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Der meistgehörte Data Science Podcast im deutschsprachigen Raum. Keine Anmeldung nötig. Es werden Themen aus dem Bereich Data Science, Machine Learning, künstli...
Federated Learning und seine Anwendung in der Industrie 4.0 mit Michael Kühne-Schlinkert
Der Podcast dreht sich um das Thema Federated Learning und seine Anwendung in der Industrie 4.0. Der Gast, Michael Kühne-Schlinkert, Gründer und CEO von Katulu GmbH, beschreibt, wie Federated Learning genutzt wird, um künstliche Intelligenz direkt bei den Dateneigentümern zu trainieren, ohne dass Daten zentral gesammelt werden müssen. Das Verfahren bietet Vorteile wie Datenschutz, Kosteneffizienz und die Einhaltung rechtlicher Vorgaben. Ein praktisches Beispiel ist die Anwendung in der Automobilindustrie, bei der Modelle in den Fahrzeugen trainiert und optimiert werden. Herausforderungen bestehen insbesondere in der Heterogenität der Systeme und der Datenaufbereitung. Federated Learning ist noch nicht weit verbreitet, bietet aber großes Potenzial, vor allem in komplexen, verteilten Systemen der Industrie.
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39:15
Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der generativen KI mit Dr. Johannes Köppern
In dem Podcast wurde über die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der generativen KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), gesprochen. Dr. Johannes Köppern erklärt die Unterschiede zwischen LLMs und General AI, wobei er auf die Schwierigkeiten der Reproduzierbarkeit und Vorhersagbarkeit von Modellen eingeht. Ein weiteres Thema waren Agentensysteme, die durch die Nutzung von Werkzeugen und dynamischen Planungsfähigkeiten neue Möglichkeiten eröffnen. Es wurden auch die Kosten und der Preisverfall bei der Nutzung von Modellen wie GPT-4 angesprochen, was die Anwendung solcher Technologien zunehmend erschwinglicher macht.
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28:54
Data Science und Sicherheit: Expertenwissen mit Thomas Neff entdecken
In der aktuellen Episode von "Data Science mit Milch und Zucker" begrüßt Gastgeber René Thomas Neff, Sicherheitsexperte und Geschäftsführer von Ten Information Management GmbH. Sie tauchen tief in die oft übersehenen Sicherheitsaspekte der Data Science ein und diskutieren, wie essenziell Informations- und IT-Sicherheit für Unternehmen sind. Thomas erklärt die Bedeutung von Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit und erläutert, wie internationale Normen wie ISO 27001 und technische Sicherheitsmethoden wie Penetration Testing dabei helfen können, Sicherheitsrisiken zu minimieren. Er betont auch die Wichtigkeit eines soliden Zugriffsmanagements und gibt praktische Tipps zur Bewusstseinsbildung für Sicherheitsfragen in Data Science Projekten. Hören Sie rein, um zu erfahren, wie Sie Ihre Datenprojekte sicher und zuverlässig gestalten können.
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38:15
Data Mesh und digitale Transformation: Einblicke von Zeiss' Data-Analytics-Expertin
In der neuen Episode des Podcasts "Data Science mit Milch und Zucker" diskutiert René mit Laura Luisa Velikonja, Head of Business Data Analytics bei Zeiss, über den Wandel des Unternehmens von einer monolithischen Datenarchitektur hin zu einem Data Mesh. Laura erläutert, wie ihr Team datengetriebene Lösungen entwickelt, um die internen Geschäftsbereiche zu unterstützen, und wie Data Mesh die Effizienz und Governance verbessert. Sie teilt zudem wertvolle Tipps für Data Science Einsteiger und erklärt, wie agiles Arbeiten und Methoden aus dem Produktmanagement den Weg zu schnellen, wertschöpfenden Ergebnissen ebnen.
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29:07
Herausforderungen und Lösungen in ML Ops und LLM Ops
+++ Episode 27: ML Ops und LLM Ops – Herausforderungen und Lösungen mit Robby Hornig +++
In der heutigen Episode von „Data Science mit Milch und Zucker“ haben wir Robby Hornig von Weights & Biases zu Gast. Robby ist der Regional Director für die DACH-Region sowie Osteuropa und bringt eine Fülle von Wissen und Erfahrung in den Bereichen Machine Learning Operations (ML Ops) und Large Language Models (LLM Ops) mit.
Wir tauchen tief in die Herausforderungen ein, die Unternehmen im Bereich ML Ops begegnen, und wie Weights & Biases als führende Plattform in diesem Bereich Lösungen bietet. Robby erklärt, wie wichtig es ist, die richtigen Tools und Prozesse zu implementieren, um den gesamten ML-Lebenszyklus effizient zu verwalten – von der Datenvorbereitung über das Training und die Modellüberwachung bis hin zur Modellbereitstellung.
Ein besonderer Fokus liegt auf den spezifischen Anforderungen und Best Practices rund um LLMs und Generative AI. Robby teilt seine Einsichten darüber, wie man die Komplexität dieser Modelle handhaben kann und welche Rolle Weights & Biases dabei spielt, die Entwicklungs- und Betriebsprozesse zu optimieren.
Hör rein, um mehr über die neuesten Entwicklungen im Bereich ML Ops zu erfahren und wie du deine ML- und AI-Projekte auf das nächste Level bringen kannst. Diese Episode ist ein Muss für alle, die sich für die effiziente und skalierbare Implementierung von Machine Learning interessieren.
Für mehr Informationen zum Thema Data Science, besuche gerne unsere Website:
https://datamics.com/
Oder nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil:
https://www.udemy.com/user/datamics/
Um mit Robby in Kontakt zu treten, besuche gerne sein LinkedIn Profil oder die Homepage von Weights & Biases:
https://www.linkedin.com/in/robby-hornig-6b200841
https://wandb.ai/site
Der meistgehörte Data Science Podcast im deutschsprachigen Raum. Keine Anmeldung nötig. Es werden Themen aus dem Bereich Data Science, Machine Learning, künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) und vieles mehr unter der Moderation von Prof. Dr. René Brunner diskutiert.
Prof. Dr. René Brunner ist Professor an der Macromedia Hochschule, Autor und Gründer der Datamics GmbH. Im Rahmen seiner Arbeit konnte er über 50.000 Teilnehmer in seinen Onlinekursen auf Udemy erreichen und ihnen Data Science auf einfach verständlicher Weise näher bringen. Außerdem hat er gerade sein neues Einsteigerbuch "Python - Schritt für Schritt Programmieren lernen" veröffentlicht, das sehr erfolgreich ist.
Für mehr Informationen über ihn, besuche gerne sein Profil auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/renebrunner/
Das Ziel ist Erfahrungen und Beispiele aus der Praxis anschaulich darzustellen und neue Trends für und aus der Praxis aufzuzeigen. Hierfür wird jede Episode von einem Experten aus der Unternehmenswelt mit seinem Fachwissen begleitet.
Der Podcast ist ideal für Manager, die neue Themen und Best Practices aus der Industrie anwenden möchten. Aber auch Data Science Anfänger können hier einen Einblick in die aktuellen Data Science Themen in deutschen (german) Unternehmen erhalten.
Das sagen unsere Hörer:
"Hallo Herr Brunner, ich höre seit 2 Wochen Ihren Podcast und bin sehr begeistert. Ich habe sogar fast anhand der Infos einen Job bekommen."
"Interessanter Einblick in die Berufswelt von Data Science bzw. hilfreiche Tipps für den Einstieg!"
"Ich habe gestern dein Podcast gehört - informativ, spannend und inspirierend. Das ist ein super Beitrag für die deutschsprachige Data Science Community"
"Tolle Episode! Da ich mich gerade beruflich neuorientieren möchte, bin ich auf den Data Scientiest gestoßen."
Deutschland