Programm für Workshops, 17. September Konferenz, 18. September Konferenz, 19. September Programm als PDF

Dienstag, 17. September: Workshops

10:00 - 17:00

Datenanalyse mit Machine Learning

Christian Winkler

datanizing

Chatte mit deinen Daten: Aufbau eines Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systems

Fabian Kaiser

HMS Analytical Software

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Mittwoch, 18. September: Konferenz

09:00 - 09:15

Eröffnung

09:15 - 10:00

KI Power-Play: Realistisches Erwartungsmanagement für maximalen Business Impact

Sarah Henni

E.ON

10:00

Kaffeepause

10:30 - 11:15

Strategic Data Methods: A Safari Tour for Data People

Boyan Angelov

Exxeta

Eine Einführung in Large Language Models

Christian Winkler

datanizing

Datenanalysen im Fußball – ein Überblick

Stefan Kühn

FC St. Pauli

11:30 - 12:15

Datenarchitekturen in der Realität – Was passt bei uns?

Matthias Niehoff

codecentric

Schluss mit Prototyp: GPTx und RAG in der Praxis

Oliver Zeigermann & Christian Hidber

, bSquare

RAG, Chatbots und Data Self Services im Handumdrehen – mit einer einfachen Datafabric

Ralph Rembor

Aparavi [Sponsored Talk]

12:15

Mittagspause

13:15 - 14:00

The Power of Knowledge Graphs and AI: A New Era for Developers and Data Scientists

Aldan Creo

Accenture Labs

Urbane Datenplattformen für Smarte Städte

Stefan Igel & Jonas Hein

Stackable, Benz + Walter

Datendrifts erkennen mit Prometheus und Grafana

Breno Menezes

Eucon

14:15 - 15:00

Data Mesh: Ein Reality-Check

Filip Stepniak & Nicolas Haubner

esentri

Integration von lokalen LLMs und Wissensgraphen für vertrauenswürdige Recht-Chatbots

Anahita Pakiman & René Pietzsch

brox, eccenca GmbH

Size recommender: a data-driven approach to fashion sizing

Jie Bai & Jin Liu

Breuninger

15:00

Kaffeepause

15:30 - 16:15

Eine globale Daten & AI Platform in der Praxis

Nicolas Renkamp & Florian Metz

Merck KGaA

Python-Datenanalyse: Marimo statt Jupyter, Polars statt Pandas, Altair statt Matplotlib

Christian Winkler

datanizing

SiloX-GPT: Datensilos verbinden mittels Multi-Agenten-System

Nico Kreiling & Moritz Glauner

scieneers, Bertelsmann

16:30 - 17:15

Erfahrungen mit einer End-to-End MLOps-Pipeline: Praktische Einblicke

René Brunner & Eric Joachim Liese

Datamics/Macromedia Hochschule, Bosch Siemens Hausgeräte

Von Insellösungen zu einer Datenplattform – Data Mesh pragmatisch umsetzen

Sven Walleser & Rostislaw Krassow

Rational

Die Engineering-Perspektive auf den EU AI Act

Larysa Visengeriyeva

INNOQ

ab 17:15

Get-together und Thementische

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Donnerstag, 19. September: Konferenz

09:00 - 09:45

Road to Production mit Generative AI und LLMs, was hat sich geändert?

Mikio Braun

Zalando

Der Mensch im Fokus: nutzerzentriert, vertrauenswürdige KI-Technologie entwickeln

Alina Döring

Inovex

Mit unFIX zur Data Company

Oliver Zeigermann & Kim Nena Duggen

, embarc

09:45

Kaffeepause

10:15 - 11:00

The Rise of Modern Data Management

Chad Sanderson

Gable.ai

Praxisnahe Erfahrungen aus dem Data-Quality-Dschungel

Florian Gräbe & Marcel Spitzer

inovex

LLM-MVC: Ein Entwurfsmuster zur Strukturierung von LLM-Standardaufgaben mit generischen Prompts

Robert Bauer

HMS Analytical Software

11:15 - 12:00

Transparente Zeitreihenprognosen: Explainable AI (XAI) für Business User bei der BASF

Markward Britsch & Stephan Sauer

HMS Analytical Software, BASF Digital Solutions

KI zwischen fantastischen Möglichkeiten, Rechtsunsicherheit und Disruption

Niklas Mühleis

Heidrich Rechtsanwälte

Data Contracts – Der Treiber für Automatisierung

Jochen Christ

INNOQ

12:00

Mittagspause

13:00 - 13:45

Keynote: Navigating the Future: Regulation and Its Impact on AI Practices

Lexy Kassan

Databricks

14:00 - 14:45

How to build reliable data pipelines re-using the software development’s best practices.

Olivier Bénard

Datenkultur bei dm

Andreas Oehler

dmTECH

AI auf den Markt bringen – Fallstricke & Pflichten

Bernd Fondermann

brainlounge

14:45

Kaffeepause

15:15 - 16:00

Von Sprachphilosophie bis zur Spieltheorie: Was wir schon immer über LLMs wussten!

Julian Kurz

HMS Analytical Software

Semantische Suche und ML: Das passende Dokument finden

Jakob Scharlau

dida

DSGVO-Challenges und Best Practices aus der Data-Engineering-Perspektive

Marcel Spitzer & Florian Gräbe

inovex

16:15 - 17:00

Wieviel KI müssen wir unseren Kunden erklären?

Boris Adryan

Merck KGaA

Elasticsearch Watcher Hands-on: Ein Use Case der anderen Art

Bianca Schlüter

SHI

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