By using our website, you agree to the use of our cookies.
By using our website, you agree to the use of our cookies.

Programm Details

Mittwoch, 14.10.2020   |   17:00 - 17:45 Uhr   |    Mi 1.5

Machine Learning in der Praxis - Konzepte und Architekturen


Oliver Zeigermann
embarc Software Consulting GmbH
CVO

Stefan Toth
embarc Software Consulting GmbH
CEO

Machine Learning ist durch die neuesten Entwicklungen im Bereich Deep Learning zum zentralen Thema der künstlichen Intelligenz geworden. Obwohl Projekte im Bereich Machine Learning viele Gemeinsamkeiten mit klassischen Software-Projekten haben, gibt es doch deutliche Unterschiede im methodischen Ansatz, den beteiligten Rollen oder auch den architektonischen Fragestellungen.

Unsere Erfahrung der letzten Jahre kondensieren wir in dieser Session zu einem wertstiftenden Modell für Architekten. Welche Problemstellungen eignen sich besonders für den Einsatz von Machine Learning? In welche Phasen gliedert sich ein Machine Learning Projekt? Und welche Architekturfragen und Qualitätsaspekte sind in diesen Phasen besonders präsent?

Zielpublikum: Architekten, Entwickler, Projektleiter, Manager, Entscheider
Voraussetzungen: eine grundlegende Idee von Architekturarbeit
Schwierigkeitsgrad: Basic