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SUMMARY:Data Week Leipzig 2024
DESCRIPTION:Bereiten Sie sich auf die dritte Data Week Leipzig vor\, die vom 15. bis 19. April 2024 stattfindet. \nDiese Veranstaltung verspricht eine weitere Woche voller Lernen\, Vernetzung und Innovation in den Bereichen Daten und KI. Sie haben die Möglichkeit\, die neuesten Trends und Fortschritte zu erkunden\, an interaktiven Workshops teilzunehmen\, inspirierende Keynotes zu hören und sich mit anderen Fachleuten und Wissenschaftler:innen zu vernetzen. \nDie Data Week Leipzig wird gemeinsam vom Institut für Angewandte Informatik\, ScaDS.AI Dresden/Leipzig und der eccenca GmbH organisiert. \nDie Inhalte zu den verschiedenen Tracks und Workshops sind nun auf der Data-Week-Website online und werden fortlaufend ergänzt. Entdecken Sie das vielfältige Programm rund um die Themen KI\, semantische Technologien und die Potenziale von Digitalisierung und Datennutzung in verschiedenen Arbeitsfeldern. Ab sofort können Sie dort unter dem Menüpunkt “Tracks” alle geplanten Formate\, die während der Data Week Leipzig stattfinden\, einsehen. Unter anderem werden neben einem KMI-Transfertag spannende Workshops zu den Themen GPT\, Digitalisierung in der Bildung\, Nachhaltige KI und 3D-Druck-Plattform sowie Trainings und Tutorials\, die einen Einblick in Use Cases und Datensätze geben\, angeboten. \nAuch wir mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau sind auf der Data Week mit einem Vortrag vertreten. Dr. Ninette Florschütz (Modellfabrik Vernetzung) wird im Sitzungssaal am Montag\, den 15.04.2024 um 13:30 Uhr zum Thema: „Die Verantwortungsfrage – KI und ihre Folgen: Wie KI die Kommunikationskultur der Unternehmen verändert“ referieren.
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SUMMARY:ai.Lounge - AI in insurance
DESCRIPTION:ScaDS.AI Dresden/Leipzig is pleased to present the next ai.Lounge – this time it will take place at the Living Lab in Leipzig (Humboldstr. 25\, 04107 Leipzig\, 3rd floor) on November 29th 2022\, 5:30 pm\, on the topic of Data Science and AI in insurance. \n  \nSchedule \n17:30 Arrival\n18:00 3 Presentations\n19:00 Exchange in small groups\n19:30 Talks & drinks\n21:00 Closing \n  \nTalks and Speakers \nCustomer Churn Prediction using Supervised Machine Learning\nFelix Rössel\, Principal Solutions Architect at Elastic \nDisease Prediction using Relational Learning\ntba\, getML \nMachine Learning in Agricultural Weather Index Insurances\nLorenz Schmidt\, Ph.D. candidate\, Department of Agricultural Economics\, HU Berlin \nWe are looking forward to a relaxed get-together! \nRegistration for the event is required.\nRegister here for the event: https://events.scads.ai/event/21/
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LOCATION:AI.Lounge\, Humboldtstraße 25\, Leipzig\, 04105\, Deutschland
CATEGORIES:KI-Hub,Veranstaltung Dritter
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SUMMARY:Maschinelles Lernen - Vorhersage von Werten bei Spotify-Daten (Hybrid)
DESCRIPTION:Beim maschinellen Lernen werden Muster und Gesetzmäßigkeiten mithilfe von Algorithmen in Daten gelernt. Derartige statistischen Modelle eignen sich zur Vorhersage von Ereignissen. Die Teilnehmenden erarbeiten praktisch die Erstellung eines Modells zur Regressionsanalyse anhand eines durchgehenden Datenbeispiels (Spotify-Daten). Die Regressionsanalyse gehört zu den statistischen Analyseverfahren. Es werden Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen modelliert. Der Onlinedienst Spotify speichert zu Musikwerken Audio-Eigenschaften\, z.B. Energie und Lautstärke. In der Schulung werden die Teilnehmenden mit dem erstellten Modell Musikstücke untersuchen und Eigenschaften prädiktiv bestimmen. \nAgenda\n\nEinführung zu allgemeinen Aspekten des maschinellen Lernens (10%)\nTutorial zur Erstellung eines Modells zur Vorhersage von Werten bei Spotify-Daten (90%)\n\nHandouts\nFolgende Unterlagen (Folien\, Beispielanwendungen) werden den Teilnehmer:innen zur Verfügung gestellt: \n\nPDF zur „Einführung Maschinelles Lernen“\nCSV-Datei (betriebswirtschaftliche Daten)\nJupyter-Notebook für die Arbeit mit Pandas\n\nVoraussetzungen\n\nGrundkenntnisse in Python 3.x (wünschenswert)\nGrundkenntnisse in Python-Bibliotheken Pandas und numpy\, falls nicht vorhanden\, wird vorher das Training 1 empfohlen\nGrundkenntnisse im Umgang mit Jupyter-Notebook\n\nLernerfolge\nNach der Schulung kennen die Teilnehmenden das von den Trainierenden ausgewählte Regresssions-Modell zur Vorhersage von Werten und können es anwenden. \n  \nRegistrierung\nLink zur Registrierung: https://event.zih.tu-dresden.de/nhr/regression\nDie Registrierung schließt am 26.08.2022. Das NHR-Tutorial ist auf 15 Teilnehmende  (Verhältnis gerne 65% physisch\, 35% online) beschränkt.\nDie Zugangsdaten erhalten Sie kurz vor der Veranstaltung per Email an Ihre registrierte E-Mail-Adresse. \n  \nFür weiteren Fragen steht Ihnen Anja Gerbes (anja.gerbes@tu-dresden.de) zur Verfügung.
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LOCATION:Data Science Forschungszentrum ScaDS.AI Leipzig\, Humboldtstraße 25\, Leipzig\, 04105\, Deutschland
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SUMMARY:Datenanalyse - Datenaufbereitung (Hybrid)
DESCRIPTION:Bei der Datenanalyse werden statistische Methoden systematisch angewendet\, um Zusammenhänge in mitunter sehr großen Datensätzen erkennen und daraus neues Wissen gewinnen zu können. Die in der Regel durchzuführenden Prozessschritte erfordern den Einsatz computergestützter Methoden. Ein relevanter Prozessschritt ist die Datenaufbereitung (Data Preparation)\, um deren Qualität für die anschließende Analyse zu erhöhen. In diesem Training werden anhand eines Beispiel-Datensatzes verschiedene Aspekte der Datenaufbereitung\, sowohl theoretisch betrachtet als auch gemeinsam in einem Jupyter-Notebook praktisch erarbeitet. Betrachtet wird die Restrukturierung und Indexierung der Daten\, der Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern sowie ein abschließender Vergleich der Analyse-Ergebnisse basierend auf verschiedenen Varianten der Vorverarbeitung. \nAgenda\n\nEinführung zu allgemeinen Aspekten der Datenanalyse und dem Prozessschritt der Datenaufbereitung (10%)\nTutorial zur Datenaufbereitung in einem vorbereiteten Jupyter-Notebook an einem Beispiel-Datensatz (90%)\n\nHandouts\nFolgende Unterlagen (Folien\, Beispielanwendungen) werden den Teilnehmer:innen zur Verfügung gestellt: \n\nPDF zur „Einführung Datenanalyse“\nCSV-Datei (betriebswirtschaftliche Daten)\nJupyter-Notebook für die Arbeit mit Pandas\n\nVoraussetzungen\n\nFortgeschrittene Kenntnisse in Python 3.x (wünschenswert)\nGrundkenntnisse in Python-Bibliotheken Pandas und numpy\, falls nicht vorhanden\, wird vorher das PANDAS-Tutorial empfohlen\nGrundkenntnisse im Umgang mit Jupyter-Notebook\n\nLernerfolge\nNach der Schulung kennen die Teilnehmenden die von den Trainierenden ausgewählten theoretischen und praktischen Sprachkonzepte von Python – mit Pandas und numpy – zur Datenvorbereitung. \n  \nRegistrierung\nLink zur Registrierung: https://event.zih.tu-dresden.de/nhr/data-prep\nDie Registrierung schließt am 19.08.2022. Das NHR-Tutorial ist auf 15 Teilnehmende  (Verhältnis gerne 65% physisch\, 35% online) beschränkt.\nDie Zugangsdaten erhalten Sie kurz vor der Veranstaltung per Email an Ihre registrierte E-Mail-Adresse. \n  \nFür weiteren Fragen steht Ihnen Anja Gerbes (anja.gerbes@tu-dresden.de) zur Verfügung.
URL:https://mdzi.webdevsoftware.net/veranstaltung/datenanalyse-datenaufbereitung-hybrid/
LOCATION:Data Science Forschungszentrum ScaDS.AI Leipzig\, Humboldtstraße 25\, Leipzig\, 04105\, Deutschland
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SUMMARY:Datenanalyse - Pandas vs. Excel  (Hybrid)
DESCRIPTION:Der Fokus der Schulung wird auf der Vermittlung von Grundkenntnissen in der Benutzung der Pandas-Bibliothek an einem durchgehenden betriebswirtschaftlichen Datenbeispiel liegen. \nAgenda\n\nEinführung Datenanalyse (Anteil 10%)\nDie Teilnehmenden erarbeiten praktisch an Beispielen die grundlegenden Sprachelemente der Pandas-Bibliothek (Dictionary\, Series\, Dataframe\, etc.) mit Jupyter Notebook (Python-Werkzeug zur Datenverarbeitung)\, (Anteil 30%)\nDatenbeispiel Excel (Anteil 10%): der Trainer zeigt an den Verkaufsdaten eines Beispiel-Webshops ausgewählte Untersuchungsmethoden mit Excel (deskriptive Statistik\, Matrixformel\, Pivot-Tabelle)\nDatenbeispiel Pandas (Anteil 30%): Die Teilnehmenden erarbeiten praktisch die mit Excel gezeigte Datenuntersuchung nun unter Anleitung mit Python- und Pandas-Funktionen mit einem Jupyter Notebook\nAusblick Pandas für Fortgeschrittene\, der Trainer zeigt ausgewählte Methoden (Anteil 10%)\nZusammenfassung und Diskussion (Anteil 10%)\n\nHandouts\nFolgende Unterlagen (Folien\, Beispielanwendungen) werden den Teilnehmer:innen zur Verfügung gestellt: \n\nPDF zur „Einführung Datenanalyse“\nCSV-Datei (betriebswirtschaftliche Daten)\nJupyter-Notebook für die Arbeit mit Pandas\n\nVoraussetzungen\n\nGrundkenntnisse in Python 3.x (nicht zwingend notwendig)\nDies ist eine Anfänger-Schulung! Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich!\n\nLernerfolge\nNach der Schulung kennen die Teilnehmenden nicht nur die von den Trainierenden ausgewählten theoretischen und praktischen Sprachkonzepte von Python und Pandas\, sondern sie können diese auch mit gleichwertigen Funktionen in Excel vergleichen. \nRegistrierung\nLink zur Registrierung: https://event.zih.tu-dresden.de/nhr/pandas\nDie Registrierung schließt am 19.08.2022. Das NHR-Tutorial ist auf 15 Teilnehmende  (Verhältnis gerne 65% physisch\, 35% online) beschränkt.\nDie Zugangsdaten erhalten Sie kurz vor der Veranstaltung per Email an Ihre registrierte E-Mail-Adresse. \n  \nFür weiteren Fragen steht Ihnen Anja Gerbes (anja.gerbes@tu-dresden.de) zur Verfügung.
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LOCATION:Data Science Forschungszentrum ScaDS.AI Leipzig\, Humboldtstraße 25\, Leipzig\, 04105\, Deutschland
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SUMMARY:Big Data and AI in Business 2022 (BDIB 22)
DESCRIPTION:Im Rahmen der Data Week Leipzig veranstaltet das ScaDS.AI Dresden/Leipzig am 07.07.2022 die bereits fünfte Auflage des eintägigen Workshop-Formats Big Data and AI in Business (BDIB) im Leipziger Rathaus. \nDie Veranstaltung möchte Anwendenden von Big-Data-Technologien und künstlicher Intelligenz aus Wirtschaft und Forschung die Möglichkeit bieten\, sich über neue praxisbezogene Erkenntnisse und Herausforderungen auszutauschen und lädt Sie herzlich dazu ein\, aktiv an diesem Austausch zu partizipieren. Die BDIB fördert dabei den Transfer von Forschungsergebnissen im Bereich Big Data\, Data Science und Künstliche Intelligenz in geschäftliche Anwendungen sowie den praxisbezogenen\, fachlichen Austausch zwischen Anwendungspartner*innen und Stakeholdern aus der Big Data und KI-Industrie. Vortragende regionaler und international agierender Unternehmen stellen im Rahmen einzelner Sessions ihre praktischen Erfahrungen im Umgang mit den neuen Möglichkeiten von Data Science\, Big Data und AI in spezifischen Geschäfts- und Anwendungsfeldern vor. Neben der Diskussion über Strategien und gefundene Best-Practices Beispiele lädt das Programm zum Austausch über aktuelle Problemstellungen und Fallbeispiele ein. \nDarüber hinaus ermöglicht das Living Lab des ScaDS.AI Leipzig/Dresden die Präsentation aktueller Forschungsergebnisse mithilfe von Demonstratoren\, als Inspiration für innovative Ansätze sowie Ausgangspunkt gemeinsamer Pilot und Kooperationsprojekte. Einen Ausklang findet der Workshop-Tag in einer gemeinsamen Runde mit Abendessen im Ratskeller Leipzig. Wir freuen uns auf spannende Diskussionen und einen bereichernden Austausch. Das Programm sowie weiterführende Hinweise zur Anmeldung erfolgen zeitnah an dieser Stelle und auf der Webseite des ScaDS.AI Dresden/Leipzig. \nHier geht es zum Veranstaltungsflyer
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SUMMARY:Data Week Leipzig 2022
DESCRIPTION:Was ist die Data Week?\nDie Data Week ist eine einwöchige Veranstaltung in Leipzig mit den Themenschwerpunkten Digitalisierung in heterogenen Lebensbereichen sowie transparente\, nachvollziehbare und nachhaltige Anwendungen. Inhaltlich werden neben dem offensichtlichen MINT-Schwerpunkt der Veranstaltungen auch politische\, wissenschaftliche und gesamtgesellschaftliche Perspektiven auf Künstliche Intelligenz und Daten integriert. \nDie Data Week vereint unter ihrem gleichnamigen Dach einzelne Veranstaltungsformate im Bereich Forschung und Transfer (Leipziger Semantic Web Tag\, DBpedia Meeting\, Big Data and AI in Business Workshop)\, die von den beteiligten Wissenschafts- und Transferinstitutionen Institut für Angewandte Informatik und ScaDS.AI Dresden/Leipzig sowie der eccenca GmbH\, der DBpedia Association und dem AKSW Netzwerk organisiert werden. \nWo?\nNeues Rathaus\nMartin-Luther-Ring 4-6\n04109 Leipzig \nZielgruppe\nEine neue Netzwerk- und Austauschplattform soll mit der Data Week 2022 in Leipzig geschaffen werden. Besonderer Fokus liegt neben dem KI- und Datenschwerpunkt auch auf der Begegnung von Industrie- und Wissenschaftsvertreter:innen mit städtischen Behörden. Weiterhin werden in Workshops und Vorträgen IT-Expert:innen neueste Anwendungsfälle vorstellen. Auch möchten wir am Bildungsstandort Leipzig Studierende\, Auszubildende und interessierte Bürger:innen zu einem Blick hinter die Kulissen einladen und so ein Forum für IT- und Datenbegeisterte schaffen. \nTickets\nTickets werden in Kürze zur Verfügung gestellt. \nSponsoring\nWir bieten verschiedene Sponsoringpakete an. Sprechen Sie uns an! Wir erstellen ein personalisiertes Sponsoringpaket für Ihre Organisation oder Ihr Unternehmen. Kontaktieren Sie uns unter dataweek@infai.org. \nDie Woche\n\n2022-07-04 Data Week Eröffnung\n2022-07-05 10. Leipziger Semantic Web Tag\n2022-07-06 International Workshop on Data-driven Resilience Research 2022\n2022-07-06 DBpedia PhD Symposium\n2022-07-07 5. Big Data and AI in Business Workshop\n2022-07-08 Workshop Künstlich und Menschlich Intelligent\n2022-07-08 Quo Vadis Informatik in der Metropolregion Leipzig/Halle
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SUMMARY:Living Lab ScaDS.AI: Ai.Lounge - Data Science / AI in Lifescience
DESCRIPTION:Am Abend des 26. April startet das erste Meetup der ai.Lounge mit dem Schwerpunkt Lebenswissenschaften (Lifescience) vom ScaDS.AI. Es wird drei Vorträge aus der Wissenschaft und Wirtschaft geben\, die im Anschluss in kleineren Gruppen weiter diskutiert werden. \nAblauf \n\n17:30 Ankommen\n18:00 3 Vorträge\n19:00 Austausch in kleinen Runden\n19:30 Plausch & Getränke\n21:00 Schluss\n\nSpeaker \nAutomatische Verarbeitung von Daten der Durchflusszytometrie \n\nVorstellung der computergestützten Methoden für die automatisierte Analyse durchflusszytometrischer Messungen\, um die Geschwindigkeit\, Genauigkeit und Reproduzierbarkeit der Analysen zu verbessern.\nVortragender: Georg Popp vom Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie IZI\n\nEin prognostischer RNA-Expressionsscore für das aggressive Prostatakarzinom \n\nDer klinische Verlauf des Prostatakarzinoms ist heterogen. Präzise prognostische Biomarker werden benötigt um eine optimale Therapieauswahl zu unterstützen. Mit Methoden der Überlebenszeit- und Metaanalyse wurden basierend auf Genexpressionsmessungen im Tumorgewebe prognostische Gene identifiziert und mittels Methoden des statistischen Lernens zu einer prognostischen Signatur zusammengefasst.\nVortragender: Markus Kreuz vom Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie IZI\n\nAutomatisches Qualitätskontrolle für eine zuverlässigere Integration von neuronalen Netzen in medizinische Arbeitsabläufe \n\nDie Qualität von Vorhersagen neuronaler Netze hängt sehr stark von der Qualität und Konsistenz der Eingangsdaten ab. Besteht eine zu große Diskrepanz zwischen den Trainingsdaten und den Daten auf denen das neuronale Netz angewendet wird\, nimmt die Vorhersagequalität ab. In der Anwendung in klinischen Prozessen führt das oft zu Problemen\, da jede Vorhersage manuell überprüft werden muss. Wir stellen dazu einen alternativen Ansatz vor für eine automatischen Qualitätskontrolle.\nVortragender: Sebastian Niehaus vom MPI für Kognitions- und Neurowissenschaften\n\nEine Anmeldung zur Veranstaltung ist erforderlich. Die Teilnehmendenzahl ist auf 30 Personen begrenzt und es gelten die 3G-Regeln (unter Vorbehalt der zu diesem Zeitpunkt gültigen sächsischen Corona-Schutz-Verordnung).\nWeitere Informationen zum ScaDS.AI Living Lab gibt es hier: https://scads.ai/living-lab-en\nWir freuen uns auf ein entspanntes Miteinander!
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