Konferenzprogramm

Track: Data and AI - Bridging the Gaps

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  • Dienstag
    04.02.
  • Mittwoch
    05.02.
, (Dienstag, 04.Februar 2025)
10:45 - 12:15
Di 6.1
KI: Wann und wann nicht?

"KI ist gekommen, um zu bleiben", ist von vielen Seiten zu hören. Das stimmt. KI ist nicht mehr wegzudenken. Millionenfach finden wir KI in Anwendungen und Funktionalitäten wieder. Die Entwicklung ist rasant und viele wollen noch "auf den Zug aufspringen". Darunter sind auch Lösungen, die ohne KI auskommen und sogar effizienter wären. Umso wichtiger ist es, bei der Planung zu erkennen, wann ein Problem auch ohne KI gelöst werden kann. In dieser Session lernen wir ein paar komplexe Beispiele aus…

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Turbocharging AI Innovation: How AI Platforms Enable The Bulletproof Deployment of GenAI Use Cases

Generative AI is the talk of the town. Anyone who spends just five minutes thinking about AI can surely come up with several useful business use cases. However, all too often, we find ourselves facing the following dilemma: we want to quickly launch our chatbots and assistant systems and bring our ideas to market readiness. Yet at the same time, important, complex, cross-functional aspects such as data protection, compliance, operational readiness, or model fine-tuning often slow down rapid…

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Carlos Fernandez
Raum 13b
Sonja Wegner
Raum 13b
Vortrag: Di 6.1-1
Themen: AI
Cloud
Vortrag: Di 6.1-2
Themen: AI
Cloud
14:00 - 14:45
Di 6.2
Shifting Gears: Steering the Automotive Industry into the Future with Data Mesh and AI

Fasten your seatbelt and join an exhilarating session that delves into the transformative world of decentralized data management and artificial intelligence (AI) in the automotive industry. Embark on a journey through the latest trends, innovations, and data-driven decision-making techniques that are shaping the road ahead. Get ready to uncover the revolutionary Data Mesh technology and its pivotal role in propelling the industry forward. Learn about mastering data domains, harnessing data…

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Norbert Putz
Raum 12
Vortrag: Di 6.2
Themen: AI
Cloud
16:15 - 17:15
Di 6.3
From Search Results to Insights: Learnings from Statista’s GenerativeAI Journey

GenAI services have been rapidly integrated into various digital business models, but what if your data holds better answers? How can this technology be combined with an organization's knowledge and data?

This talk explores Large Language Models (LLMs) and their augmentation with custom data via Retrieval-Augmented Generation (RAG). Discover Statista's pioneering journey from rich search results to concise, informed answers with their LLM-based application, ResearchAI. We'll discuss challenges…

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Benedikt Stemmildt, Matthias Lau
Raum 12
Vortrag: Di 6.3
Themen: AI
17:45 - 18:45
Di 6.4
Data Contracts: Bridging the data gap

Data Contracts sind so etwas wie APIs, aber die Datenwelt funktioniert doch etwas anders. Ein Data Contract definiert das Datenmodell der bereitgestellten Daten und deren Qualitätsattribute in einem YAML-Format. Data Contracts enthalten zudem semantische Definitionen, SLAs, und legen die Nutzungsbedingungen für die Verwendung von Daten fest.

Data Contracts sind in erster Linie auch ein Kommunikationsinstrument, um ein gemeinsames Verständnis darüber auszudrücken, wie Daten strukturiert und…

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Jochen Christ
Raum 12
, (Mittwoch, 05.Februar 2025)
09:00 - 10:30
Mi 6.1
Wie kann KI Qualitätsprobleme in bestehender Software zielgerichtet beheben?

Es gibt eine große Zahl an Werkzeugen, die Qualitätsprobleme in Bestandscode mittels statischer Analyse erkennen und sichtbar machen. Die automatische Behebung dieser Probleme war bisher aber nur in vergleichsweise einfachen Fällen möglich. Die derzeitigen Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz, speziell die Large Language Models (LLMs), verschieben die Grenzen des Möglichen jedoch deutlich.

In diesem Vortrag möchte ich auf Basis eines hierfür erstellten Benchmarks aufzeigen, wie weit sich…

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Was bedeuten AI-Qualitätsverbesserungs-Tools für unsere Qualitätssicherung?

Es gibt viele Tools, die AI nutzen, um uns in der Softwareentwicklung zu assistieren. Einige generieren Code oder Testfälle, andere schlagen Code-Verbesserungen vor oder selektieren Tests auf Basis von Code-Änderungen uvm.

Leider wissen wir wenig darüber, welche Fehler diese AI-Assistenten sporadisch oder häufig machen. Allerdings müssen wir uns vermutlich darauf einstellen, dass sie in allen Phasen der Softwareentwicklung Einzug halten werden, alleine schon deshalb, weil sie bequem sind.

In…

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Benjamin Hummel
Raum 05
Elmar Juergens
Raum 05
Vortrag: Mi 6.1-1
Themen: AI
Testing
Vortrag: Mi 6.1-2
Themen: AI
Testing
11:00 - 11:45
Mi 6.2
Data-Aware Architectures als Basis für Analytics & AI

Daten sind elementarer Bestandteil jeder Software – und doch kommen sie bei der Betrachtung der Architektur oft zur kurz, insbesondere im Hinblick auf die analytische Nutzung. Ideen wie Data Mesh haben dafür gesorgt, dass „analytische Daten“ auch in der Softwarearchitektur wieder populärer wurden. Schließlich sind sie die Grundlage für GenAI, ML und Data Analytics.

Ich gehe auf typische Vorgehen in der Vergangenheit und auf neue Wege in modernen Softwarearchitekturen ein. Wie schaffe ich es,…

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Matthias Niehoff
Raum 05
14:30 - 15:30
Mi 6.3
ENTFÄLLT aus gesundheitlichen Gründen: Generative AI: LLM-basierte Anwendungen – Top Patterns & Lösungen für nahtlose Integration

Generative Al jenseits des Buzzword-Bingos. In diesem Vortrag präsentiert Christian Weyer konkrete Patterns und Lösungen für die Integration von Large Language Models (LLMs) in eigene Softwarearchitekturen. Wichtige Themen wie Semantic Routing, RAG, Structured Output oder Observability werden mit Code-Beispielen illustriert. Es erwartet Entwickler und Architekten ein pragmatischer Einblick zur Umsetzung in eigenen Projekten.

Zielpublikum: Entwickler, Architekten, Entscheider für KI-Lösungen
Vora…

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Christian Weyer
Raum 13b
Vortrag: Mi 6.3
17:00 - 18:00
Mi 6.4
Generative AI Security — A Practical Guide to Securing Your AI Application

The pace of innovation in generative AI offers immense opportunities while also introducing new security challenges. As organizations seek to leverage generative AI for innovation, security leaders must take concrete steps to enable rapid experimentation without compromising security.

We will then discuss key strategies for securing generative AI applications, including threat modeling, guardrails, observability, and evaluation of effectiveness of security measures. Through case studies and…

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Manuel Heinkel, Puria Izady
Raum 05

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