Janis und David sprechen über die Reise vom ersten Workshop zum produktiven Datenprodukt. Es geht darum wie man möglichst schnell echten Mehrwert generiert und in Produktion bekommt. Dabei ist die Kunst selbst in widrigen Umständen und Projektumgebungen nutzbare Ergebnisse zu generieren und den Weg zum datengetriebenen Unternehmen zu ebnen.
In dem Gespräch diskutieren der YouTuber und IOS Entwickler Kevin Chromik und Janis über Kevins Entwicklungsarbeit bei seinem Arbeitgeber WaipuTV, einschließlich der Zusammenarbeit zwischen iOS- und Backend-Teams. Es gibt auch einen Ausflug in die Implementierung von KI-Use Cases wie Bilderkennung auf iOS-Geräten mithilfe von Apple's ML Core Framework. Sie tauschen auch persönliche Erfahrungen aus, darunter Herausforderungen bei der Arbeit mit einem kleinen Team und dem Umgang mit Fehlern.
Schaut gerne bei Kevin Chromik vorbei:
https://www.youtube.com/@KevinChromik
https://www.linkedin.com/in/kevinchromik/
Auf Basis einer LinkedIn Umfrage haben wir uns die Frage gestellt, in welchen Bereichen KI eigentlich das größte Potenzial entfaltet und warum?
Außerdem reden wir auch über Stolpersteine sowie Vor- und Nachteile der einzelnen Geschäftsbereiche wie:
-HR
-Ressourcenplanung
-Produktionsprozesse
-Marketing
In dieser Podcast-Episode reflektieren die Hosts Alex und Janis das vergangene Jahr und blicken auf das kommende Jahr voraus. Sie beginnen mit einer lockeren Unterhaltung über Schach und Wetten, bevor sie sich den geschäftlichen Themen zuwenden.
In dieser Episode unterhalten sich Alex und Janis darüber, wie eine Job-Plattform der Zukunft aussehen kann und welche Chancen und Risiken es gibt, Künstliche Intelligenz im Recruiting einzusetzen.
Dabei versuchen wir drei KI basierte Killer-Features für Job Plattformen zu finden.
David versucht zu erklären was K-means Clustering bedeutet und Janis hakt bei jedem Buzzword nach, was es genau bedeutet.
Im Podcast erfahrt ihr, wofür K-means angewendet wird, welche Vor- und Nachteile das ganze hat wie man es in der Praxis anwenden kann.
Im Podcast zu Gast war Kai Wähner https://www.linkedin.com/in/kaiwaehner/ , ein Field CTO bei Confluent.
Wir reden sowohl kurz über seine Rolle als Field CTO, als auch über Kafka sowie um ein Tooling um Kafka herum.
Dabei klären wir auch Fragen, ob Kafka vielleicht sogar als Datenbank genutzt werden kann, oder auch wie Kafka im Bereich Data Science eingesetzt werden kann.
Aufmerksam auf ihn geworden bin ich über seinen herausragenden Blog www.kai-waehner.de
Janis und Alex tauschen sich darüber aus wie das Jahr 2022 für Ailio gelaufen ist und welche spannenden Entwicklungen sich im Bereich Data-Science und KI gezeigt haben!
Janis und Alex sprechen über die Möglichkeiten und Herangehensweise um Data-Science in normalen mittelständischen Unternehmen einzusetzen. Außerdem gibt es einen kleinen Abstecher in den Bereich Low-Code und No-Code.