen. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Herausforderungen, die bei der Einbindung und Harmonisierung heterogener Datenquellen entstehen und worauf dabei zu achten ist, damit die Daten im Anschluss zur Datenanalyse geeignet sind. .fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-28{width:100% !important;}.fusion-builder-column-28 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-29{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dominik Scharnagl – CEO & CTO bei Traeger Industry Components erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.André Sauer – CIO der Basalt AG in Linz am RheinAndré Sauer ist CIO der Basalt AG in Linz am Rhein, einem Hersteller von Natursteinen und Asphalt. Mit seinem Hintergrund als zunächst SAP Consultant, dann Senior Manager bei KPMG und schließlich Head of IT treibt er heute die Transformationsprozesse bei sich im Unternehmen voran. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Vielfältigkeit der möglichen Lösungsansätze in einer Industrie, die vermeintlich weit weg von Digitalisierung ist, seine Faszination für das Thema und wie er die konkrete Umsetzung neuer Ideen gestaltet. .fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-30{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag André Sauer – CIO der Basalt AG in Linz am Rhein erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2752Tue, 24 May 2022 05:46:24 -0000

André Sauer ist CIO der Basalt AG in Linz am Rhein, einem Hersteller von Natursteinen und Asphalt. Mit seinem Hintergrund als zunächst SAP Consultant, dann Senior Manager bei KPMG und schließlich Head of IT treibt er heute die Transformationsprozesse bei sich im Unternehmen voran. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Vielfältigkeit der möglichen Lösungsansätze in einer Industrie, die vermeintlich weit weg von Digitalisierung ist, seine Faszination für das Thema und wie er die konkrete Umsetzung neuer Ideen gestaltet.

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]]>André Sauer – CIO der Basalt AG in Linz am Rheinfull3842false165André Sauer ist CIO der Basalt AG in Linz am Rhein, einem Hersteller von Natursteinen und Asphalt. Mit seinem Hintergrund als zunächst SAP Consultant, dann Senior Manager bei KPMG und schließlich Head of IT treibt er heute die Transformationsprozesse bei sich im Unternehmen voran. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm die Vielfältigkeit der möglichen Lösungsansätze in einer Industrie, die vermeintlich weit weg von Digitalisierung ist, seine Faszination für das Thema und wie er die konkrete Umsetzung neuer Ideen gestaltet. .fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-29{width:100% !important;}.fusion-builder-column-29 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-30{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag André Sauer – CIO der Basalt AG in Linz am Rhein erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Paul Rupprecht – Team Lead Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix MomentumPaul Pupprecht leitet als Senior Projektmanager das Team Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum, einem Machine Learning Service Provider mit Sitz am AI Campus in Berlin. Dabei nutzt er seine Erfahrung im Bau von Data Science Pipelines und der Umsetzung von Projekten in den Bereichen Predictive Maintenance, Predictive Quality und Computer Vision. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ sprechen wir mit Paul über seine Schnittstellenfunktion zwischen Technologie & Business, MLOps und wie Konzerne ihre Machine Learning Bestrebungen streamlinen. Shownotes: Collaborative filtering Link zum AI Canvas Medium Artikel Link zum Whitepaper .fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-31{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Paul Rupprecht – Team Lead Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2739Thu, 12 May 2022 04:31:44 -0000

Paul Pupprecht leitet als Senior Projektmanager das Team Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum, einem Machine Learning Service Provider mit Sitz am AI Campus in Berlin. Dabei nutzt er seine Erfahrung im Bau von Data Science Pipelines und der Umsetzung von Projekten in den Bereichen Predictive Maintenance, Predictive Quality und Computer Vision. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ sprechen wir mit Paul über seine Schnittstellenfunktion zwischen Technologie & Business, MLOps und wie Konzerne ihre Machine Learning Bestrebungen streamlinen.

Shownotes:

Collaborative filtering

Link zum AI Canvas Medium Artikel

Link zum Whitepaper

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]]>Paul Rupprecht – Team Lead Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentumfull3501false155Paul Pupprecht leitet als Senior Projektmanager das Team Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum, einem Machine Learning Service Provider mit Sitz am AI Campus in Berlin. Dabei nutzt er seine Erfahrung im Bau von Data Science Pipelines und der Umsetzung von Projekten in den Bereichen Predictive Maintenance, Predictive Quality und Computer Vision. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ sprechen wir mit Paul über seine Schnittstellenfunktion zwischen Technologie & Business, MLOps und wie Konzerne ihre Machine Learning Bestrebungen streamlinen. Shownotes: Collaborative filtering Link zum AI Canvas Medium Artikel Link zum Whitepaper .fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-30{width:100% !important;}.fusion-builder-column-30 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-31{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Paul Rupprecht – Team Lead Machine Learning Projects & MLOps bei Merantix Momentum erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Thorsten Kranz – Lead Data Scientist bei Deutsche Post DHLThorsten Kranz ist Lead Data Scientist im Data Analytics Center of Excellence bei Deutsche Post DHL. Mit seinem Hintergrund in Physik und kognitiven Neurowissenschaften und annährend einem Jahrzehnt Erfahrung als Data Science Consultant entwickelt er heute Machine Learning Use-Cases und integriert diese in die Kernprozesse von DPDHL. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Thorsten einen Einblick hinter die Kulissen der Logistikprozesse und mit welcher Systematik er und sein Team bei der Umsetzung der Use-Cases vorgehen. .fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-32{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Thorsten Kranz – Lead Data Scientist bei Deutsche Post DHL erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2731Tue, 26 Apr 2022 08:31:49 -0000

Thorsten Kranz ist Lead Data Scientist im Data Analytics Center of Excellence bei Deutsche Post DHL. Mit seinem Hintergrund in Physik und kognitiven Neurowissenschaften und annährend einem Jahrzehnt Erfahrung als Data Science Consultant entwickelt er heute Machine Learning Use-Cases und integriert diese in die Kernprozesse von DPDHL. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Thorsten einen Einblick hinter die Kulissen der Logistikprozesse und mit welcher Systematik er und sein Team bei der Umsetzung der Use-Cases vorgehen.

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]]>Thorsten Kranz – Lead Data Scientist bei Deutsche Post DHLfull3791false145Thorsten Kranz ist Lead Data Scientist im Data Analytics Center of Excellence bei Deutsche Post DHL. Mit seinem Hintergrund in Physik und kognitiven Neurowissenschaften und annährend einem Jahrzehnt Erfahrung als Data Science Consultant entwickelt er heute Machine Learning Use-Cases und integriert diese in die Kernprozesse von DPDHL. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Thorsten einen Einblick hinter die Kulissen der Logistikprozesse und mit welcher Systematik er und sein Team bei der Umsetzung der Use-Cases vorgehen. .fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-31{width:100% !important;}.fusion-builder-column-31 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-32{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Thorsten Kranz – Lead Data Scientist bei Deutsche Post DHL erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Danko Nikolić – Head of AI and Data Science at evocenta GmbHDr. Danko Nikolić is both a scientist and an engineer: he publishes actively in the field of Neuroscience. On the other hand, at „Robots Go Mental“ Dr. Danko Nikolić works on Deeplearning with small amounts of data and at evocenta he is Head of AI and Data Science. In „The Erium Podcast“ he discusses with Theo the future of strong AI, how to scale intelligence and the role of models like GPT-3. Shownotes: Danko Nikolić is speaking about AI for crypto currencies  „The Handbook of Data Science and AI“ from Danko Nikolić .fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-33{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Danko Nikolić – Head of AI and Data Science at evocenta GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2709Tue, 12 Apr 2022 04:26:08 -0000

Dr. Danko Nikolić is both a scientist and an engineer: he publishes actively in the field of Neuroscience. On the other hand, at „Robots Go Mental“ Dr. Danko Nikolić works on Deeplearning with small amounts of data and at evocenta he is Head of AI and Data Science. In „The Erium Podcast“ he discusses with Theo the future of strong AI, how to scale intelligence and the role of models like GPT-3.

Shownotes:

Danko Nikolić is speaking about AI for crypto currencies 

„The Handbook of Data Science and AI“ from Danko Nikolić

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]]>Dr. Danko Nikolić – Head of AI and Data Science at evocenta GmbHfull3739false135Dr. Danko Nikolić is both a scientist and an engineer: he publishes actively in the field of Neuroscience. On the other hand, at „Robots Go Mental“ Dr. Danko Nikolić works on Deeplearning with small amounts of data and at evocenta he is Head of AI and Data Science. In „The Erium Podcast“ he discusses with Theo the future of strong AI, how to scale intelligence and the role of models like GPT-3. Shownotes: Danko Nikolić is speaking about AI for crypto currencies  „The Handbook of Data Science and AI“ from Danko Nikolić .fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-32{width:100% !important;}.fusion-builder-column-32 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-33{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Danko Nikolić – Head of AI and Data Science at evocenta GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Data Science und Use-Case Templates mit Halerium und CookiecutterEin Data Science Projekt steht und fällt mit seiner Struktur: die Umsetzungsgeschwindigkeit, Ergebnistiefe, Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit werden maßgeblich davon bestimmt. Umso wichtiger ist es, entsprechende Templates griffbereit zu haben. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo, wie Cookiecutter-Templates auf den verschiedenen Ebenen der Projektstruktur, spezifischer Experimente bis hin zum Deployment idealerweise zum Einsatz gebracht werden. Darüber hinaus gibt es wieder eine „Verirrte Statistik der Woche“! Zu diesem Thema fand auch ein Data Science eMeetup statt. Hier geht’s zum Video .fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-34{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Data Science und Use-Case Templates mit Halerium und Cookiecutter erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2696Tue, 05 Apr 2022 08:04:25 -0000

Ein Data Science Projekt steht und fällt mit seiner Struktur: die Umsetzungsgeschwindigkeit, Ergebnistiefe, Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit werden maßgeblich davon bestimmt. Umso wichtiger ist es, entsprechende Templates griffbereit zu haben. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo, wie Cookiecutter-Templates auf den verschiedenen Ebenen der Projektstruktur, spezifischer Experimente bis hin zum Deployment idealerweise zum Einsatz gebracht werden. Darüber hinaus gibt es wieder eine „Verirrte Statistik der Woche“!

Zu diesem Thema fand auch ein Data Science eMeetup statt. Hier geht’s zum Video

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]]>Data Science und Use-Case Templates mit Halerium und Cookiecutterfull2538false125Ein Data Science Projekt steht und fällt mit seiner Struktur: die Umsetzungsgeschwindigkeit, Ergebnistiefe, Reproduzierbarkeit und Übertragbarkeit werden maßgeblich davon bestimmt. Umso wichtiger ist es, entsprechende Templates griffbereit zu haben. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo, wie Cookiecutter-Templates auf den verschiedenen Ebenen der Projektstruktur, spezifischer Experimente bis hin zum Deployment idealerweise zum Einsatz gebracht werden. Darüber hinaus gibt es wieder eine „Verirrte Statistik der Woche“! Zu diesem Thema fand auch ein Data Science eMeetup statt. Hier geht’s zum Video .fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-33{width:100% !important;}.fusion-builder-column-33 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-34{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Data Science und Use-Case Templates mit Halerium und Cookiecutter erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Jean Metz – Senior Machine Learning Engineer at GfKDr. Jean Metz works as a Senior Machine Learning Engineer at GfK in Nürnberg. He is the Tech Lead of the Forecasting end-to-end team responsible for delivering reliable and scalable machine learning models into production. In „The Erium Podcast“ Dr. Jean Metz explains how he manages to turn ideas and experiments into software that runs, connects and integrates with the other components in an organization. Shownotes: BIRCH Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Maron Livny BIRCH: An efficient data clustering method for large databases Implementation in scikit learn .fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-35{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Jean Metz – Senior Machine Learning Engineer at GfK erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2688Tue, 29 Mar 2022 06:24:31 -0000

Dr. Jean Metz works as a Senior Machine Learning Engineer at GfK in Nürnberg. He is the Tech Lead of the Forecasting end-to-end team responsible for delivering reliable and scalable machine learning models into production. In „The Erium Podcast“ Dr. Jean Metz explains how he manages to turn ideas and experiments into software that runs, connects and integrates with the other components in an organization.

Shownotes:

BIRCH

Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Maron Livny BIRCH: An efficient data clustering method for large databases

Implementation in scikit learn

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]]>Dr. Jean Metz – Senior Machine Learning Engineer at GfKfull3295false115Dr. Jean Metz works as a Senior Machine Learning Engineer at GfK in Nürnberg. He is the Tech Lead of the Forecasting end-to-end team responsible for delivering reliable and scalable machine learning models into production. In „The Erium Podcast“ Dr. Jean Metz explains how he manages to turn ideas and experiments into software that runs, connects and integrates with the other components in an organization. Shownotes: BIRCH Tian Zhang, Raghu Ramakrishnan, Maron Livny BIRCH: An efficient data clustering method for large databases Implementation in scikit learn .fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-34{width:100% !important;}.fusion-builder-column-34 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-35{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Jean Metz – Senior Machine Learning Engineer at GfK erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Uli Zellbeck – Datenspezialist und Gründer von modellagentenUli Zellbeck ist Datenarchitekt, Data Warehouse & Business Intelligence Experte und Berater für Prozessmanagement, Datenstrategie und Künstliche Intelligenz. Mit seiner Agentur modellagenten deckt Uli die verschiedenen Projektphasen, von Schulungen, über die Erstellung von PoCs bis hin zur konkreten Umsetzung von Daten-Projekten ab. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm seinen Werdegang und wie ihm heute dieser Spagat gelingt. .fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-36{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Uli Zellbeck – Datenspezialist und Gründer von modellagenten erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2673Tue, 15 Mar 2022 07:43:56 -0000

Uli Zellbeck ist Datenarchitekt, Data Warehouse & Business Intelligence Experte und Berater für Prozessmanagement, Datenstrategie und Künstliche Intelligenz. Mit seiner Agentur modellagenten deckt Uli die verschiedenen Projektphasen, von Schulungen, über die Erstellung von PoCs bis hin zur konkreten Umsetzung von Daten-Projekten ab. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm seinen Werdegang und wie ihm heute dieser Spagat gelingt.

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]]>Uli Zellbeck – Datenspezialist und Gründer von modellagentenfull3066false105Uli Zellbeck ist Datenarchitekt, Data Warehouse & Business Intelligence Experte und Berater für Prozessmanagement, Datenstrategie und Künstliche Intelligenz. Mit seiner Agentur modellagenten deckt Uli die verschiedenen Projektphasen, von Schulungen, über die Erstellung von PoCs bis hin zur konkreten Umsetzung von Daten-Projekten ab. In dieser Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren wir mit ihm seinen Werdegang und wie ihm heute dieser Spagat gelingt. .fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-35{width:100% !important;}.fusion-builder-column-35 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-36{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Uli Zellbeck – Datenspezialist und Gründer von modellagenten erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNISAls Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an Fachbereichen und Technologien ab. Wie schafft man es, dabei immer auf dem Laufenden zu bleiben? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Christian Thiel einen Einblick in seine Arbeit, bei der es hinkriegt auch zu Beginn eines Data Science Projektes die langfristige MLOps Strategie nicht aus den Augen zu verlieren, während er und sein Team gleichzeitig kosteneffizient und agil bleiben. .fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-37{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2665Tue, 01 Mar 2022 05:57:55 -0000

Als Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an Fachbereichen und Technologien ab. Wie schafft man es, dabei immer auf dem Laufenden zu bleiben? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Christian Thiel einen Einblick in seine Arbeit, bei der es hinkriegt auch zu Beginn eines Data Science Projektes die langfristige MLOps Strategie nicht aus den Augen zu verlieren, während er und sein Team gleichzeitig kosteneffizient und agil bleiben.

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]]>Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNISfull3458false95Als Berater für Data Architecture, Data Engineering und Data Science bei QUNIS deckt Christian Thiel eine breites Spektrum an Fachbereichen und Technologien ab. Wie schafft man es, dabei immer auf dem Laufenden zu bleiben? In dieser Folge von „The Erium Podcast“ gibt uns Christian Thiel einen Einblick in seine Arbeit, bei der es hinkriegt auch zu Beginn eines Data Science Projektes die langfristige MLOps Strategie nicht aus den Augen zu verlieren, während er und sein Team gleichzeitig kosteneffizient und agil bleiben. .fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-36{width:100% !important;}.fusion-builder-column-36 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-37{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Thiel – Head of Unit Data bei QUNIS erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbHEin solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg wird, wenn es mal eng wird. Als promovierter Mathematiker ist Dr. Stefan König daher bestens für seine Arbeit als Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH gerüstet. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie Ehrenmüller mit kleinen Data Science Teams Machine Learning Lösungen im engen Austausch mit mittelständischen Kunden umsetzt und aus welchen Teilen der Projektarbeit er mit seinem Team wiederverwendbares Tooling gebaut hat. .fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-38{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2657Tue, 15 Feb 2022 06:22:44 -0000

Ein solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg wird, wenn es mal eng wird. Als promovierter Mathematiker ist Dr. Stefan König daher bestens für seine Arbeit als Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH gerüstet. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie Ehrenmüller mit kleinen Data Science Teams Machine Learning Lösungen im engen Austausch mit mittelständischen Kunden umsetzt und aus welchen Teilen der Projektarbeit er mit seinem Team wiederverwendbares Tooling gebaut hat.

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]]>Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbHfull4241false85Ein solide mathematische Grundausbildung ist einer der entscheidenden Faktoren dafür, dass ein Machine Learning Projekt auch dann zum Erfolg wird, wenn es mal eng wird. Als promovierter Mathematiker ist Dr. Stefan König daher bestens für seine Arbeit als Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH gerüstet. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie Ehrenmüller mit kleinen Data Science Teams Machine Learning Lösungen im engen Austausch mit mittelständischen Kunden umsetzt und aus welchen Teilen der Projektarbeit er mit seinem Team wiederverwendbares Tooling gebaut hat. .fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-37{width:100% !important;}.fusion-builder-column-37 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-38{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Stefan König – Senior Data Scientist bei der Ehrenmüller GmbH erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen BahnData Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta – Head of Algorithms of Operations bei der DB Netz AG – anschaulich erklärt. Denn wer im Stande ist mit und nicht gegen die Strukturen zu arbeiten hat damit einen umso längeren Hebel, um mit den eigenen Lösungen Impact zu erzielen. In „The Erium Podcast“ eröffnet sie einen Blick hinter die Kulissen der DB, an welchen Use-Cases sie arbeitet und welche Algorithmen dabei zum Einsatz kommen. .fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-39{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2650Tue, 01 Feb 2022 06:13:27 -0000

Data Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta – Head of Algorithms of Operations bei der DB Netz AG – anschaulich erklärt. Denn wer im Stande ist mit und nicht gegen die Strukturen zu arbeiten hat damit einen umso längeren Hebel, um mit den eigenen Lösungen Impact zu erzielen. In „The Erium Podcast“ eröffnet sie einen Blick hinter die Kulissen der DB, an welchen Use-Cases sie arbeitet und welche Algorithmen dabei zum Einsatz kommen.

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]]>Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahnfull2961false75Data Science und Machine Learning vs. Deutsche Bahn und Konzernstrukturen. Ein Widerspruch? Nicht unbedingt, wie Dr. Hannah Richta – Head of Algorithms of Operations bei der DB Netz AG – anschaulich erklärt. Denn wer im Stande ist mit und nicht gegen die Strukturen zu arbeiten hat damit einen umso längeren Hebel, um mit den eigenen Lösungen Impact zu erzielen. In „The Erium Podcast“ eröffnet sie einen Blick hinter die Kulissen der DB, an welchen Use-Cases sie arbeitet und welche Algorithmen dabei zum Einsatz kommen. .fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-38{width:100% !important;}.fusion-builder-column-38 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-39{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Hannah Richta – Maximaler Impact von Machine Learning bei der Deutschen Bahn erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Marius Försch – Senior Data Product Manager bei MindfuelWie viel Science steckt wirklich in Data Science? Und wann ist es die richtige Entscheidung den eigenen Lieblingsalgorithmus im Interesse einer kundenzentrierten Lösung fallen zu lassen? Marius Försch ist Senior Data Product Manager bei Mindfuel und diskutiert in dieser Podcastfolge gemeinsam mit Theo den spannenden Bogen von Machine Learning Projekten hin zu kompletten ML Produktportfolios. .fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-40{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuel erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2640Tue, 18 Jan 2022 07:34:54 -0000

Wie viel Science steckt wirklich in Data Science? Und wann ist es die richtige Entscheidung den eigenen Lieblingsalgorithmus im Interesse einer kundenzentrierten Lösung fallen zu lassen? Marius Försch ist Senior Data Product Manager bei Mindfuel und diskutiert in dieser Podcastfolge gemeinsam mit Theo den spannenden Bogen von Machine Learning Projekten hin zu kompletten ML Produktportfolios.

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]]>Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuelfull4162false65Wie viel Science steckt wirklich in Data Science? Und wann ist es die richtige Entscheidung den eigenen Lieblingsalgorithmus im Interesse einer kundenzentrierten Lösung fallen zu lassen? Marius Försch ist Senior Data Product Manager bei Mindfuel und diskutiert in dieser Podcastfolge gemeinsam mit Theo den spannenden Bogen von Machine Learning Projekten hin zu kompletten ML Produktportfolios. .fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-39{width:100% !important;}.fusion-builder-column-39 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-40{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Marius Försch – Senior Data Product Manager bei Mindfuel erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Company„Still today, most Data Science projects fail“ – nicht mit Nikolaj Waller, Data Scientist bei MHP – A Porsche Company. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie er es gemeinsam mit seinem Team bei einem Kunden geschafft hat, treffsicher eine Recommender Engine Lösung zu entwickeln von der die Benutzer begeistert sind und die konzernweit ausgerollt wurde. .fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-41{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Company erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2629Tue, 04 Jan 2022 10:57:58 -0000

„Still today, most Data Science projects fail“ – nicht mit Nikolaj Waller, Data Scientist bei MHP – A Porsche Company. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie er es gemeinsam mit seinem Team bei einem Kunden geschafft hat, treffsicher eine Recommender Engine Lösung zu entwickeln von der die Benutzer begeistert sind und die konzernweit ausgerollt wurde.

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]]>Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Companyfull2746false55„Still today, most Data Science projects fail“ – nicht mit Nikolaj Waller, Data Scientist bei MHP – A Porsche Company. Im Gespräch mit Theo erklärt er, wie er es gemeinsam mit seinem Team bei einem Kunden geschafft hat, treffsicher eine Recommender Engine Lösung zu entwickeln von der die Benutzer begeistert sind und die konzernweit ausgerollt wurde. .fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-40{width:100% !important;}.fusion-builder-column-40 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-41{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Nikolaj Waller – Data Scientist bei MHP – A Porsche Company erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Fabian Witt – Head of Data Science bei MathemaAls Head of Data Science bei Mathema steckt Fabian Witt sowohl hands-on in Kundenprojekten, als auch in der Rolle des Team-Coaches und Mentors. Wie er es schafft mit seinen Kunden scheinbar unlösbare Projekte doch zu realisieren, dabei stets auf einer gemeinsamen Augenhöhe bleibt und wie ihm seine Vorliebe für Algorithmen fernab des Mainstreams dabei hilft, erfahrt ihr in dieser Ausgabe von The Erium Podcast! .fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-42{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathema erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2622Tue, 14 Dec 2021 06:28:36 -0000

Als Head of Data Science bei Mathema steckt Fabian Witt sowohl hands-on in Kundenprojekten, als auch in der Rolle des Team-Coaches und Mentors. Wie er es schafft mit seinen Kunden scheinbar unlösbare Projekte doch zu realisieren, dabei stets auf einer gemeinsamen Augenhöhe bleibt und wie ihm seine Vorliebe für Algorithmen fernab des Mainstreams dabei hilft, erfahrt ihr in dieser Ausgabe von The Erium Podcast!

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]]>Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathemafull3747false45Als Head of Data Science bei Mathema steckt Fabian Witt sowohl hands-on in Kundenprojekten, als auch in der Rolle des Team-Coaches und Mentors. Wie er es schafft mit seinen Kunden scheinbar unlösbare Projekte doch zu realisieren, dabei stets auf einer gemeinsamen Augenhöhe bleibt und wie ihm seine Vorliebe für Algorithmen fernab des Mainstreams dabei hilft, erfahrt ihr in dieser Ausgabe von The Erium Podcast! .fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-41{width:100% !important;}.fusion-builder-column-41 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-42{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Fabian Witt – Head of Data Science bei Mathema erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUNKI-basierte Sprachassistenzsysteme gehören für viele Menschen heutzutage zum Alltag. Als Geschäftsführer der KENBUN IT AG arbeitet Michael Eder daran, dass diese Form der KI auch in professionellen Umgebungen gewinnbringend zum Einsatz kommt. Im Gespräch mit Theo spricht er darüber, wie er zu Großentwicklungen wie GPT-3 steht und wie er mit seinen Kollegen die speziellen Herausforderungen in individuellen Kundenprojekten meistert. .fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-43{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2605Tue, 30 Nov 2021 06:22:51 -0000

KI-basierte Sprachassistenzsysteme gehören für viele Menschen heutzutage zum Alltag. Als Geschäftsführer der KENBUN IT AG arbeitet Michael Eder daran, dass diese Form der KI auch in professionellen Umgebungen gewinnbringend zum Einsatz kommt. Im Gespräch mit Theo spricht er darüber, wie er zu Großentwicklungen wie GPT-3 steht und wie er mit seinen Kollegen die speziellen Herausforderungen in individuellen Kundenprojekten meistert.

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]]>Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUNfull3681false35KI-basierte Sprachassistenzsysteme gehören für viele Menschen heutzutage zum Alltag. Als Geschäftsführer der KENBUN IT AG arbeitet Michael Eder daran, dass diese Form der KI auch in professionellen Umgebungen gewinnbringend zum Einsatz kommt. Im Gespräch mit Theo spricht er darüber, wie er zu Großentwicklungen wie GPT-3 steht und wie er mit seinen Kollegen die speziellen Herausforderungen in individuellen Kundenprojekten meistert. .fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-42{width:100% !important;}.fusion-builder-column-42 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-43{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Michael Eder – KI-basierte Sprachassistenzsysteme und Gründer von KENBUN erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning ReplyDr. Sergio Lopez-Gehler ist Senior Consultant bei Reply in der Rolle eines Data Scientist & Cloud Architect. Doch was macht diese Rolle eigentlich in seinem Arbeitsalltag aus? Und wie läuft die Zusammenarbeit mit Großkunden wirklich ab? Gemeinsam mit Theo gibt Dr. Sergio Lopez-Gehler einen Einblick in die Welt des Consultings und zeigt unter anderem auf, warum das Thema MLOps – wenn auch von vielen noch unterschätzt – auch heute schon so wichtig ist. .fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-44{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Reply erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2575Tue, 16 Nov 2021 06:35:09 -0000

Dr. Sergio Lopez-Gehler ist Senior Consultant bei Reply in der Rolle eines Data Scientist & Cloud Architect. Doch was macht diese Rolle eigentlich in seinem Arbeitsalltag aus? Und wie läuft die Zusammenarbeit mit Großkunden wirklich ab? Gemeinsam mit Theo gibt Dr. Sergio Lopez-Gehler einen Einblick in die Welt des Consultings und zeigt unter anderem auf, warum das Thema MLOps – wenn auch von vielen noch unterschätzt – auch heute schon so wichtig ist.

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]]>Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Replyfull3076false25Dr. Sergio Lopez-Gehler ist Senior Consultant bei Reply in der Rolle eines Data Scientist & Cloud Architect. Doch was macht diese Rolle eigentlich in seinem Arbeitsalltag aus? Und wie läuft die Zusammenarbeit mit Großkunden wirklich ab? Gemeinsam mit Theo gibt Dr. Sergio Lopez-Gehler einen Einblick in die Welt des Consultings und zeigt unter anderem auf, warum das Thema MLOps – wenn auch von vielen noch unterschätzt – auch heute schon so wichtig ist. .fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-43{width:100% !important;}.fusion-builder-column-43 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-44{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Sergio Lopez-Gehler – Senior Consultant & Cloud Architect bei Machine Learning Reply erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoMLDr. Markus Köster verantwortet die Forschung und Entwicklung im Bereich Industrial Analytics bei Weidmüller. Mit „Weidmüller Industrial AutoML“ hat er gemeinsam mit seinem Team eine überdurchschnittlich erfolgreiche Machine Learning Lösung entwickelt. Doch wie funktioniert es, dass Maschinen- und Prozessexperten Machine Learning Modelle benutzen, ohne Vorkenntnisse in Data Science zu besitzen? Welche Entwicklungsentscheidungen und Teamaufstellungen waren dazu nötig? In „The Erium Podcast“ teilt Dr. Markus Köster dazu seine Erfahrungen und Erkenntnisse. Dr. Markus Köster nimmt auch an unserem Data Science eMeetup am 30.11.2021 teil. Hier geht`s zum eMeetup Data Science eMeetup mit Dr. Markus Köster .fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-45{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2553Tue, 02 Nov 2021 06:42:36 -0000

Dr. Markus Köster verantwortet die Forschung und Entwicklung im Bereich Industrial Analytics bei Weidmüller. Mit „Weidmüller Industrial AutoML“ hat er gemeinsam mit seinem Team eine überdurchschnittlich erfolgreiche Machine Learning Lösung entwickelt. Doch wie funktioniert es, dass Maschinen- und Prozessexperten Machine Learning Modelle benutzen, ohne Vorkenntnisse in Data Science zu besitzen? Welche Entwicklungsentscheidungen und Teamaufstellungen waren dazu nötig? In „The Erium Podcast“ teilt Dr. Markus Köster dazu seine Erfahrungen und Erkenntnisse.

Dr. Markus Köster nimmt auch an unserem Data Science eMeetup am 30.11.2021 teil.
Hier geht`s zum eMeetup

Data Science eMeetup mit Dr. Markus Köster

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]]>Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoMLfull2913false15Dr. Markus Köster verantwortet die Forschung und Entwicklung im Bereich Industrial Analytics bei Weidmüller. Mit „Weidmüller Industrial AutoML“ hat er gemeinsam mit seinem Team eine überdurchschnittlich erfolgreiche Machine Learning Lösung entwickelt. Doch wie funktioniert es, dass Maschinen- und Prozessexperten Machine Learning Modelle benutzen, ohne Vorkenntnisse in Data Science zu besitzen? Welche Entwicklungsentscheidungen und Teamaufstellungen waren dazu nötig? In „The Erium Podcast“ teilt Dr. Markus Köster dazu seine Erfahrungen und Erkenntnisse. Dr. Markus Köster nimmt auch an unserem Data Science eMeetup am 30.11.2021 teil. Hier geht`s zum eMeetup Data Science eMeetup mit Dr. Markus Köster .fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-44{width:100% !important;}.fusion-builder-column-44 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-45{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Markus Köster – Industrial Analytics mit Weidmüller Industrial AutoML erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WRAP UP Season 4In Staffel 4 haben wir uns das Thema Causal Machine Learning genauer angeschaut – angefangen von der Begriffserklärung, wofür man es braucht und wo Causal Machine Learning überall eingesetzt wird. Maksim und Theo haben eine Reihe von Fachtermini gelüftet und erklärt, welche Algorithmen sich für Causal Machine Learning eignen und wie man damit am meisten rausholt! Instagram Facebook LinkedIn Youtube .fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-46{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WRAP UP Season 4 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2371Wed, 30 Jun 2021 13:25:31 -0000

In Staffel 4 haben wir uns das Thema Causal Machine Learning genauer angeschaut – angefangen von der Begriffserklärung, wofür man es braucht und wo Causal Machine Learning überall eingesetzt wird. Maksim und Theo haben eine Reihe von Fachtermini gelüftet und erklärt, welche Algorithmen sich für Causal Machine Learning eignen und wie man damit am meisten rausholt!

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]]>WRAP UP Season 4full87false104In Staffel 4 haben wir uns das Thema Causal Machine Learning genauer angeschaut – angefangen von der Begriffserklärung, wofür man es braucht und wo Causal Machine Learning überall eingesetzt wird. Maksim und Theo haben eine Reihe von Fachtermini gelüftet und erklärt, welche Algorithmen sich für Causal Machine Learning eignen und wie man damit am meisten rausholt! Instagram Facebook LinkedIn Youtube .fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-45{width:100% !important;}.fusion-builder-column-45 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-46{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WRAP UP Season 4 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur AlgorithmenCausal Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen und Mathematik! In dieser Folge von The Erium Podcast besprechen Maksim und Theo was man für ein erfolgreiches Causal Inference Projekt neben der reinen Technik auf keinen Fall außer Acht lassen darf. Beim Algorithmus der Woche wartet ein wahres Multi-Talent auf euch. Freut euch auf das Finale von Staffel 4 von The Erium Podcast! .fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-47{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2362Tue, 22 Jun 2021 20:28:52 -0000

Causal Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen und Mathematik! In dieser Folge von The Erium Podcast besprechen Maksim und Theo was man für ein erfolgreiches Causal Inference Projekt neben der reinen Technik auf keinen Fall außer Acht lassen darf. Beim Algorithmus der Woche wartet ein wahres Multi-Talent auf euch. Freut euch auf das Finale von Staffel 4 von The Erium Podcast!

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]]>CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmenfull3351false94Causal Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen und Mathematik! In dieser Folge von The Erium Podcast besprechen Maksim und Theo was man für ein erfolgreiches Causal Inference Projekt neben der reinen Technik auf keinen Fall außer Acht lassen darf. Beim Algorithmus der Woche wartet ein wahres Multi-Talent auf euch. Freut euch auf das Finale von Staffel 4 von The Erium Podcast! .fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-46{width:100% !important;}.fusion-builder-column-46 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-47{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – mehr als nur Algorithmen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus?Causal machine learning als Allheilmittel? Weit gefehlt! In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo bei welcher Art von Problemstellungen und unter welchen Rahmenbedingungen es am sinnvollsten ist, einen kausalen Ansatz zu verfolgen. Maksim arbeitet ein Trauma aus seiner frühen Zeit als Data Scientist auf und auch Theo wird unerwarteter Weise von p-Values verfolgt. Das und noch mehr erwartet euch in der neusten Folge von The Erium Podcast. p-Values Jupyter Notebook Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-48{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2352Tue, 15 Jun 2021 06:52:59 -0000

Causal machine learning als Allheilmittel? Weit gefehlt! In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo bei welcher Art von Problemstellungen und unter welchen Rahmenbedingungen es am sinnvollsten ist, einen kausalen Ansatz zu verfolgen. Maksim arbeitet ein Trauma aus seiner frühen Zeit als Data Scientist auf und auch Theo wird unerwarteter Weise von p-Values verfolgt. Das und noch mehr erwartet euch in der neusten Folge von The Erium Podcast.

p-Values

Jupyter Notebook

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]]>CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus?full3022false84Causal machine learning als Allheilmittel? Weit gefehlt! In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo bei welcher Art von Problemstellungen und unter welchen Rahmenbedingungen es am sinnvollsten ist, einen kausalen Ansatz zu verfolgen. Maksim arbeitet ein Trauma aus seiner frühen Zeit als Data Scientist auf und auch Theo wird unerwarteter Weise von p-Values verfolgt. Das und noch mehr erwartet euch in der neusten Folge von The Erium Podcast. p-Values Jupyter Notebook Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-47{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-47 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-48{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – wie holt man am meisten damit raus? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas NatschlägerIn dieser Folge ist Thomas Natschläger, Lead AI/Data Scientist von Dynatrace, zu Gast! Gemeinsam mit Maksim und Theo diskutiert er, welche Rolle kausales Machine Learning beim Application Performance Monitoring spielt. Welche Vorraussetzungen müssen sowohl technisch, als auch algorithmisch gegeben sein und welchen Mehrwert hat der Kunde davon? All das erfahrt ihr in dieser Folge von The Erium Podcast. Dynatrace .fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-49{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas Natschläger erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2334Tue, 08 Jun 2021 03:55:27 -0000

In dieser Folge ist Thomas Natschläger, Lead AI/Data Scientist von Dynatrace, zu Gast! Gemeinsam mit Maksim und Theo diskutiert er, welche Rolle kausales Machine Learning beim Application Performance Monitoring spielt. Welche Vorraussetzungen müssen sowohl technisch, als auch algorithmisch gegeben sein und welchen Mehrwert hat der Kunde davon? All das erfahrt ihr in dieser Folge von The Erium Podcast.

Dynatrace

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]]>AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas Natschlägerfull3596false74In dieser Folge ist Thomas Natschläger, Lead AI/Data Scientist von Dynatrace, zu Gast! Gemeinsam mit Maksim und Theo diskutiert er, welche Rolle kausales Machine Learning beim Application Performance Monitoring spielt. Welche Vorraussetzungen müssen sowohl technisch, als auch algorithmisch gegeben sein und welchen Mehrwert hat der Kunde davon? All das erfahrt ihr in dieser Folge von The Erium Podcast. Dynatrace .fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-48{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-48 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-49{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag AI ANSÄTZE FÜR KAUSALE URSACHENFINDUNG FÜR APPLICATION PERFORMANCE MONITORING – mit Thomas Natschläger erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 2In der neusten Folge von The Erium Podcast setzen Maksim und Theo ihren Rückblick auf die letzten Data Science Meetups fort. Worum ging es jeweils und was waren die spannendsten Erkenntnisse? Und wie schaffte es Least Squares zum Algorithmus der Woche? Hört rein, was Maksim und Theo dazu verraten! Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-50{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 2 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2328Tue, 25 May 2021 12:00:51 -0000

In der neusten Folge von The Erium Podcast setzen Maksim und Theo ihren Rückblick auf die letzten Data Science Meetups fort. Worum ging es jeweils und was waren die spannendsten Erkenntnisse? Und wie schaffte es Least Squares zum Algorithmus der Woche? Hört rein, was Maksim und Theo dazu verraten!

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]]>REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 2full3686false64In der neusten Folge von The Erium Podcast setzen Maksim und Theo ihren Rückblick auf die letzten Data Science Meetups fort. Worum ging es jeweils und was waren die spannendsten Erkenntnisse? Und wie schaffte es Least Squares zum Algorithmus der Woche? Hört rein, was Maksim und Theo dazu verraten! Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-49{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-49 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-50{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 2 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 1In der neusten Folge von The Erium Podcast blicken Maksim und Theo zurück auf eine spannende Serie unserer Data Science Meetups. Sie verraten euch, worum es jeweils ging, und was die jeweils interessantesten Insights waren. Darüber hinaus wartet mit dem „Blick in den Werkzeugkasten“ eine neue Kategorie auf euch. Hört rein, welche Tipps Maksim und Theo in dieser Folge für euch auf Lager haben! Numpy.einsum Link zum Discord Server Link zum eMeetup Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-50{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-50 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-50{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-50 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-50{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-50 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-51{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 1 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2318Tue, 18 May 2021 04:34:10 -0000

In der neusten Folge von The Erium Podcast blicken Maksim und Theo zurück auf eine spannende Serie unserer Data Science Meetups. Sie verraten euch, worum es jeweils ging, und was die jeweils interessantesten Insights waren. Darüber hinaus wartet mit dem „Blick in den Werkzeugkasten“ eine neue Kategorie auf euch. Hört rein, welche Tipps Maksim und Theo in dieser Folge für euch auf Lager haben!

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]]>REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 1full3181false54In der neusten Folge von The Erium Podcast blicken Maksim und Theo zurück auf eine spannende Serie unserer Data Science Meetups. Sie verraten euch, worum es jeweils ging, und was die jeweils interessantesten Insights waren. Darüber hinaus wartet mit dem „Blick in den Werkzeugkasten“ eine neue Kategorie auf euch. Hört rein, welche Tipps Maksim und Theo in dieser Folge für euch auf Lager haben! Numpy.einsum Link zum Discord Server Link zum eMeetup Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-50{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-50 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-50{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-50 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-50{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-50 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-51{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag REVIEW DATA SCIENCE MEETUPS 1 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.CAUSAL MACHINE LEARNING – welche Algorithmen eignen sich dafür?Welche Algorithmen eignen sich fürs Causal Machine Learning und was haben diese gemeinsam? Und muss ich diese Algorithmen alle selbst implementieren oder gibt es bereits Packages die ich direkt nutzen kann? In der neusten Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo Alternativen zu Bayes’schen Netzen und stellen euch die Vor- und Nachteile verschiedener existierender Causal ML Lösungen vor. Und über die irregeleitete Statistik hinaus haben wir eine neue Rubrik für euch auf Lager. Halerium Structural Equation Modeling Machine Learning Algorithmus der Woche: Self-Organizing Map (SOM) DoWhy NumPyro und dessen Do-Operator CausalML Causallib Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-51{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-51 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-51{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-51 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-51{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-51 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-52{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – welche Algorithmen eignen sich dafür? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2307Tue, 11 May 2021 04:07:26 -0000

Welche Algorithmen eignen sich fürs Causal Machine Learning und was haben diese gemeinsam? Und muss ich diese Algorithmen alle selbst implementieren oder gibt es bereits Packages die ich direkt nutzen kann? In der neusten Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo Alternativen zu Bayes’schen Netzen und stellen euch die Vor- und Nachteile verschiedener existierender Causal ML Lösungen vor. Und über die irregeleitete Statistik hinaus haben wir eine neue Rubrik für euch auf Lager.

Halerium

Structural Equation Modeling

Machine Learning Algorithmus der Woche: Self-Organizing Map (SOM)

DoWhy
NumPyro und dessen Do-Operator
CausalML
Causallib

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]]>CAUSAL MACHINE LEARNING – welche Algorithmen eignen sich dafür?full2355false44Welche Algorithmen eignen sich fürs Causal Machine Learning und was haben diese gemeinsam? Und muss ich diese Algorithmen alle selbst implementieren oder gibt es bereits Packages die ich direkt nutzen kann? In der neusten Folge von „The Erium Podcast“ diskutieren Maksim und Theo Alternativen zu Bayes’schen Netzen und stellen euch die Vor- und Nachteile verschiedener existierender Causal ML Lösungen vor. Und über die irregeleitete Statistik hinaus haben wir eine neue Rubrik für euch auf Lager. Halerium Structural Equation Modeling Machine Learning Algorithmus der Woche: Self-Organizing Map (SOM) DoWhy NumPyro und dessen Do-Operator CausalML Causallib Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-51{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-51 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-51{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-51 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-51{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-51 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-52{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – welche Algorithmen eignen sich dafür? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der PraxisWann werden Entscheidungen, die ohne Causal Inference getroffen werden, richtig teuer? Und was haben Gutscheine mit der Prozessindustrie zu tun? In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo konkrete Beispiele aus der Praxis und erklären wie euch die korrekte Modellierung der kausalen Zusammenhänge davor bewahrt aufs Glatteis geführt zu werden. Darüber hinaus hat Maksim in dieser Woche ein augenöffnendes Beispiel für die verirrte Statistik gefunden, bei dem Kondition und Zufallsgröße munter vertauscht werden. Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-52{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-52 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-52{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-52 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-52{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-52 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-53{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der Praxis erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2296Tue, 04 May 2021 04:31:54 -0000

Wann werden Entscheidungen, die ohne Causal Inference getroffen werden, richtig teuer? Und was haben Gutscheine mit der Prozessindustrie zu tun? In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo konkrete Beispiele aus der Praxis und erklären wie euch die korrekte Modellierung der kausalen Zusammenhänge davor bewahrt aufs Glatteis geführt zu werden. Darüber hinaus hat Maksim in dieser Woche ein augenöffnendes Beispiel für die verirrte Statistik gefunden, bei dem Kondition und Zufallsgröße munter vertauscht werden.

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]]>CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der Praxisfull2395false34Wann werden Entscheidungen, die ohne Causal Inference getroffen werden, richtig teuer? Und was haben Gutscheine mit der Prozessindustrie zu tun? In dieser Folge diskutieren Maksim und Theo konkrete Beispiele aus der Praxis und erklären wie euch die korrekte Modellierung der kausalen Zusammenhänge davor bewahrt aufs Glatteis geführt zu werden. Darüber hinaus hat Maksim in dieser Woche ein augenöffnendes Beispiel für die verirrte Statistik gefunden, bei dem Kondition und Zufallsgröße munter vertauscht werden. Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-52{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-52 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-52{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-52 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-52{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-52 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-53{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – Use Cases aus der Praxis erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.CAUSAL MACHINE LEARNING – Korrelation, Kausalität und die verirrte StatistikSpurious Correlations, D-Separation, Counterfactuals… und was haben eigentlich Bärte mit Machine Learning zu tun? In dieser Folge von The Erium Podcast gehen wir auf eine Reihe von Fachtermini ein und lüften dabei was – und vor allem auch was nicht – hinter den Begriffen steckt. Außerdem rufen Theo und Maksim die verirrte Statistik der Woche ins Leben, mit dem Untertitel „Daten lügen nicht, aber erzählen auch nicht immer die ganze Wahrheit“. Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-53{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-53 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-53{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-53 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-53{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-53 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-54{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – Korrelation, Kausalität und die verirrte Statistik erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2284Tue, 27 Apr 2021 05:39:14 -0000

Spurious Correlations, D-Separation, Counterfactuals… und was haben eigentlich Bärte mit Machine Learning zu tun? In dieser Folge von The Erium Podcast gehen wir auf eine Reihe von Fachtermini ein und lüften dabei was – und vor allem auch was nicht – hinter den Begriffen steckt. Außerdem rufen Theo und Maksim die verirrte Statistik der Woche ins Leben, mit dem Untertitel „Daten lügen nicht, aber erzählen auch nicht immer die ganze Wahrheit“.

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]]>CAUSAL MACHINE LEARNING – Korrelation, Kausalität und die verirrte Statistikfull3078false24Spurious Correlations, D-Separation, Counterfactuals… und was haben eigentlich Bärte mit Machine Learning zu tun? In dieser Folge von The Erium Podcast gehen wir auf eine Reihe von Fachtermini ein und lüften dabei was – und vor allem auch was nicht – hinter den Begriffen steckt. Außerdem rufen Theo und Maksim die verirrte Statistik der Woche ins Leben, mit dem Untertitel „Daten lügen nicht, aber erzählen auch nicht immer die ganze Wahrheit“. Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-53{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-53 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-53{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-53 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-53{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-53 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-54{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – Korrelation, Kausalität und die verirrte Statistik erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.CAUSAL MACHINE LEARNING – was ist das genau und wofür braucht man es?Zum Auftakt der Staffel 4 klären wir zunächst den Begriff Causal Machine Learning. Die reine Statistik kümmert sich nicht um Kausalitäten. Der Mensch hingegen sucht lechzend nach kausalen Zusammenhängen. Das ist eine gefährliche Kombination. Durch Causal Machine Learning können wir diese Zusammenhänge nüchtern behandeln – so wie wir es von der Mathematik gewohnt sind. Theo und Maksim geben einen ersten Einblick wann und wo Causal ML genutzt wird. Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-54{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-54 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-54{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-54 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-54{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-54 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-55{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – was ist das genau und wofür braucht man es? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2270Tue, 20 Apr 2021 07:11:07 -0000

Zum Auftakt der Staffel 4 klären wir zunächst den Begriff Causal Machine Learning. Die reine Statistik kümmert sich nicht um Kausalitäten. Der Mensch hingegen sucht lechzend nach kausalen Zusammenhängen. Das ist eine gefährliche Kombination. Durch Causal Machine Learning können wir diese Zusammenhänge nüchtern behandeln – so wie wir es von der Mathematik gewohnt sind. Theo und Maksim geben einen ersten Einblick wann und wo Causal ML genutzt wird.

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]]>CAUSAL MACHINE LEARNING – was ist das genau und wofür braucht man es?full1420false14Zum Auftakt der Staffel 4 klären wir zunächst den Begriff Causal Machine Learning. Die reine Statistik kümmert sich nicht um Kausalitäten. Der Mensch hingegen sucht lechzend nach kausalen Zusammenhängen. Das ist eine gefährliche Kombination. Durch Causal Machine Learning können wir diese Zusammenhänge nüchtern behandeln – so wie wir es von der Mathematik gewohnt sind. Theo und Maksim geben einen ersten Einblick wann und wo Causal ML genutzt wird. Du möchtest dich unbedingt zu diesem Thema mit weiteren Experten austauschen? Dann registriere dich jetzt bei unserer Data Science Meetup Gruppe: Link zur Registrierung .fusion-body .fusion-builder-column-54{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-54 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-54{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-54 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-54{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-54 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-55{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag CAUSAL MACHINE LEARNING – was ist das genau und wofür braucht man es? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WRAP UP Season 3Das war’s mit unserer 3ten Staffel! Wir blicken zurück auf Erikas Abenteuer und tollen Diskussionen mit erstklassigen Experten aus der Welt von Data Science und Machine Learning. Und: Wir erzählen euch wie es mit dem Podcast weiter geht! The Erium Podcast: LinkedIn, Facebook , Twitter, Instagram .fusion-body .fusion-builder-column-55{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-55 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-55{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-55 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-55{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-55 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-56{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WRAP UP Season 3 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2257Thu, 25 Feb 2021 07:44:35 -0000

Das war’s mit unserer 3ten Staffel! Wir blicken zurück auf Erikas Abenteuer und tollen Diskussionen mit erstklassigen Experten aus der Welt von Data Science und Machine Learning. Und: Wir erzählen euch wie es mit dem Podcast weiter geht!

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]]>WRAP UP Season 3full87false103Das war’s mit unserer 3ten Staffel! Wir blicken zurück auf Erikas Abenteuer und tollen Diskussionen mit erstklassigen Experten aus der Welt von Data Science und Machine Learning. Und: Wir erzählen euch wie es mit dem Podcast weiter geht! The Erium Podcast: LinkedIn, Facebook , Twitter, Instagram .fusion-body .fusion-builder-column-55{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-55 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-55{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-55 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-55{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-55 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-56{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WRAP UP Season 3 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter DenkWie skaliert man Data Science-Use Cases? Was muss man dabei beachten? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Walter Denk, Senior Data Scientist bei Bayer, und Theo Steininger. Walter’s LinkedIn: Walter Denk | LinkedIn Bayer: Bayer: Übersicht | LinkedIn .fusion-body .fusion-builder-column-56{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-56 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-56{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-56 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-56{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-56 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-57{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denk erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2241Tue, 16 Feb 2021 11:26:36 -0000

Wie skaliert man Data Science-Use Cases? Was muss man dabei beachten? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Walter Denk, Senior Data Scientist bei Bayer, und Theo Steininger.

Walter’s LinkedIn: Walter Denk | LinkedIn

Bayer: Bayer: Übersicht | LinkedIn

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]]>WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denkfull3318false93Wie skaliert man Data Science-Use Cases? Was muss man dabei beachten? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Walter Denk, Senior Data Scientist bei Bayer, und Theo Steininger. Walter’s LinkedIn: Walter Denk | LinkedIn Bayer: Bayer: Übersicht | LinkedIn .fusion-body .fusion-builder-column-56{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-56 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-56{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-56 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-56{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-56 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-57{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denk erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver BrachtWie funktioniert effektives und nachhaltiges Deployment? Muss man als Data Scientist nach dem Projekt noch Babysitter für sein Modell spielen? Das und noch mehr diskutieren wir gemeinsam mit Oliver Bracht, Chief Data Scientist der eoda GmbH, und Theo Steininger in dieser neuen Folge. Oliver’s LinkedIn: Oliver Bracht | LinkedIn eoda: Data Science Dienstleister: Nutzen Sie jetzt Ihre Daten (eoda.de) YUNA: YUNA – Die Data Science Software (eoda.de) .fusion-body .fusion-builder-column-57{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-57 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-57{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-57 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-57{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-57 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-58{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Bracht erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2235Tue, 09 Feb 2021 10:11:44 -0000

Wie funktioniert effektives und nachhaltiges Deployment? Muss man als Data Scientist nach dem Projekt noch Babysitter für sein Modell spielen? Das und noch mehr diskutieren wir gemeinsam mit Oliver Bracht, Chief Data Scientist der eoda GmbH, und Theo Steininger in dieser neuen Folge.

Oliver’s LinkedIn: Oliver Bracht | LinkedIn

eoda: Data Science Dienstleister: Nutzen Sie jetzt Ihre Daten (eoda.de)

YUNA: YUNA – Die Data Science Software (eoda.de)

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]]>WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Brachtfull3422false83Wie funktioniert effektives und nachhaltiges Deployment? Muss man als Data Scientist nach dem Projekt noch Babysitter für sein Modell spielen? Das und noch mehr diskutieren wir gemeinsam mit Oliver Bracht, Chief Data Scientist der eoda GmbH, und Theo Steininger in dieser neuen Folge. Oliver’s LinkedIn: Oliver Bracht | LinkedIn eoda: Data Science Dienstleister: Nutzen Sie jetzt Ihre Daten (eoda.de) YUNA: YUNA – Die Data Science Software (eoda.de) .fusion-body .fusion-builder-column-57{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-57 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-57{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-57 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-57{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-57 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-58{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Bracht erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WIEVIEL PROJEKTMANAGER MUSS IN EINEM DATA SCIENTIST STECKEN? – mit Sebastian EckertWie funktioniert agiles Projektmanagement in Data Science-Projekten? Was ist die Idee hinter Crisp-DM? Welche Rolle spielt Erwartungsmanagement im Projekt? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Sebastian Eckert, Data Analyst aus dem TechHub der AUDI AG, und Maksim Greiner. Sebastian’s LinkedIn: Sebastian Eckert | LinkedIn AUDI AG: AUDI AG: Übersicht | LinkedIn .fusion-body .fusion-builder-column-58{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-58 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-58{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-58 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-58{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-58 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-59{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIEVIEL PROJEKTMANAGER MUSS IN EINEM DATA SCIENTIST STECKEN? – mit Sebastian Eckert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2227Tue, 02 Feb 2021 10:13:41 -0000

Wie funktioniert agiles Projektmanagement in Data Science-Projekten? Was ist die Idee hinter Crisp-DM? Welche Rolle spielt Erwartungsmanagement im Projekt? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Sebastian Eckert, Data Analyst aus dem TechHub der AUDI AG, und Maksim Greiner.

Sebastian’s LinkedIn: Sebastian Eckert | LinkedIn

AUDI AG: AUDI AG: Übersicht | LinkedIn

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]]>WIEVIEL PROJEKTMANAGER MUSS IN EINEM DATA SCIENTIST STECKEN? – mit Sebastian Eckertfull3139false73Wie funktioniert agiles Projektmanagement in Data Science-Projekten? Was ist die Idee hinter Crisp-DM? Welche Rolle spielt Erwartungsmanagement im Projekt? Das und mehr diskutieren wir gemeinsam mit Sebastian Eckert, Data Analyst aus dem TechHub der AUDI AG, und Maksim Greiner. Sebastian’s LinkedIn: Sebastian Eckert | LinkedIn AUDI AG: AUDI AG: Übersicht | LinkedIn .fusion-body .fusion-builder-column-58{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-58 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-58{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-58 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-58{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-58 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-59{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIEVIEL PROJEKTMANAGER MUSS IN EINEM DATA SCIENTIST STECKEN? – mit Sebastian Eckert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WIE KOMMUNIZIERT MAN RICHTIG MIT DATENVISUALISIERUNGEN? – mit Dr. Johannes KehrerWie gestaltet man informative und überzeugende Visualisierungen? Und wie sieht das typische Publikum eines Data Science Vortrags überhaupt aus? Das und noch mehr diskutieren wir in der neuen Folge von The Erium Podcast gemeinsam mit Dr. Johannes Kehrer, Research Scientist bei Siemens und Theo Steininger. Mehr Infos zu Johannes: Johannes Kehrer | LinkedIn Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-59{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-59 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-59{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-59 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-59{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-59 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-60{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE KOMMUNIZIERT MAN RICHTIG MIT DATENVISUALISIERUNGEN? – mit Dr. Johannes Kehrer erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2216Wed, 27 Jan 2021 10:01:09 -0000

Wie gestaltet man informative und überzeugende Visualisierungen? Und wie sieht das typische Publikum eines Data Science Vortrags überhaupt aus? Das und noch mehr diskutieren wir in der neuen Folge von The Erium Podcast gemeinsam mit Dr. Johannes Kehrer, Research Scientist bei Siemens und Theo Steininger.

Mehr Infos zu Johannes: Johannes Kehrer | LinkedIn

Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast

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]]>WIE KOMMUNIZIERT MAN RICHTIG MIT DATENVISUALISIERUNGEN? – mit Dr. Johannes Kehrerfull4256false63Wie gestaltet man informative und überzeugende Visualisierungen? Und wie sieht das typische Publikum eines Data Science Vortrags überhaupt aus? Das und noch mehr diskutieren wir in der neuen Folge von The Erium Podcast gemeinsam mit Dr. Johannes Kehrer, Research Scientist bei Siemens und Theo Steininger. Mehr Infos zu Johannes: Johannes Kehrer | LinkedIn Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-59{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-59 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-59{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-59 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-59{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-59 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-60{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE KOMMUNIZIERT MAN RICHTIG MIT DATENVISUALISIERUNGEN? – mit Dr. Johannes Kehrer erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WIE SOLLTE EIN JUNGES START-UP DAS THEMA CLOUDCOMPUTING ANGEHEN? – mit Dr. Nicolay HammerWie sollte ein Start-Up das Thema Cloudcomputing angehen? Wie viel muss ein*e Data Scientist*in über Cloudcomputing wissen? Wo sollte man die Berechnungen für das Modell am besten laufen lassen? All das diskutieren wir gemeinsam mit Dr. Nicolay Hammer, Leiter des Teams Big Data und Künstliche Intelligenz am Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften. LRZ-Kurse: LRZ: Kurse, Schulungen .fusion-body .fusion-builder-column-60{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-60 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-60{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-60 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-60{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-60 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-61{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE SOLLTE EIN JUNGES START-UP DAS THEMA CLOUDCOMPUTING ANGEHEN? – mit Dr. Nicolay Hammer erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2207Tue, 19 Jan 2021 12:40:49 -0000

Wie sollte ein Start-Up das Thema Cloudcomputing angehen? Wie viel muss ein*e Data Scientist*in über Cloudcomputing wissen? Wo sollte man die Berechnungen für das Modell am besten laufen lassen? All das diskutieren wir gemeinsam mit Dr. Nicolay Hammer, Leiter des Teams Big Data und Künstliche Intelligenz am Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften.

LRZ-Kurse: LRZ: Kurse, Schulungen

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]]>WIE SOLLTE EIN JUNGES START-UP DAS THEMA CLOUDCOMPUTING ANGEHEN? – mit Dr. Nicolay Hammerfull3876false53Wie sollte ein Start-Up das Thema Cloudcomputing angehen? Wie viel muss ein*e Data Scientist*in über Cloudcomputing wissen? Wo sollte man die Berechnungen für das Modell am besten laufen lassen? All das diskutieren wir gemeinsam mit Dr. Nicolay Hammer, Leiter des Teams Big Data und Künstliche Intelligenz am Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften. LRZ-Kurse: LRZ: Kurse, Schulungen .fusion-body .fusion-builder-column-60{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-60 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-60{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-60 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-60{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-60 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-61{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE SOLLTE EIN JUNGES START-UP DAS THEMA CLOUDCOMPUTING ANGEHEN? – mit Dr. Nicolay Hammer erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan HilbertWie sehr muss ich als Data Scientist verstehen, wie die Algorithmen intern funktionieren? Diese und noch weitere Fragen diskutieren wir geimeinsam in dieser Erium-internen Folge mit Dr. Stefan Hilbert und Maksim Greiner. Stefan’s LinkedIn-Profil: Stefan Hilbert | LinkedIn Erium: Erium | .fusion-body .fusion-builder-column-61{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-61 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-61{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-61 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-61{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-61 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-62{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan Hilbert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2196Tue, 22 Dec 2020 12:15:28 -0000

Wie sehr muss ich als Data Scientist verstehen, wie die Algorithmen intern funktionieren? Diese und noch weitere Fragen diskutieren wir geimeinsam in dieser Erium-internen Folge mit Dr. Stefan Hilbert und Maksim Greiner.

Stefan’s LinkedIn-Profil: Stefan Hilbert | LinkedIn

Erium: Erium |

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]]>WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan Hilbertfull2856false43Wie sehr muss ich als Data Scientist verstehen, wie die Algorithmen intern funktionieren? Diese und noch weitere Fragen diskutieren wir geimeinsam in dieser Erium-internen Folge mit Dr. Stefan Hilbert und Maksim Greiner. Stefan’s LinkedIn-Profil: Stefan Hilbert | LinkedIn Erium: Erium | .fusion-body .fusion-builder-column-61{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-61 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-61{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-61 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-61{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-61 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-62{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE SEHR MUSS ICH ALS DATA SCIENTIST VERSTEHEN, WIE DIE ALGORITHMEN INTERN FUNKTIONIEREN? – mit Dr. Stefan Hilbert erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra RomeisStrukturierter Data Lake oder bedarfsorientierter Flickenteppich? Wie geht man im Kontext eines bestimmten Use Cases mit Missing Values und Outliern um? Und wieviel sitzt ein Data Scientist wirklich vorm Computer? Das Preprocessing ist in den meisten Data Science-Projekten der zeitaufwändigste und nervenaufreibendste Part. Gemeinsam mit Theo Steininger und Dr. Sandra Romeis diskutieren wir für wen was besser ist. Sandra’s LinkedIn-Profil: Dr. Sandra Romeis | LinkedIn Rehau: REHAU | Engineering progress – Enhancing lives Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-62{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-62 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-62{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-62 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-62{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-62 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-63{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeis erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2181Tue, 15 Dec 2020 13:44:35 -0000

Strukturierter Data Lake oder bedarfsorientierter Flickenteppich? Wie geht man im Kontext eines bestimmten Use Cases mit Missing Values und Outliern um? Und wieviel sitzt ein Data Scientist wirklich vorm Computer? Das Preprocessing ist in den meisten Data Science-Projekten der zeitaufwändigste und nervenaufreibendste Part. Gemeinsam mit Theo Steininger und Dr. Sandra Romeis diskutieren wir für wen was besser ist.

Sandra’s LinkedIn-Profil: Dr. Sandra Romeis | LinkedIn

Rehau: REHAU | Engineering progress – Enhancing lives

Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast

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]]>STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeisfull3485false33Strukturierter Data Lake oder bedarfsorientierter Flickenteppich? Wie geht man im Kontext eines bestimmten Use Cases mit Missing Values und Outliern um? Und wieviel sitzt ein Data Scientist wirklich vorm Computer? Das Preprocessing ist in den meisten Data Science-Projekten der zeitaufwändigste und nervenaufreibendste Part. Gemeinsam mit Theo Steininger und Dr. Sandra Romeis diskutieren wir für wen was besser ist. Sandra’s LinkedIn-Profil: Dr. Sandra Romeis | LinkedIn Rehau: REHAU | Engineering progress – Enhancing lives Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-62{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-62 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-62{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-62 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-62{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-62 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-63{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeis erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin SzugatFür welche Firmen macht ein Machine Learning-Projekt überhaupt Sinn? Was unterscheidet Data Science von Computer Science? Und wie entwickelt man eine ordentliche Corporate Strategy im Bezug auf zukünftige Data Science-Use Cases? Diese Fragen diskutieren wir gemeinsam mit Martin Szugat und Maksim Greiner. Martin‘ LinkedIn-Profil: Martin Szugat | LinkedIn Datentreiber: Unsere Methode für Ihre Datenstrategie – Datentreiber Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-63{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-63 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-63{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-63 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-63{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-63 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-64{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2165Tue, 08 Dec 2020 11:08:53 -0000

Für welche Firmen macht ein Machine Learning-Projekt überhaupt Sinn? Was unterscheidet Data Science von Computer Science? Und wie entwickelt man eine ordentliche Corporate Strategy im Bezug auf zukünftige Data Science-Use Cases? Diese Fragen diskutieren wir gemeinsam mit Martin Szugat und Maksim Greiner.

Martin‘ LinkedIn-Profil: Martin Szugat | LinkedIn

Datentreiber: Unsere Methode für Ihre Datenstrategie – Datentreiber

Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast

Der Beitrag FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

]]>FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugatfull3368false23Für welche Firmen macht ein Machine Learning-Projekt überhaupt Sinn? Was unterscheidet Data Science von Computer Science? Und wie entwickelt man eine ordentliche Corporate Strategy im Bezug auf zukünftige Data Science-Use Cases? Diese Fragen diskutieren wir gemeinsam mit Martin Szugat und Maksim Greiner. Martin‘ LinkedIn-Profil: Martin Szugat | LinkedIn Datentreiber: Unsere Methode für Ihre Datenstrategie – Datentreiber Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-63{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-63 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-63{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-63 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-63{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-63 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-64{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.I WANT YOU for our eMeetups!I WANT YOU for our eMeetups! Du arbeitest im Bereich Data Science und möchtest dich mit anderen Experten austauschen? Dann darfst du bei den Erium-eMeetups nicht fehlen! In lockerer informeller Diskussionsrunde werden die Kernthemen aus den Podcasts gemeinsam mit den Gästen noch einmal aufgegriffen und weiter diskutiert. Die ersten drei eMeetups stehen schon, und die Registrierung sowie Teilnahme sind natürlich kostenlos. Jetzt hier zu unseren Meetups anmelden: 08.12.:Erium – eMeetup mit Dr. Jan Therhaag Registrierung, Di, 08.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite 15.12.: Erium – eMeetup mit Martin Szugat Tickets, Di, 15.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite 22.12.: Erium – eMeetup mit Dr. Sandra Romeis Tickets, Di, 22.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite .fusion-body .fusion-builder-column-64{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-64 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-64{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-64 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-64{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-64 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-65{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag I WANT YOU for our eMeetups! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2155Mon, 07 Dec 2020 12:08:29 -0000

I WANT YOU for our eMeetups! Du arbeitest im Bereich Data Science und möchtest dich mit anderen Experten austauschen? Dann darfst du bei den Erium-eMeetups nicht fehlen! In lockerer informeller Diskussionsrunde werden die Kernthemen aus den Podcasts gemeinsam mit den Gästen noch einmal aufgegriffen und weiter diskutiert. Die ersten drei eMeetups stehen schon, und die Registrierung sowie Teilnahme sind natürlich kostenlos. Jetzt hier zu unseren Meetups anmelden:

08.12.:Erium – eMeetup mit Dr. Jan Therhaag Registrierung, Di, 08.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite

15.12.: Erium – eMeetup mit Martin Szugat Tickets, Di, 15.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite

22.12.: Erium – eMeetup mit Dr. Sandra Romeis Tickets, Di, 22.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite

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]]>I WANT YOU for our eMeetups!full73falseI WANT YOU for our eMeetups! Du arbeitest im Bereich Data Science und möchtest dich mit anderen Experten austauschen? Dann darfst du bei den Erium-eMeetups nicht fehlen! In lockerer informeller Diskussionsrunde werden die Kernthemen aus den Podcasts gemeinsam mit den Gästen noch einmal aufgegriffen und weiter diskutiert. Die ersten drei eMeetups stehen schon, und die Registrierung sowie Teilnahme sind natürlich kostenlos. Jetzt hier zu unseren Meetups anmelden: 08.12.:Erium – eMeetup mit Dr. Jan Therhaag Registrierung, Di, 08.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite 15.12.: Erium – eMeetup mit Martin Szugat Tickets, Di, 15.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite 22.12.: Erium – eMeetup mit Dr. Sandra Romeis Tickets, Di, 22.12.2020 um 16:00 Uhr | Eventbrite .fusion-body .fusion-builder-column-64{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-64 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-64{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-64 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-64{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-64 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-65{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag I WANT YOU for our eMeetups! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan TherhaagIt’s Launch Time! Gemeinsam mit Data Science Team Manager Dr. Jan Therhaag und Theo Steininger diskutieren wir wie man ein Machine Learning-Projekt in einer Firma ins Rollen bringt, die erstmal gar nichts mit Data Science am Hut hat. Führt man Data Science bottom-up oder top-down ein? Müssen Nicht-Software-Unternehmen sich zu Software-Unternehmen wandeln? All das und noch mehr erfahrt ihr in dieser Folge. Jan’s LinkedIn-Profil: Dr. Jan Therhaag | LinkedIn Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-65{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-65 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-65{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-65 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-65{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-65 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-66{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2142Tue, 01 Dec 2020 10:28:10 -0000

It’s Launch Time! Gemeinsam mit Data Science Team Manager Dr. Jan Therhaag und Theo Steininger diskutieren wir wie man ein Machine Learning-Projekt in einer Firma ins Rollen bringt, die erstmal gar nichts mit Data Science am Hut hat. Führt man Data Science bottom-up oder top-down ein? Müssen Nicht-Software-Unternehmen sich zu Software-Unternehmen wandeln? All das und noch mehr erfahrt ihr in dieser Folge.

Jan’s LinkedIn-Profil: Dr. Jan Therhaag | LinkedIn

Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast

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]]>WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaagfull3514false13It’s Launch Time! Gemeinsam mit Data Science Team Manager Dr. Jan Therhaag und Theo Steininger diskutieren wir wie man ein Machine Learning-Projekt in einer Firma ins Rollen bringt, die erstmal gar nichts mit Data Science am Hut hat. Führt man Data Science bottom-up oder top-down ein? Müssen Nicht-Software-Unternehmen sich zu Software-Unternehmen wandeln? All das und noch mehr erfahrt ihr in dieser Folge. Jan’s LinkedIn-Profil: Dr. Jan Therhaag | LinkedIn Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-65{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-65 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-65{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-65 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-65{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-65 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-66{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Get ready for Season 3!Macht euch bereit für die 3te Staffel! Begleitet mit uns die junge Data Scientistin Erika bei ihrem ersten Data Science Projekt. Rein fiktiv versteht sich, aber eben mit echten Herausforderungen aus der Welt von Data Scientists. Folge für Folge gehen wir gemeinsam mit Experten aus der Industrie die einzelnen Schritte eines solchen Projektes durch und diskutieren Probleme und Lösungsansätze. Seid dabei! Hier geht’s zu unseren Social Media-Kanälen: LinkedIn Twitter Facebook Instagram Hier geht’s zum Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-66{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-66 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-66{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-66 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-66{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-66 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-67{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Get ready for Season 3! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2128Sat, 28 Nov 2020 14:21:46 -0000

Macht euch bereit für die 3te Staffel! Begleitet mit uns die junge Data Scientistin Erika bei ihrem ersten Data Science Projekt. Rein fiktiv versteht sich, aber eben mit echten Herausforderungen aus der Welt von Data Scientists. Folge für Folge gehen wir gemeinsam mit Experten aus der Industrie die einzelnen Schritte eines solchen Projektes durch und diskutieren Probleme und Lösungsansätze. Seid dabei!

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]]>Get ready for Season 3!full85falseMacht euch bereit für die 3te Staffel! Begleitet mit uns die junge Data Scientistin Erika bei ihrem ersten Data Science Projekt. Rein fiktiv versteht sich, aber eben mit echten Herausforderungen aus der Welt von Data Scientists. Folge für Folge gehen wir gemeinsam mit Experten aus der Industrie die einzelnen Schritte eines solchen Projektes durch und diskutieren Probleme und Lösungsansätze. Seid dabei! Hier geht’s zu unseren Social Media-Kanälen: LinkedIn Twitter Facebook Instagram Hier geht’s zum Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-66{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-66 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-66{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-66 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-66{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-66 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-67{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Get ready for Season 3! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Reicht reine Data Science aus?Reicht es aus Experte für Deep Learning zu sein? Oder muss man Verbindungen und Expertenwissen zu anderen Bereichen mitbringen, um als Data Scientist erfolgreich zu sein? Diese Frage diskutieren in der neuen Folge unseres KI Podcasts Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer. Hier geht’s zur Folge mit Software Developer Felix Achilles, der uns den Input zu diesem Gespräch geliefert hat The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-67{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-67 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-67{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-67 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-67{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-67 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-68{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Reicht reine Data Science aus? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2102Tue, 24 Nov 2020 08:44:47 -0000

Reicht es aus Experte für Deep Learning zu sein? Oder muss man Verbindungen und Expertenwissen zu anderen Bereichen mitbringen, um als Data Scientist erfolgreich zu sein? Diese Frage diskutieren in der neuen Folge unseres KI Podcasts Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer.

Hier geht’s zur Folge mit Software Developer Felix Achilles, der uns den Input zu diesem Gespräch geliefert hat

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]]>Reicht reine Data Science aus?full748falseReicht es aus Experte für Deep Learning zu sein? Oder muss man Verbindungen und Expertenwissen zu anderen Bereichen mitbringen, um als Data Scientist erfolgreich zu sein? Diese Frage diskutieren in der neuen Folge unseres KI Podcasts Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer. Hier geht’s zur Folge mit Software Developer Felix Achilles, der uns den Input zu diesem Gespräch geliefert hat The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-67{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-67 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-67{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-67 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-67{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-67 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-68{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Reicht reine Data Science aus? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Die Gretchenfrage der Data ScienceIn dieser Folge unseres KI Podcasts reden wir über die Gretchenfrage der Data Science! Wie muss Kommunikation zwischen Data Scientist und Kunde stattfindet, um das Gelingen des Projekts zu sichern? Was ihr beachten müsst und wieviel Consulting man bei einem Machine Learning Projekt mitbringen muss, erfahrt ihr in dieser Folge. Hier geht’s zum Interview mit Patricia Goldberg, die uns den Input  für diese Diskussion gegeben hat The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-68{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-68 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-68{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-68 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-68{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-68 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-69{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Die Gretchenfrage der Data Science erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2071Wed, 18 Nov 2020 12:09:58 -0000

In dieser Folge unseres KI Podcasts reden wir über die Gretchenfrage der Data Science! Wie muss Kommunikation zwischen Data Scientist und Kunde stattfindet, um das Gelingen des Projekts zu sichern? Was ihr beachten müsst und wieviel Consulting man bei einem Machine Learning Projekt mitbringen muss, erfahrt ihr in dieser Folge.

Hier geht’s zum Interview mit Patricia Goldberg, die uns den Input  für diese Diskussion gegeben hat

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]]>Die Gretchenfrage der Data Sciencefull838falseIn dieser Folge unseres KI Podcasts reden wir über die Gretchenfrage der Data Science! Wie muss Kommunikation zwischen Data Scientist und Kunde stattfindet, um das Gelingen des Projekts zu sichern? Was ihr beachten müsst und wieviel Consulting man bei einem Machine Learning Projekt mitbringen muss, erfahrt ihr in dieser Folge. Hier geht’s zum Interview mit Patricia Goldberg, die uns den Input  für diese Diskussion gegeben hat The Erium Podcast .fusion-body .fusion-builder-column-68{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-68 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-68{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-68 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-68{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-68 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-69{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Die Gretchenfrage der Data Science erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Drücken Data Scientists nur auf PLAY?Um euch die Wartezeit auf die 3te Staffel unseres KI Podcasts zu versüßen, lassen wir noch einmal die spannendsten Momente aus Staffel 2 Revue passieren. Gemeinsam mit Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer diskutieren wir die Frage „Drücken Data Scientists nur auf PLAY?“. Hier geht’s zur Folge mit ML-Developerin Silvia Gramling, die uns den Aufhänger zu diesem tollen Gespräch gegeben hat: https://theeriumpodcast.de/1364/ .fusion-body .fusion-builder-column-69{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-69 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-69{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-69 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-69{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-69 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-70{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Drücken Data Scientists nur auf PLAY? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=2066Wed, 18 Nov 2020 12:04:55 -0000

Um euch die Wartezeit auf die 3te Staffel unseres KI Podcasts zu versüßen, lassen wir noch einmal die spannendsten Momente aus Staffel 2 Revue passieren. Gemeinsam mit Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer diskutieren wir die Frage „Drücken Data Scientists nur auf PLAY?“.

Hier geht’s zur Folge mit ML-Developerin Silvia Gramling, die uns den Aufhänger zu diesem tollen Gespräch gegeben hat: https://theeriumpodcast.de/1364/

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]]>Drücken Data Scientists nur auf PLAY?full717falseUm euch die Wartezeit auf die 3te Staffel unseres KI Podcasts zu versüßen, lassen wir noch einmal die spannendsten Momente aus Staffel 2 Revue passieren. Gemeinsam mit Theo Steininger, Maksim Greiner und Jago Silberbauer diskutieren wir die Frage „Drücken Data Scientists nur auf PLAY?“. Hier geht’s zur Folge mit ML-Developerin Silvia Gramling, die uns den Aufhänger zu diesem tollen Gespräch gegeben hat: https://theeriumpodcast.de/1364/ .fusion-body .fusion-builder-column-69{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 20px;}.fusion-builder-column-69 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-69{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-69 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-69{width:100% !important;order : 0;}.fusion-builder-column-69 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-70{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Drücken Data Scientists nur auf PLAY? erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WRAP UP Season 2In Staffel 2 haben wir uns für euch mit spannenden Experten für Data Science und Machine Learning aus den verschiedensten Bereichen unterhalten. Dabei war von Agrarwissenschaften über Medizin bis hin zu den Politikwissenschaften wirklich alles dabei! Doch nun wird es Zeit die Bühne frei zu machen für Staffel 3! Und was euch dort erwartet erzählt euch Jago Silberbauer in dieser kleinen Folge. https://www.instagram.com/theeriumpodcast/ https://www.facebook.com/theeriumpodcast/ https://www.linkedin.com/showcase/the-erium-podcast/ .fusion-body .fusion-builder-column-70{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-70 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-70{width:100% !important;}.fusion-builder-column-70 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-70{width:100% !important;}.fusion-builder-column-70 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-71{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WRAP UP Season 2 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1536Fri, 06 Nov 2020 09:38:25 -0000

In Staffel 2 haben wir uns für euch mit spannenden Experten für Data Science und Machine Learning aus den verschiedensten Bereichen unterhalten. Dabei war von Agrarwissenschaften über Medizin bis hin zu den Politikwissenschaften wirklich alles dabei! Doch nun wird es Zeit die Bühne frei zu machen für Staffel 3! Und was euch dort erwartet erzählt euch Jago Silberbauer in dieser kleinen Folge.

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]]>WRAP UP Season 2full130false172In Staffel 2 haben wir uns für euch mit spannenden Experten für Data Science und Machine Learning aus den verschiedensten Bereichen unterhalten. Dabei war von Agrarwissenschaften über Medizin bis hin zu den Politikwissenschaften wirklich alles dabei! Doch nun wird es Zeit die Bühne frei zu machen für Staffel 3! Und was euch dort erwartet erzählt euch Jago Silberbauer in dieser kleinen Folge. https://www.instagram.com/theeriumpodcast/ https://www.facebook.com/theeriumpodcast/ https://www.linkedin.com/showcase/the-erium-podcast/ .fusion-body .fusion-builder-column-70{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-70 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-70{width:100% !important;}.fusion-builder-column-70 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-70{width:100% !important;}.fusion-builder-column-70 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-71{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag WRAP UP Season 2 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Lisa Winter – Psychologie und Data ScienceWie sieht die Verbindung von Psychologie und Data Science aus? Und was genau ist überhaupt Growth Hacking? Co-Founder von Hakuna International und Growth Hacker Lisa Winter erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast. Hier geht’s zur Folge über Political Data Science: .fusion-body .fusion-builder-column-71{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-71 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-71{width:100% !important;}.fusion-builder-column-71 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-71{width:100% !important;}.fusion-builder-column-71 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-72{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Lisa Winter – Psychologie und Data Science erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1491Thu, 22 Oct 2020 11:02:15 -0000

Wie sieht die Verbindung von Psychologie und Data Science aus? Und was genau ist überhaupt Growth Hacking? Co-Founder von Hakuna International und Growth Hacker Lisa Winter erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast.

Hier geht’s zur Folge über Political Data Science:

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]]>Lisa Winter – Psychologie und Data Sciencefull1383false162Wie sieht die Verbindung von Psychologie und Data Science aus? Und was genau ist überhaupt Growth Hacking? Co-Founder von Hakuna International und Growth Hacker Lisa Winter erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast. Hier geht’s zur Folge über Political Data Science: .fusion-body .fusion-builder-column-71{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-71 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-71{width:100% !important;}.fusion-builder-column-71 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-71{width:100% !important;}.fusion-builder-column-71 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-72{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Lisa Winter – Psychologie und Data Science erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Hans-Peter Zorn – Big Data Scientist und Head of AIWie sollte man Werkstudenten in seinem Unternehmen miteinbeziehen? Und welchen Herausforderungen sollte sich jeder Data Scientist bewusst sein? Head of AI bei inovex, Hans-Peter Zorn, erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast. .fusion-body .fusion-builder-column-72{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-72 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-72{width:100% !important;}.fusion-builder-column-72 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-72{width:100% !important;}.fusion-builder-column-72 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-73{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Hans-Peter Zorn – Big Data Scientist und Head of AI erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1474Fri, 04 Sep 2020 11:55:13 -0000

Wie sollte man Werkstudenten in seinem Unternehmen miteinbeziehen? Und welchen Herausforderungen sollte sich jeder Data Scientist bewusst sein? Head of AI bei inovex, Hans-Peter Zorn, erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast.

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]]>Hans-Peter Zorn – Big Data Scientist und Head of AIfull1434false152Wie sollte man Werkstudenten in seinem Unternehmen miteinbeziehen? Und welchen Herausforderungen sollte sich jeder Data Scientist bewusst sein? Head of AI bei inovex, Hans-Peter Zorn, erzählt es uns in der neuen Folge von The Erium Podcast. .fusion-body .fusion-builder-column-72{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-72 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-72{width:100% !important;}.fusion-builder-column-72 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-72{width:100% !important;}.fusion-builder-column-72 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-73{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Hans-Peter Zorn – Big Data Scientist und Head of AI erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.It’s Feedback Time!It’s Feedback-Time! In den letzten 14 Wochen haben wir einige spannende Persönlichkeiten aus der Welt der Data Science und digitalen Transformation getroffen. Gemeinsam durften wir den Alltag von KI Beratern, Machine Learning Developern, Data Science Professoren, Software Engineers, CEOs in rasch wachsenden Märkten und Data Scientists mit spannenden Projekten, die ganze Branchen revolutionieren, kennenlernen. Nun seid ihr an der Reihe: Diese Woche möchten wir von euch wissen wie wir unseren Podcast weiter gestalten bzw. verbessern können. Gibt es eine Person die ihr unbedingt mal im Podcast hören wollt? Seid ihr vielleicht sogar selber ein super Fit für eine Episode? Schreibt uns auf unseren Social Media Kanälen oder an podcast@erium.de Weiterhin würde uns sehr interessieren in welche Richtung unser Content gehen soll! Wir freuen uns auf euer Feedback! .fusion-body .fusion-builder-column-73{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-73 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 0px;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 0px;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-73{width:100% !important;}.fusion-builder-column-73 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 0px;margin-left : 0px;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-73{width:100% !important;}.fusion-builder-column-73 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 0px;margin-left : 0px;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-74{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag It’s Feedback Time! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1463Fri, 07 Aug 2020 15:41:16 -0000

It’s Feedback-Time!

In den letzten 14 Wochen haben wir einige spannende Persönlichkeiten aus der Welt der Data Science und digitalen Transformation getroffen. Gemeinsam durften wir den Alltag von KI Beratern, Machine Learning Developern, Data Science Professoren, Software Engineers, CEOs in rasch wachsenden Märkten und Data Scientists mit spannenden Projekten, die ganze Branchen revolutionieren, kennenlernen.

Nun seid ihr an der Reihe:

Diese Woche möchten wir von euch wissen wie wir unseren Podcast weiter gestalten bzw. verbessern können. Gibt es eine Person die ihr unbedingt mal im Podcast hören wollt? Seid ihr vielleicht sogar selber ein super Fit für eine Episode?

Schreibt uns auf unseren Social Media Kanälen oder an podcast@erium.de

Weiterhin würde uns sehr interessieren in welche Richtung unser Content gehen soll!

Wir freuen uns auf euer Feedback!

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]]>It’s Feedback Time!full80falseIt’s Feedback-Time! In den letzten 14 Wochen haben wir einige spannende Persönlichkeiten aus der Welt der Data Science und digitalen Transformation getroffen. Gemeinsam durften wir den Alltag von KI Beratern, Machine Learning Developern, Data Science Professoren, Software Engineers, CEOs in rasch wachsenden Märkten und Data Scientists mit spannenden Projekten, die ganze Branchen revolutionieren, kennenlernen. Nun seid ihr an der Reihe: Diese Woche möchten wir von euch wissen wie wir unseren Podcast weiter gestalten bzw. verbessern können. Gibt es eine Person die ihr unbedingt mal im Podcast hören wollt? Seid ihr vielleicht sogar selber ein super Fit für eine Episode? Schreibt uns auf unseren Social Media Kanälen oder an podcast@erium.de Weiterhin würde uns sehr interessieren in welche Richtung unser Content gehen soll! Wir freuen uns auf euer Feedback! .fusion-body .fusion-builder-column-73{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-73 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 0px;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 0px;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-73{width:100% !important;}.fusion-builder-column-73 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 0px;margin-left : 0px;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-73{width:100% !important;}.fusion-builder-column-73 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 0px;margin-left : 0px;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-74{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag It’s Feedback Time! erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Patricia Goldberg – Machine Learning for FarmersHow does Machine Learning influence agriculture? And how does this lead to more sustainability? Patricia Goldberg, Data Scientist at Agrando, talks about it in the new episode of ‚The Erium Podcast‘. Here ist the episode with Chatroulette’s CEO Andrew Done. .fusion-body .fusion-builder-column-74{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-74 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-74{width:100% !important;}.fusion-builder-column-74 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-74{width:100% !important;}.fusion-builder-column-74 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-75{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Patricia Goldberg – Machine Learning for Farmers erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1454Thu, 30 Jul 2020 05:45:46 -0000

How does Machine Learning influence agriculture? And how does this lead to more sustainability? Patricia Goldberg, Data Scientist at Agrando, talks about it in the new episode of ‚The Erium Podcast‘.

Here ist the episode with Chatroulette’s CEO Andrew Done.

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]]>Patricia Goldberg – Machine Learning for Farmersfull1239false142How does Machine Learning influence agriculture? And how does this lead to more sustainability? Patricia Goldberg, Data Scientist at Agrando, talks about it in the new episode of ‚The Erium Podcast‘. Here ist the episode with Chatroulette’s CEO Andrew Done. .fusion-body .fusion-builder-column-74{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-74 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-74{width:100% !important;}.fusion-builder-column-74 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-74{width:100% !important;}.fusion-builder-column-74 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-75{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Patricia Goldberg – Machine Learning for Farmers erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Ingo Scholtes – Soziologie und Informatik können viel voneinander lernenWie wird die Soziologie von Data Science und Machine Learning beeinflusst und umgekehrt? Müssen sich Soziologiestudenten darauf gefasst machen in der Zukunft Data Science lernen zu müssen? Diese Fragen beantwortet uns Computational Social Scientist Prof. Dr. Ingo Scholtes in der neuen Ausgabe von The Erium Podcast. Hier geht’s zur Folge über Political Data Science: .fusion-body .fusion-builder-column-75{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-75 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-75{width:100% !important;}.fusion-builder-column-75 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-75{width:100% !important;}.fusion-builder-column-75 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-76{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Ingo Scholtes – Soziologie und Informatik können viel voneinander lernen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1451Thu, 23 Jul 2020 06:14:19 -0000

Wie wird die Soziologie von Data Science und Machine Learning beeinflusst und umgekehrt? Müssen sich Soziologiestudenten darauf gefasst machen in der Zukunft Data Science lernen zu müssen?

Diese Fragen beantwortet uns Computational Social Scientist Prof. Dr. Ingo Scholtes in der neuen Ausgabe von The Erium Podcast.

Hier geht’s zur Folge über Political Data Science:

Der Beitrag Ingo Scholtes – Soziologie und Informatik können viel voneinander lernen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

]]>Ingo Scholtes – Soziologie und Informatik können viel voneinander lernenfull1694false132Wie wird die Soziologie von Data Science und Machine Learning beeinflusst und umgekehrt? Müssen sich Soziologiestudenten darauf gefasst machen in der Zukunft Data Science lernen zu müssen? Diese Fragen beantwortet uns Computational Social Scientist Prof. Dr. Ingo Scholtes in der neuen Ausgabe von The Erium Podcast. Hier geht’s zur Folge über Political Data Science: .fusion-body .fusion-builder-column-75{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-75 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-75{width:100% !important;}.fusion-builder-column-75 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-75{width:100% !important;}.fusion-builder-column-75 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-76{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Ingo Scholtes – Soziologie und Informatik können viel voneinander lernen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Florian Wetschoreck – Data Scientists das Leben leichter machenWelche Tools gibt es um den Einstieg in Data Science zu erleichtern und den Workflow dabei zu verbessern? Software Developer Florian Wetschoreck von bamboolib erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge über BAYESIAN METHODS. .fusion-body .fusion-builder-column-76{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-76 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-76{width:100% !important;}.fusion-builder-column-76 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-76{width:100% !important;}.fusion-builder-column-76 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-77{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Florian Wetschoreck – Data Scientists das Leben leichter machen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1444Wed, 15 Jul 2020 04:19:15 -0000

Welche Tools gibt es um den Einstieg in Data Science zu erleichtern und den Workflow dabei zu verbessern? Software Developer Florian Wetschoreck von bamboolib erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.

Hier geht’s zur Folge über BAYESIAN METHODS.

Der Beitrag Florian Wetschoreck – Data Scientists das Leben leichter machen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

]]>Florian Wetschoreck – Data Scientists das Leben leichter machenfull1250false122Welche Tools gibt es um den Einstieg in Data Science zu erleichtern und den Workflow dabei zu verbessern? Software Developer Florian Wetschoreck von bamboolib erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge über BAYESIAN METHODS. .fusion-body .fusion-builder-column-76{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-76 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-76{width:100% !important;}.fusion-builder-column-76 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-76{width:100% !important;}.fusion-builder-column-76 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-77{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Florian Wetschoreck – Data Scientists das Leben leichter machen erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Felix Achilles – Software Developer und MedizinweltumkremplerWie beeinflusst Data Science und Machine Learning die Medizin? Und wie reagieren Mediziner auf den digitalen und technologischen Wandel? Der Head of Software Development von Medability, Felix Achilles, erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge über Missing Values, aus unserer ersten Staffel: .fusion-body .fusion-builder-column-77{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-77 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-77{width:100% !important;}.fusion-builder-column-77 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-77{width:100% !important;}.fusion-builder-column-77 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-78{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Felix Achilles – Software Developer und Medizinweltumkrempler erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1439Wed, 08 Jul 2020 08:30:10 -0000

Wie beeinflusst Data Science und Machine Learning die Medizin? Und wie reagieren Mediziner auf den digitalen und technologischen Wandel? Der Head of Software Development von Medability, Felix Achilles, erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.

Hier geht’s zur Folge über Missing Values, aus unserer ersten Staffel:

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]]>Felix Achilles – Software Developer und Medizinweltumkremplerfull1601false112Wie beeinflusst Data Science und Machine Learning die Medizin? Und wie reagieren Mediziner auf den digitalen und technologischen Wandel? Der Head of Software Development von Medability, Felix Achilles, erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge über Missing Values, aus unserer ersten Staffel: .fusion-body .fusion-builder-column-77{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-77 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-77{width:100% !important;}.fusion-builder-column-77 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-77{width:100% !important;}.fusion-builder-column-77 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-78{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Felix Achilles – Software Developer und Medizinweltumkrempler erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Andrew Done – CEO of ChatrouletteHow does Machine Learning and Data Science reshape the way we tackle inappropriate content on the internet? What does inappropriate even mean? Chatroulette’s CEO Andrew Done tells us in the new episode of ‚The Erium Podcast‘. If you want to know how Data Science and Machine Learning influences Political Sciences listen to this episode: .fusion-body .fusion-builder-column-78{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-78 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-78{width:100% !important;}.fusion-builder-column-78 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-78{width:100% !important;}.fusion-builder-column-78 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-79{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Andrew Done – CEO of Chatroulette erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1431Wed, 01 Jul 2020 05:01:56 -0000

How does Machine Learning and Data Science reshape the way we tackle inappropriate content on the internet? What does inappropriate even mean? Chatroulette’s CEO Andrew Done tells us in the new episode of ‚The Erium Podcast‘.

If you want to know how Data Science and Machine Learning influences Political Sciences listen to this episode:

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]]>Andrew Done – CEO of Chatroulettefull1719false102How does Machine Learning and Data Science reshape the way we tackle inappropriate content on the internet? What does inappropriate even mean? Chatroulette’s CEO Andrew Done tells us in the new episode of ‚The Erium Podcast‘. If you want to know how Data Science and Machine Learning influences Political Sciences listen to this episode: .fusion-body .fusion-builder-column-78{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-78 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-78{width:100% !important;}.fusion-builder-column-78 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-78{width:100% !important;}.fusion-builder-column-78 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-79{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Andrew Done – CEO of Chatroulette erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Juan Carlos Medina Serrano – Political Data Scientist and Social Media MinerHow does Social Media reshape a political landscape? This weeks episode features the political data scientist Juan Carlos Medina Serrano. He tells us what Social Bots are, what they are used for and what political data science is all about. .fusion-body .fusion-builder-column-79{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-79 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-79{width:100% !important;}.fusion-builder-column-79 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-79{width:100% !important;}.fusion-builder-column-79 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-80{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Juan Carlos Medina Serrano – Political Data Scientist and Social Media Miner erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1422Thu, 25 Jun 2020 04:35:01 -0000

How does Social Media reshape a political landscape? This weeks episode features the political data scientist Juan Carlos Medina Serrano. He tells us what Social Bots are, what they are used for and what political data science is all about.

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]]>Juan Carlos Medina Serrano – Political Data Scientist and Social Media Minerfull1970false92How does Social Media reshape a political landscape? This weeks episode features the political data scientist Juan Carlos Medina Serrano. He tells us what Social Bots are, what they are used for and what political data science is all about. .fusion-body .fusion-builder-column-79{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-79 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-79{width:100% !important;}.fusion-builder-column-79 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-79{width:100% !important;}.fusion-builder-column-79 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-80{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Juan Carlos Medina Serrano – Political Data Scientist and Social Media Miner erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Christian Stadter – Ex-Mechatroniker mit Machine Learning im WerkzeugkastenWie verändert Machine Learning die Forschung in der Lasermanufaktur? Was genau ist Intelligent Joining System Technology? Und wie kommt man von der Mechatronik in die Welt von Machine Learning? Christian Stadter erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge DATA VISUALIZATIONS aus unserer ersten Staffel: .fusion-body .fusion-builder-column-80{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-80 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-80{width:100% !important;}.fusion-builder-column-80 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-80{width:100% !important;}.fusion-builder-column-80 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-81{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Stadter – Ex-Mechatroniker mit Machine Learning im Werkzeugkasten erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1415Tue, 16 Jun 2020 14:38:56 -0000

Wie verändert Machine Learning die Forschung in der Lasermanufaktur? Was genau ist Intelligent Joining System Technology? Und wie kommt man von der Mechatronik in die Welt von Machine Learning? Christian Stadter erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.

Hier geht’s zur Folge DATA VISUALIZATIONS aus unserer ersten Staffel:

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]]>Christian Stadter – Ex-Mechatroniker mit Machine Learning im Werkzeugkastenfull1403false82Wie verändert Machine Learning die Forschung in der Lasermanufaktur? Was genau ist Intelligent Joining System Technology? Und wie kommt man von der Mechatronik in die Welt von Machine Learning? Christian Stadter erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge DATA VISUALIZATIONS aus unserer ersten Staffel: .fusion-body .fusion-builder-column-80{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-80 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-80{width:100% !important;}.fusion-builder-column-80 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-80{width:100% !important;}.fusion-builder-column-80 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-81{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Christian Stadter – Ex-Mechatroniker mit Machine Learning im Werkzeugkasten erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Tobias Girschick – Biotecher und Data Scientist in der AutomobilindustrieWie kommt man von einer Biotechfirma wie PRIAXON zur Arbeit bei DRÄXLMAIER in der Automobilindustrie? Und wie kann Data Science die Anzahl an Tierversuchen reduzieren? Warum ist Deutschland ein sehr guter Nährboden für Data Scientists? Tobias Girschick erzählt es uns in der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge DIMENSIONALITY REDUCTION aus der ersten Staffel. .fusion-body .fusion-builder-column-81{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-81 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-81{width:100% !important;}.fusion-builder-column-81 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-81{width:100% !important;}.fusion-builder-column-81 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-82{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Tobias Girschick – Biotecher und Data Scientist in der Automobilindustrie erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1392Wed, 10 Jun 2020 12:27:57 -0000

Wie kommt man von einer Biotechfirma wie PRIAXON zur Arbeit bei DRÄXLMAIER in der Automobilindustrie? Und wie kann Data Science die Anzahl an Tierversuchen reduzieren? Warum ist Deutschland ein sehr guter Nährboden für Data Scientists? Tobias Girschick erzählt es uns in der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.

Hier geht’s zur Folge DIMENSIONALITY REDUCTION aus der ersten Staffel.

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]]>Dr. Tobias Girschick – Biotecher und Data Scientist in der Automobilindustriefull1542false72Wie kommt man von einer Biotechfirma wie PRIAXON zur Arbeit bei DRÄXLMAIER in der Automobilindustrie? Und wie kann Data Science die Anzahl an Tierversuchen reduzieren? Warum ist Deutschland ein sehr guter Nährboden für Data Scientists? Tobias Girschick erzählt es uns in der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Hier geht’s zur Folge DIMENSIONALITY REDUCTION aus der ersten Staffel. .fusion-body .fusion-builder-column-81{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-81 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-81{width:100% !important;}.fusion-builder-column-81 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-81{width:100% !important;}.fusion-builder-column-81 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-82{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Tobias Girschick – Biotecher und Data Scientist in der Automobilindustrie erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Julia Gottfriedsen – Environmental Data Scientist und Hackathon GründerinWie gestaltet sich Forschung innerhalb einer Firma? Und wie akklimatisiert man sich richtig in einer neuen beruflichen Umgebung? Environmental Data Scientist Julia Gottfriedsen erzählt uns von ihrer Arbeit bei Siemens und ihrem Weg zur Promotion an der LMU. Außerdem erfahrt ihr wie sie auf die Idee gekommen ist einen Hackathon zu gründen. Das Thema DATA MISINTERPRETATIONS findet ihr besonders spannend? Hier geht’s zur Folge aus der ersten Staffel: .fusion-body .fusion-builder-column-82{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-82 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-82{width:100% !important;}.fusion-builder-column-82 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-82{width:100% !important;}.fusion-builder-column-82 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-83{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Julia Gottfriedsen – Environmental Data Scientist und Hackathon Gründerin erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1383Wed, 03 Jun 2020 05:22:07 -0000

Wie gestaltet sich Forschung innerhalb einer Firma? Und wie akklimatisiert man sich richtig in einer neuen beruflichen Umgebung? Environmental Data Scientist Julia Gottfriedsen erzählt uns von ihrer Arbeit bei Siemens und ihrem Weg zur Promotion an der LMU. Außerdem erfahrt ihr wie sie auf die Idee gekommen ist einen Hackathon zu gründen.

Das Thema DATA MISINTERPRETATIONS findet ihr besonders spannend? Hier geht’s zur Folge aus der ersten Staffel:

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]]>Julia Gottfriedsen – Environmental Data Scientist und Hackathon Gründerinfull1989false62Wie gestaltet sich Forschung innerhalb einer Firma? Und wie akklimatisiert man sich richtig in einer neuen beruflichen Umgebung? Environmental Data Scientist Julia Gottfriedsen erzählt uns von ihrer Arbeit bei Siemens und ihrem Weg zur Promotion an der LMU. Außerdem erfahrt ihr wie sie auf die Idee gekommen ist einen Hackathon zu gründen. Das Thema DATA MISINTERPRETATIONS findet ihr besonders spannend? Hier geht’s zur Folge aus der ersten Staffel: .fusion-body .fusion-builder-column-82{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-82 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-82{width:100% !important;}.fusion-builder-column-82 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-82{width:100% !important;}.fusion-builder-column-82 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-83{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Julia Gottfriedsen – Environmental Data Scientist und Hackathon Gründerin erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Fabian Müller – Data Scientist mit Political Science BackgroundAuf was achtet ein Head of Data Science wenn er neue Leute einstellt? Und wie kommt man von Politikwissenschaften zur Data Science? Fabian Müller von STATWORX erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Wie vernetzt man sich mit Leuten aus den verschiedensten Bereichen? Hier erfahrt ihr es: Link zur Folge ‚NETWORKING‘. .fusion-body .fusion-builder-column-83{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-83 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-83{width:100% !important;}.fusion-builder-column-83 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-83{width:100% !important;}.fusion-builder-column-83 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-84{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Fabian Müller – Data Scientist mit Political Science Background erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1378Wed, 27 May 2020 11:13:04 -0000

Auf was achtet ein Head of Data Science wenn er neue Leute einstellt? Und wie kommt man von Politikwissenschaften zur Data Science?

Fabian Müller von STATWORX erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.

Wie vernetzt man sich mit Leuten aus den verschiedensten Bereichen? Hier erfahrt ihr es: Link zur Folge ‚NETWORKING‘.

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]]>Fabian Müller – Data Scientist mit Political Science Backgroundfull1487false52Auf was achtet ein Head of Data Science wenn er neue Leute einstellt? Und wie kommt man von Politikwissenschaften zur Data Science? Fabian Müller von STATWORX erzählt es uns in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Wie vernetzt man sich mit Leuten aus den verschiedensten Bereichen? Hier erfahrt ihr es: Link zur Folge ‚NETWORKING‘. .fusion-body .fusion-builder-column-83{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-83 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-83{width:100% !important;}.fusion-builder-column-83 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-83{width:100% !important;}.fusion-builder-column-83 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-84{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Fabian Müller – Data Scientist mit Political Science Background erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dr. Frederik Beaujean – Vom Physiker zum Software Engineer für Autonomes Fahren„Lasst uns doch mal was machen, was auch im echten Leben was bringt!“ Dr. Frederik Beaujean erzählt uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘ wie es ist aus der Wissenschaft in die Industrie zu wechseln und von einem ausgezeichneten Physiker zu einem noch ausgezeichneteren Software Engineer für Autonomes Fahren zu werden. Ihr interessiert euch für Autonomes Fahren? In der der Folge ‚ADVERSARIAL NOISE‘ aus Staffel 1, erfahrt ihr wie man autonom fahrende Autos vor Hackerangriffen schützt. Hier gehts zur Folge. .fusion-body .fusion-builder-column-84{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-84 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-84{width:100% !important;}.fusion-builder-column-84 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-84{width:100% !important;}.fusion-builder-column-84 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-85{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Frederik Beaujean – Vom Physiker zum Software Engineer für Autonomes Fahren erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1371Tue, 19 May 2020 15:07:58 -0000

„Lasst uns doch mal was machen, was auch im echten Leben was bringt!“ Dr. Frederik Beaujean erzählt uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘ wie es ist aus der Wissenschaft in die Industrie zu wechseln und von einem ausgezeichneten Physiker zu einem noch ausgezeichneteren Software Engineer für Autonomes Fahren zu werden.

Ihr interessiert euch für Autonomes Fahren? In der der Folge ‚ADVERSARIAL NOISE‘ aus Staffel 1, erfahrt ihr wie man autonom fahrende Autos vor Hackerangriffen schützt. Hier gehts zur Folge.

Der Beitrag Dr. Frederik Beaujean – Vom Physiker zum Software Engineer für Autonomes Fahren erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.

]]>Dr. Frederik Beaujean – Vom Physiker zum Software Engineer für Autonomes Fahrenfull1530false42„Lasst uns doch mal was machen, was auch im echten Leben was bringt!“ Dr. Frederik Beaujean erzählt uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘ wie es ist aus der Wissenschaft in die Industrie zu wechseln und von einem ausgezeichneten Physiker zu einem noch ausgezeichneteren Software Engineer für Autonomes Fahren zu werden. Ihr interessiert euch für Autonomes Fahren? In der der Folge ‚ADVERSARIAL NOISE‘ aus Staffel 1, erfahrt ihr wie man autonom fahrende Autos vor Hackerangriffen schützt. Hier gehts zur Folge. .fusion-body .fusion-builder-column-84{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-84 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-84{width:100% !important;}.fusion-builder-column-84 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-84{width:100% !important;}.fusion-builder-column-84 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-85{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Dr. Frederik Beaujean – Vom Physiker zum Software Engineer für Autonomes Fahren erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Silvia Gramling – Von Simulation Technology zur Machine Learning DeveloperinIn der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘ erzählt uns Silvia Gramling wann es sinnvoll ist seine Masterarbeit bei einem Unternehmen zu schreiben und was ihr in der Uni nicht beigebracht wurde. In der Folge ‚DIMENSIONALITY REDUCTION‘ aus der 1. Staffel erzählen wir euch wie man mit höherdimensionalen Datensätzen umgeht. .fusion-body .fusion-builder-column-85{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-85 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-85{width:100% !important;}.fusion-builder-column-85 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-85{width:100% !important;}.fusion-builder-column-85 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-86{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Silvia Gramling – Von Simulation Technology zur Machine Learning Developerin erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1364Tue, 12 May 2020 14:06:39 -0000

In der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘ erzählt uns Silvia Gramling wann es sinnvoll ist seine Masterarbeit bei einem Unternehmen zu schreiben und was ihr in der Uni nicht beigebracht wurde.

In der Folge ‚DIMENSIONALITY REDUCTION‘ aus der 1. Staffel erzählen wir euch wie man mit höherdimensionalen Datensätzen umgeht.

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]]>Silvia Gramling – Von Simulation Technology zur Machine Learning Developerinfull1232false32In der neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘ erzählt uns Silvia Gramling wann es sinnvoll ist seine Masterarbeit bei einem Unternehmen zu schreiben und was ihr in der Uni nicht beigebracht wurde. In der Folge ‚DIMENSIONALITY REDUCTION‘ aus der 1. Staffel erzählen wir euch wie man mit höherdimensionalen Datensätzen umgeht. .fusion-body .fusion-builder-column-85{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-85 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-85{width:100% !important;}.fusion-builder-column-85 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-85{width:100% !important;}.fusion-builder-column-85 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-86{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Silvia Gramling – Von Simulation Technology zur Machine Learning Developerin erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Prof. Dr. Patrick Glauner – Professor mit Herz für PraxisDiese Woche ist Prof. Dr. Patrick Glauner zu Gast in ‚The Erium Podcast‘. Er erklärt uns wie man Lehre im Bereich Data Science und Machine Learning gestalten sollte, wie ihn seine Promotion zu seiner Beratungsfirma gebracht hat und was ihn während seines Studiums besonders geprägt hat. Hier geht’s zum Buch „Innovative Technologies for Market Leadership“ von Patrick Glauner und Philipp Plugmann: http://springer.com/book/9783030413088 Wie ihr selbst mit den abscheulichsten Datensätzen umgehen könnt, erfahrt ihr in unserer Folge MISSING VALUES aus Staffel 1. .fusion-body .fusion-builder-column-86{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-86 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-86{width:100% !important;}.fusion-builder-column-86 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-86{width:100% !important;}.fusion-builder-column-86 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-87{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Prof. Dr. Patrick Glauner – Professor mit Herz für Praxis erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1357Tue, 05 May 2020 16:34:52 -0000

Diese Woche ist Prof. Dr. Patrick Glauner zu Gast in ‚The Erium Podcast‘. Er erklärt uns wie man Lehre im Bereich Data Science und Machine Learning gestalten sollte, wie ihn seine Promotion zu seiner Beratungsfirma gebracht hat und was ihn während seines Studiums besonders geprägt hat.

Hier geht’s zum Buch „Innovative Technologies for Market Leadership“ von Patrick Glauner und Philipp Plugmann:

http://springer.com/book/9783030413088

Wie ihr selbst mit den abscheulichsten Datensätzen umgehen könnt, erfahrt ihr in unserer Folge MISSING VALUES aus Staffel 1.

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]]>Prof. Dr. Patrick Glauner – Professor mit Herz für Praxisfull1372false22Diese Woche ist Prof. Dr. Patrick Glauner zu Gast in ‚The Erium Podcast‘. Er erklärt uns wie man Lehre im Bereich Data Science und Machine Learning gestalten sollte, wie ihn seine Promotion zu seiner Beratungsfirma gebracht hat und was ihn während seines Studiums besonders geprägt hat. Hier geht’s zum Buch „Innovative Technologies for Market Leadership“ von Patrick Glauner und Philipp Plugmann: http://springer.com/book/9783030413088 Wie ihr selbst mit den abscheulichsten Datensätzen umgehen könnt, erfahrt ihr in unserer Folge MISSING VALUES aus Staffel 1. .fusion-body .fusion-builder-column-86{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-86 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-86{width:100% !important;}.fusion-builder-column-86 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-86{width:100% !important;}.fusion-builder-column-86 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-87{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Prof. Dr. Patrick Glauner – Professor mit Herz für Praxis erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Peter Seeberg – AI Evangelist und KI BeraterIt’s launch time! Zusammen mit KI Berater Peter Seeberg starten wir in die zweite Staffel von ‚The Erium Podcast‘. Er erzählt uns wie er zu einem der bekanntesten Berater für Machine Learning und Data Science in der Industrie geworden ist, was ihn sein Leben lang geleitet hat und auf was bei der Jobsuche achten sollte. Für weitere Tipps für die Jobsuche hört euch die Folge ‚Bewerbung‘ aus unserer ersten Staffel an: Der Beitrag Peter Seeberg – AI Evangelist und KI Berater erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1347Tue, 28 Apr 2020 14:14:25 -0000It’s launch time! Zusammen mit KI Berater Peter Seeberg starten wir in die zweite Staffel von ‚The Erium Podcast‘. Er erzählt uns wie er zu einem der bekanntesten Berater für Machine Learning und Data Science in der Industrie geworden ist, was ihn sein Leben lang geleitet hat und auf was bei der Jobsuche achten sollte.

Für weitere Tipps für die Jobsuche hört euch die Folge ‚Bewerbung‘ aus unserer ersten Staffel an:

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]]>Peter Seeberg – AI Evangelist und KI Beraterfull1700false12It’s launch time! Zusammen mit KI Berater Peter Seeberg starten wir in die zweite Staffel von ‚The Erium Podcast‘. Er erzählt uns wie er zu einem der bekanntesten Berater für Machine Learning und Data Science in der Industrie geworden ist, was ihn sein Leben lang geleitet hat und auf was bei der Jobsuche achten sollte. Für weitere Tipps für die Jobsuche hört euch die Folge ‚Bewerbung‘ aus unserer ersten Staffel an: Der Beitrag Peter Seeberg – AI Evangelist und KI Berater erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.WRAP UP Season 1Wir blicken zurück auf die erste Staffel von ‚The Erium Podcast‘ und erzählen was euch in ein paar Wochen in der neuen Staffel erwartet. Seid gespannt! Unter diesem Link findet ihr die Jupyter Notebooks der ersten Staffel: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag WRAP UP Season 1 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1340Wed, 18 Mar 2020 14:11:00 -0000Wir blicken zurück auf die erste Staffel von ‚The Erium Podcast‘ und erzählen was euch in ein paar Wochen in der neuen Staffel erwartet. Seid gespannt!

Unter diesem Link findet ihr die Jupyter Notebooks der ersten Staffel:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master

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]]>WRAP UP Season 1full151false181Wir blicken zurück auf die erste Staffel von ‚The Erium Podcast‘ und erzählen was euch in ein paar Wochen in der neuen Staffel erwartet. Seid gespannt! Unter diesem Link findet ihr die Jupyter Notebooks der ersten Staffel: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag WRAP UP Season 1 erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.BewerbungWie bewerbe ich mich richtig bei einem Tech Start-Up? Zusammen mit Theo Steininger führen wir euch durch die einzelnen Schritte und geben euch die 3 wichtigsten Tipps, die ihr beachten müsst. Hier findet ihr einen Link zur Zwei-Faktoren-Theorie von Herzberg: https://de.wikipedia.org/wiki/Zwei-Faktoren-Theorie_(Herzberg) .fusion-body .fusion-builder-column-88{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-88 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-88{width:100% !important;}.fusion-builder-column-88 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-88{width:100% !important;}.fusion-builder-column-88 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-89{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Bewerbung erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1334Tue, 10 Mar 2020 14:29:34 -0000

Wie bewerbe ich mich richtig bei einem Tech Start-Up? Zusammen mit Theo Steininger führen wir euch durch die einzelnen Schritte und geben euch die 3 wichtigsten Tipps, die ihr beachten müsst.

Hier findet ihr einen Link zur Zwei-Faktoren-Theorie von Herzberg:

https://de.wikipedia.org/wiki/Zwei-Faktoren-Theorie_(Herzberg)

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]]>Bewerbungfull1810false171Wie bewerbe ich mich richtig bei einem Tech Start-Up? Zusammen mit Theo Steininger führen wir euch durch die einzelnen Schritte und geben euch die 3 wichtigsten Tipps, die ihr beachten müsst. Hier findet ihr einen Link zur Zwei-Faktoren-Theorie von Herzberg: https://de.wikipedia.org/wiki/Zwei-Faktoren-Theorie_(Herzberg) .fusion-body .fusion-builder-column-88{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-88 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-88{width:100% !important;}.fusion-builder-column-88 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-88{width:100% !important;}.fusion-builder-column-88 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-89{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Bewerbung erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Bayesian MethodsWas sind Bayesian Methods? Und warum werden sie immer beliebter unter Start Ups? Was für ein starkes Potential für Machine Learning und Data Science hinter dieser Technologie steckt verrät uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von The Erium Podcast. Der Beitrag Bayesian Methods erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1329Tue, 03 Mar 2020 12:57:00 -0000Was sind Bayesian Methods? Und warum werden sie immer beliebter unter Start Ups? Was für ein starkes Potential für Machine Learning und Data Science hinter dieser Technologie steckt verrät uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von The Erium Podcast.

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]]>Bayesian Methodsfull1207false161Was sind Bayesian Methods? Und warum werden sie immer beliebter unter Start Ups? Was für ein starkes Potential für Machine Learning und Data Science hinter dieser Technologie steckt verrät uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von The Erium Podcast. Der Beitrag Bayesian Methods erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Adversarial NoiseWelche Auswirkungen können Hackerangriffe auf Neuronale Netze haben? Was ist Adversarial Noise? Und wie kann man sich dagegen schützen? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Adversarial Noise erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1324Tue, 25 Feb 2020 15:46:00 -0000Welche Auswirkungen können Hackerangriffe auf Neuronale Netze haben? Was ist Adversarial Noise? Und wie kann man sich dagegen schützen? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘.

Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master

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]]>Adversarial Noisefull1458false151Welche Auswirkungen können Hackerangriffe auf Neuronale Netze haben? Was ist Adversarial Noise? Und wie kann man sich dagegen schützen? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Folge von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Adversarial Noise erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Missing ValuesWie geht man richtig mit Missing Values um? Warum reichen Deletion und Mean Imputation oft einfach nicht aus? Wie geht intelligentes Feature Engineering? All das klären wir zusammen mit Prof. Dr. Christian Heumann in dieser Ausgabe. Der Beitrag Missing Values erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1318Tue, 18 Feb 2020 12:45:00 -0000Wie geht man richtig mit Missing Values um? Warum reichen Deletion und Mean Imputation oft einfach nicht aus? Wie geht intelligentes Feature Engineering? All das klären wir zusammen mit Prof. Dr. Christian Heumann in dieser Ausgabe.

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]]>Missing Valuesfull1338false141Wie geht man richtig mit Missing Values um? Warum reichen Deletion und Mean Imputation oft einfach nicht aus? Wie geht intelligentes Feature Engineering? All das klären wir zusammen mit Prof. Dr. Christian Heumann in dieser Ausgabe. Der Beitrag Missing Values erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Business EtiketteIn der neuen Folge gehen wir gemeinsam auf ein Networking Event. Dabei hilft uns Theo Steininger auf die 10 wichtigsten Benimmregeln zu achten von Dresscode bis Networking. .fusion-body .fusion-builder-column-92{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-92 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-92{width:100% !important;}.fusion-builder-column-92 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-92{width:100% !important;}.fusion-builder-column-92 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-93{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Business Etikette erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1313Tue, 11 Feb 2020 17:42:38 -0000

In der neuen Folge gehen wir gemeinsam auf ein Networking Event. Dabei hilft uns Theo Steininger auf die 10 wichtigsten Benimmregeln zu achten von Dresscode bis Networking.

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]]>Business Etikettefull1508false131In der neuen Folge gehen wir gemeinsam auf ein Networking Event. Dabei hilft uns Theo Steininger auf die 10 wichtigsten Benimmregeln zu achten von Dresscode bis Networking. .fusion-body .fusion-builder-column-92{width:100% !important;margin-top : 0px;margin-bottom : 0px;}.fusion-builder-column-92 > .fusion-column-wrapper {padding-top : 0px !important;padding-right : 0px !important;margin-right : 1.92%;padding-bottom : 0px !important;padding-left : 0px !important;margin-left : 1.92%;}@media only screen and (max-width:1024px) {.fusion-body .fusion-builder-column-92{width:100% !important;}.fusion-builder-column-92 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}}@media only screen and (max-width:640px) {.fusion-body .fusion-builder-column-92{width:100% !important;}.fusion-builder-column-92 > .fusion-column-wrapper {margin-right : 1.92%;margin-left : 1.92%;}} .fusion-body .fusion-flex-container.fusion-builder-row-93{ padding-top : 0px;margin-top : 0px;padding-right : 0px;padding-bottom : 0px;margin-bottom : 0px;padding-left : 0px;} Der Beitrag Business Etikette erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Data VisualizationsWas macht eine gute Präsentation aus? Und worauf sollte man achten, um nicht die Zeit der Leute zu verschwenden? In der neuen Folge von The Erium Podcast spricht Theo Steininger über die wichtigsten Punkte, die es bei Präsentationen zu beachten gilt. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Data Visualizations erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1307Tue, 04 Feb 2020 12:48:00 -0000Was macht eine gute Präsentation aus? Und worauf sollte man achten, um nicht die Zeit der Leute zu verschwenden? In der neuen Folge von The Erium Podcast spricht Theo Steininger über die wichtigsten Punkte, die es bei Präsentationen zu beachten gilt.

Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master

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]]>Data Visualizationsfull1271false121Was macht eine gute Präsentation aus? Und worauf sollte man achten, um nicht die Zeit der Leute zu verschwenden? In der neuen Folge von The Erium Podcast spricht Theo Steininger über die wichtigsten Punkte, die es bei Präsentationen zu beachten gilt. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Data Visualizations erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Reinforcement LearningWas ist Reinforcement Learning? Wo wird es benutzt? Und wann kann man es überhaupt anwenden? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Reinforcement Learning erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1300Tue, 28 Jan 2020 12:37:00 -0000Was ist Reinforcement Learning? Wo wird es benutzt? Und wann kann man es überhaupt anwenden? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘.

Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master

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]]>Reinforcement Learningfull1674false111Was ist Reinforcement Learning? Wo wird es benutzt? Und wann kann man es überhaupt anwenden? All das erzählt uns Maksim Greiner in dieser neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Reinforcement Learning erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Anomaly DetectionWelche Arten von Anomalien können in einem Dataset auftreten? Und wie geht man damit um? Theo Steininger verrät es uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Anomaly Detection erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1295Wed, 22 Jan 2020 08:43:00 -0000Welche Arten von Anomalien können in einem Dataset auftreten? Und wie geht man damit um? Theo Steininger verrät es uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘.

Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

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]]>Anomaly Detectionfull1122false101Welche Arten von Anomalien können in einem Dataset auftreten? Und wie geht man damit um? Theo Steininger verrät es uns in der neuen Ausgabe von ‚The Erium Podcast‘. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Anomaly Detection erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Data MisinterpretationsWas kann beim Interpretieren von Daten alles schief gehen? Und wie erkennt man wann man mit seiner Analyse komplett daneben liegt? In der neuen Folge von The Erium Podcast gibt uns Maksim Greiner die 5 wichtigsten Benimmregeln im Umgang mit Datensätzen. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Data Misinterpretations erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1290Wed, 15 Jan 2020 09:23:00 -0000Was kann beim Interpretieren von Daten alles schief gehen? Und wie erkennt man wann man mit seiner Analyse komplett daneben liegt? In der neuen Folge von The Erium Podcast gibt uns Maksim Greiner die 5 wichtigsten Benimmregeln im Umgang mit Datensätzen.

Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master

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]]>Data Misinterpretationsfull1479false91Was kann beim Interpretieren von Daten alles schief gehen? Und wie erkennt man wann man mit seiner Analyse komplett daneben liegt? In der neuen Folge von The Erium Podcast gibt uns Maksim Greiner die 5 wichtigsten Benimmregeln im Umgang mit Datensätzen. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Data Misinterpretations erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Dimensionality ReductionWie können selbst höherdimensionale Datenbestände, mit mehr Features als Datenpunkten für Machine Learning und Data Science benutzt werden? Theo Steininger erzählt es uns in dieser neuen Folge. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Dimensionality Reduction erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1284Tue, 07 Jan 2020 11:49:00 -0000Wie können selbst höherdimensionale Datenbestände, mit mehr Features als Datenpunkten für Machine Learning und Data Science benutzt werden? Theo Steininger erzählt es uns in dieser neuen Folge.

Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master

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]]>Dimensionality Reductionfull1693false81Wie können selbst höherdimensionale Datenbestände, mit mehr Features als Datenpunkten für Machine Learning und Data Science benutzt werden? Theo Steininger erzählt es uns in dieser neuen Folge. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Dimensionality Reduction erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Networking for Data ScientistsUm was geht es beim Networking wirklich? Was sollte man beachten und was ist nur Mythos? Zusammen mit Theo Steininger entlarven wir die 7 gängigsten Mythen zum Networking und erzählen euch die 3 wichtigsten Tipps für das Knüpfen von Kontakten in der Arbeitswelt von Machine Learning und Data Science! Schreibt uns und vernetzt euch mit uns z.B. direkt hier auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/8851361 Der Beitrag Networking for Data Scientists erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1278Tue, 17 Dec 2019 13:47:00 -0000Um was geht es beim Networking wirklich? Was sollte man beachten und was ist nur Mythos? Zusammen mit Theo Steininger entlarven wir die 7 gängigsten Mythen zum Networking und erzählen euch die 3 wichtigsten Tipps für das Knüpfen von Kontakten in der Arbeitswelt von Machine Learning und Data Science!

Schreibt uns und vernetzt euch mit uns z.B. direkt hier auf LinkedIn:

https://www.linkedin.com/groups/8851361

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]]>Networking for Data Scientistsfull2339false71Um was geht es beim Networking wirklich? Was sollte man beachten und was ist nur Mythos? Zusammen mit Theo Steininger entlarven wir die 7 gängigsten Mythen zum Networking und erzählen euch die 3 wichtigsten Tipps für das Knüpfen von Kontakten in der Arbeitswelt von Machine Learning und Data Science! Schreibt uns und vernetzt euch mit uns z.B. direkt hier auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/8851361 Der Beitrag Networking for Data Scientists erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.Optimal ChoicesWann ist es möglich mit Machine Learning optimal zu entscheiden? Und warum ist es überhaupt notwendig? Welche Schwierigkeiten hat das menschliche Denken, die Machine Learning nicht mit sich bringt? All diese Fragen beantwortet uns Theo Steininger in dieser Folge zu OPTIMAL CHOICES! Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Optimal Choices erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1273Tue, 10 Dec 2019 13:47:00 -0000Wann ist es möglich mit Machine Learning optimal zu entscheiden? Und warum ist es überhaupt notwendig? Welche Schwierigkeiten hat das menschliche Denken, die Machine Learning nicht mit sich bringt? All diese Fragen beantwortet uns Theo Steininger in dieser Folge zu OPTIMAL CHOICES!

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]]>Optimal Choicesfull1563false61Wann ist es möglich mit Machine Learning optimal zu entscheiden? Und warum ist es überhaupt notwendig? Welche Schwierigkeiten hat das menschliche Denken, die Machine Learning nicht mit sich bringt? All diese Fragen beantwortet uns Theo Steininger in dieser Folge zu OPTIMAL CHOICES! Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master Der Beitrag Optimal Choices erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.ForecastingWie schaffen es Großkonzerne, mit Daten Käuferverhalten vorherzusagen? Wann kann überhaupt Machine Learning dabei helfen, in die Zukunft zu schauen? Und was hat das mit Influencern aus Vietnam auf Instagram zu tun? Antworten auf all das gibt es in dieser Folge zu FORECASTING! Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/ Der Beitrag Forecasting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1266Tue, 03 Dec 2019 12:24:00 -0000Wie schaffen es Großkonzerne, mit Daten Käuferverhalten vorherzusagen? Wann kann überhaupt Machine Learning dabei helfen, in die Zukunft zu schauen? Und was hat das mit Influencern aus Vietnam auf Instagram zu tun? Antworten auf all das gibt es in dieser Folge zu FORECASTING!

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]]>Forecastingfull1729false51Wie schaffen es Großkonzerne, mit Daten Käuferverhalten vorherzusagen? Wann kann überhaupt Machine Learning dabei helfen, in die Zukunft zu schauen? Und was hat das mit Influencern aus Vietnam auf Instagram zu tun? Antworten auf all das gibt es in dieser Folge zu FORECASTING! Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/ Der Beitrag Forecasting erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.RegressionWie funktioniert Gesichtserkennung? Wie kann ein Computer vergangenes Wissen nutzen um repetetive Prozesse durchzuführen? Was ist Supervised Learning? Maksim Greiner erzählt uns alles über Regression, ihre Anwendungen in der Arbeitswelt, auf was man achten sollte und wann es möglich ist diese Algorithmen anzuwenden. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/ Der Beitrag Regression erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1256Tue, 26 Nov 2019 11:38:00 -0000Wie funktioniert Gesichtserkennung? Wie kann ein Computer vergangenes Wissen nutzen um repetetive Prozesse durchzuführen? Was ist Supervised Learning? Maksim Greiner erzählt uns alles über Regression, ihre Anwendungen in der Arbeitswelt, auf was man achten sollte und wann es möglich ist diese Algorithmen anzuwenden. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/

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]]>Regressionfull1368false41Wie funktioniert Gesichtserkennung? Wie kann ein Computer vergangenes Wissen nutzen um repetetive Prozesse durchzuführen? Was ist Supervised Learning? Maksim Greiner erzählt uns alles über Regression, ihre Anwendungen in der Arbeitswelt, auf was man achten sollte und wann es möglich ist diese Algorithmen anzuwenden. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/ Der Beitrag Regression erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.ClusteringMaksim Greiner zeigt uns was mit CLUSTERING alles möglich ist und wo und wie damit gearbeitet wird. Welchen Platz hat Clustering im Machine Learning? Was kann ein Data Scientist damit anfangen? Und auf was muss ich achten wenn ich Unsupervised Learning betreibe? Die Antwort hört ihr in dieser Folge. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/ Der Beitrag Clustering erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1248Tue, 19 Nov 2019 12:03:00 -0000Maksim Greiner zeigt uns was mit CLUSTERING alles möglich ist und wo und wie damit gearbeitet wird. Welchen Platz hat Clustering im Machine Learning? Was kann ein Data Scientist damit anfangen? Und auf was muss ich achten wenn ich Unsupervised Learning betreibe? Die Antwort hört ihr in dieser Folge.

Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/

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]]>Clusteringfull2016false31Maksim Greiner zeigt uns was mit CLUSTERING alles möglich ist und wo und wie damit gearbeitet wird. Welchen Platz hat Clustering im Machine Learning? Was kann ein Data Scientist damit anfangen? Und auf was muss ich achten wenn ich Unsupervised Learning betreibe? Die Antwort hört ihr in dieser Folge. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: https://gitlab.com/the-erium-podcast/the-erium-podcast/tree/master/ Der Beitrag Clustering erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.PreprocessingIn der ersten Ausgabe verrät uns Theo Steininger, was man in der Uni über das PREPROCESSING nicht lernt, aber in der Welt von Data Science und Machine Learning unbedingt wissen muss. Was mache ich mit Missing Values? Was tun wenn in meinen Daten sehr viel Random Noise auftaucht? In dieser Episode erfahrt ihr es. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: Jupyter Notebook Preprocessing Der Beitrag Preprocessing erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1236Tue, 12 Nov 2019 12:34:00 -0000In der ersten Ausgabe verrät uns Theo Steininger, was man in der Uni über das PREPROCESSING nicht lernt, aber in der Welt von Data Science und Machine Learning unbedingt wissen muss. Was mache ich mit Missing Values? Was tun wenn in meinen Daten sehr viel Random Noise auftaucht? In dieser Episode erfahrt ihr es. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link:

Jupyter Notebook Preprocessing

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]]>Preprocessingfull2244false21In der ersten Ausgabe verrät uns Theo Steininger, was man in der Uni über das PREPROCESSING nicht lernt, aber in der Welt von Data Science und Machine Learning unbedingt wissen muss. Was mache ich mit Missing Values? Was tun wenn in meinen Daten sehr viel Random Noise auftaucht? In dieser Episode erfahrt ihr es. Das Jupyter Notebook und das passende CSV-File findet ihr unter diesem Link: Jupyter Notebook Preprocessing Der Beitrag Preprocessing erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.The Erium PodcastIm Erium Podcast sprechen wir für euch Complexity Masters da draußen mit spannenden Gästen über Machine Learning, welche Möglichkeiten daraus entstehen und vor allem wie damit gearbeitet wird. Jago Silberbauer wird dabei begleitet von Dr. Maksim Greiner und Dr. Theo Steininger, zwei Experten aus dem Bereich Machine Learning und Gründer der Firma Erium. Wir räumen zusammen mit Mythen auf, geben Einblicke in die Welt der Data Scientists und zeigen euch die Power von Machine Learning. Der Beitrag The Erium Podcast erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.https://theeriumpodcast.de/?p=1201Wed, 30 Oct 2019 06:34:00 -0000Im Erium Podcast sprechen wir für euch Complexity Masters da draußen mit spannenden Gästen über Machine Learning, welche Möglichkeiten daraus entstehen und vor allem wie damit gearbeitet wird. Jago Silberbauer wird dabei begleitet von Dr. Maksim Greiner und Dr. Theo Steininger, zwei Experten aus dem Bereich Machine Learning und Gründer der Firma Erium. Wir räumen zusammen mit Mythen auf, geben Einblicke in die Welt der Data Scientists und zeigen euch die Power von Machine Learning.

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]]>The Erium Podcastfull72false11Im Erium Podcast sprechen wir für euch Complexity Masters da draußen mit spannenden Gästen über Machine Learning, welche Möglichkeiten daraus entstehen und vor allem wie damit gearbeitet wird. Jago Silberbauer wird dabei begleitet von Dr. Maksim Greiner und Dr. Theo Steininger, zwei Experten aus dem Bereich Machine Learning und Gründer der Firma Erium. Wir räumen zusammen mit Mythen auf, geben Einblicke in die Welt der Data Scientists und zeigen euch die Power von Machine Learning. Der Beitrag The Erium Podcast erschien zuerst auf The Erium Podcast - Data Science & Machine Learning.