Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiert

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

Nur ein Chatbot? Wie Cognitive Process Modeling die Rolle von KI transformiert2023-11-21T14:22:54+00:00

Coding mit KI – Die neuen Möglichkeiten optimal nutzen

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 nutzen2023-11-11T19:25:45+00:00

Hinter den Kulissen eines Hackathons: Vom Konzept zum Prototyp

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 Prototyp2023-10-17T15:58:34+00:00

Zur perfekten Kommunikation: KI in der Content Creation

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 Creation2023-10-09T06:28:22+00:00

WRAP UP Season 3

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 32021-07-08T06:55:06+00:00

WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denk

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.

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WIE FUNKTIONIERT SKALIERUNG VON DATA SCIENCE-USE CASES? – mit Walter Denk2021-11-29T10:37:30+00:00

WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Bracht

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)

WIE FUNKTIONIERT ORDENTLICHES UND NACHHALTIGES DEPLOYMENT? – mit Oliver Bracht2021-11-29T10:38:19+00:00

STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeis

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

STRUKTURIERTER DATA LAKE ODER BEDARFSORIENTIERTER FLICKENTEPPICH? – mit Dr. Sandra Romeis2021-11-29T10:40:13+00:00

FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat

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.

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Datentreiber: Unsere Methode für Ihre Datenstrategie – Datentreiber

Staffel 3 Wettbewerb: Contest – The Erium Podcast

FÜR WELCHE FIRMEN MACHT DATA SCIENCE ÜBERHAUPT SINN? – mit Martin Szugat2021-11-29T10:41:02+00:00

WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag

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

WIE BRINGT MAN EIN MACHINE LEARNING-PROJEKT INS ROLLEN? – mit Dr. Jan Therhaag2021-11-29T10:41:55+00:00
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