mayato: Spannende Vorträge auf TDWI Konferenz und AI4U

(openPR) Data Science und KI in München

Ende Juni wird München erneut zur Hochburg von Europas Business Intelligence und Business Analytics Experten: Zum 15. Mal findet die TDWI Konferenz in der bayerischen Landeshauptstadt statt. Gleichzeitig widmet sich die AI4U als Parallelveranstaltung ebenfalls im MOC München dem Thema Künstliche Intelligenz. Die mayato GmbH, Beratungsunternehmen mit den Schwerpunkten Data Science, Analytics und KI, bereichert die beiden Veranstaltungen mit drei unterschiedlichen Vorträgen. Dr. Marcus Dill und Daniel Krause referieren auf der TDWI Konferenz, Julian Marstaller taucht auf der AI4U ein in Deep Docs.

Große Datenmengen zu analysieren und das, ohne die Inhalte der relevanten Menge zu kennen, stellt auch Analytics Experten vor große Herausforderungen. Text Mining Experte Daniel Krause, Data Scientist bei mayato, stellt bei seinem Vortrag am 25. Juni 2019 ein anschauliches Anwendungsbeispiel vor. Er zeigt auf, wie Insolvenzverwalter mittels Text Mining eine schnelle Übersicht über ihre Dokumente erhalten.

Am folgenden Vormittag ist Dr. Marcus Dill, Geschäftsführer der mayato GmbH, auf der TDWI als Sprecher geladen. Sein Vortrag trägt den Titel: "Digital Twin - Analytical Fun?!" und beschäftigt sich mit dem Konzept und der Anwendung des sogenannten "Digitalen Zwillings".

Auf der AI4U Konferenz, die die anwendungsorientierte Forschung in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen fördern soll, präsentiert Julian Marstaller, KI Experte bei mayato, wie sich neuronale Netze für die automatisierte Dokumentenverwaltung nutzen lassen. Bei seinem Vortrag stellt er Anwendungen in der Robotic Process Automation und die Nutzung von Bilderkennung in diesem Umfeld vor.

Besucher der TDWI Konferenz können sich während der gesamten Laufzeit am mayato Stand zu aktuellen Projekten rund um Business Analytics und KI informieren. Aus dem Bereich IoT wartet mayato mit einer Live-Demo auf: Anhand von zwei Fräsmaschinen zeigt mayato, wie sich Maschinendaten in Echtzeit unter Einsatz der Analysesoftware SAS zur Beurteilung der Fertigungsqualität im Prozess anwenden lassen. Eine Maschine arbeitet mit defektem Fräskopf, eine mit korrekt funktionierendem. Das von mayato und SAS gemeinsam entwickelte System erkennt aufgrund von Audiodaten, welches der defekte Fräskopf ist.