Teaser
Einen Milestone-Plan machen und den abarbeiten – sowas kannste bei Machine Learning voll knicken. Denn: Machine Learning ist research-getrieben. Aber wie lassen sich skalierbare KI-Anwendungen dann planen? Und was musst du tun, damit deine Projekte nicht scheitern? Mikio Braun kennt die Antworten auf diese Fragen. Er berät in Sachen Machine Learning und Skalierung. In diesem Podcast erklärt er dir, warum vor allem die richtigen Daten entscheidend sind für deinen Erfolg und wie du deine KI so skalierst, dass sie auch dann noch läuft, wenn dein Unternehmen durch die Decke geht.
In diesem Podcast
- Jasper Masemann
- Rasmus Rothe
- Merantix
- HV Capital
- SQL Engine
- NeurIPS-Konferenz
- Data Warehouse
- Recommendation-Team
- Venture-Studio
- Data Scientist
- Support Vector Maschinen
- Microservices
- Cassandra-Cluster
- Data Exchange Podcast
- Principal Research Engineer
- Deep Learning
- Machine Learning
- Recommendation-Boxes
- Data Engineering
- Data Lake
- Künstliche Intelligenz
- Cloud Architektur
Score Cards
80%PraxisbezugPraxisintensiv- 60%WissenslevelFachkundig
- 90%ZeitlosigkeitZeitlos
Zielgruppe
- Startup
- KMU
- Corporate
Du erfährst...
...was Machine Learning und Engineering grundsätzlich unterscheidet
...wie Mikio Braun als Berater vorgeht
...was KI wirklich kann und was nicht
...wie sich die Tools von KI zukünftig entwickeln werden
...was die größte Gefahr von KI ist
...wie gut der Talentmarkt aktuell aufgestellt ist
...wie sich Mikio Braun über KI-Trends auf dem Laufenden hält
...warum Data Scientists und Produktler:innen enger zusammenarbeiten sollten
Kapitel
(00:00:00) Vorstellung und Einführung ins Thema
(00:05:16) KI-Infrastruktur bei Zalando
(00:10:28) Recruiting und Ausbildung
(00:15:06) Ablauf einer Beratung
(00:19:37) Marktentwicklung
(00:25:40) Zukunftsvision
