Die letzte HeiCAD Lecture am 17. Februar hat einige Einblicke in die Telekommunikationsbranche gegeben und zeigte auf, wie Fortschritte in der KI und den Datenwissenschaften dabei helfen Fragen wie z.B. wann und wo ein Geschäft geschlossen werden sollte und wie Glasfasernetzwerke optimiert werden können zu beantworten. Dr. Rolf Bardeli, leitender Datenwissenschaftler im Geschäftsbereich Verbraucher bei Vodafone in Düsseldorf, demonstrierte wie lokale in globale Probleme umgewandelt werden können. Er argumentierte, dass es wahrscheinlich an der Zeit ist moderne datengestützte KI-Methoden anzuwenden, wenn die Datenmenge zu groß für ein Tabellenkalkulationsprogramm ist.

Was passiert, wenn wir ein bestimmtes Geschäft schließen? Wie verbinden wir Kund*innen in einer bestimmten Region mit unserem Telekommunikations-Netzwerk? Wie erreichen wir bestimmte Kund*innen? Das sind (lokale) Probleme, die bei Vodafone täglich auftreten. Oft geht man diese an, indem man sie mit Hilfe von Graphen modelliert. Zum Beispiel kann man einen Graphen konstruieren, in dem die Knotenpunkte Kund*innen darstellen und die Kanten sie auf bestimmte Weise verbinden. Mit Werkzeugen des maschinellen Lernens und kombinatorischer Optimierung zeigt Bardeli, wie Fragen wie die obigen beantwortet werden können.

Durch die Umwandlung lokaler in globale Probleme versucht Vodafone auch herauszufinden, wie die landesweite Ladenfläche optimiert werden kann, wie Kampagnen optimiert werden können und wie der Glasfaser-Ausbau für 32.000 Gewerbegebiete in Deutschland priorisiert werden kann. Natürlich erfordert dies den Erwerb von Fachwissen in der Unternehmensverwaltung und das Arbeiten in interdisziplinären Teams, wie Bardeli in der Q&A-Session erläuterte.

Von der Verwendung von Mustererkennungs-Methoden zur Interpretation von Bildern, die von Kund*innen an einen Chatbot gesendet wurden, bis hin zur Ermittlung von Strategien, wann und wo Geschäfte nach Covid-19 Lockdowns wieder geöffnet werden können - es gibt eine Vielzahl von Problemen in der KI und den Datenwissenschaften, die angegangen werden können. Student*innen unseres Master-Studiengangs AI and Data Science können dies während der Lab Rotations bei Vodafone in der Praxis erfahren.

Die Aufzeichnung des Vortrags ist in der (internen) HeiCAD Wiki zu finden: https://wiki.hhu.de/pages/viewpage.action?spaceKey=HEICAD&title=HeiCAD+Wiki.

Die letzte HeiCAD Lecture am 17. Februar hat einige Einblicke in die Telekommunikationsbranche gegeben und zeigte auf, wie Fortschritte in der KI und den Datenwissenschaften dabei helfen Fragen wie z.B. wann und wo ein Geschäft geschlossen werden sollte und wie Glasfasernetzwerke optimiert werden können zu beantworten. Dr. Rolf Bardeli, leitender Datenwissenschaftler im Geschäftsbereich Verbraucher bei Vodafone in Düsseldorf, demonstrierte wie lokale in globale Probleme umgewandelt werden können. Er argumentierte, dass es wahrscheinlich an der Zeit ist moderne datengestützte KI-Methoden anzuwenden, wenn die Datenmenge zu groß für ein Tabellenkalkulationsprogramm ist.

Was passiert, wenn wir ein bestimmtes Geschäft schließen? Wie verbinden wir Kund*innen in einer bestimmten Region mit unserem Telekommunikations-Netzwerk? Wie erreichen wir bestimmte Kund*innen? Das sind (lokale) Probleme, die bei Vodafone täglich auftreten. Oft geht man diese an, indem man sie mit Hilfe von Graphen modelliert. Zum Beispiel kann man einen Graphen konstruieren, in dem die Knotenpunkte Kund*innen darstellen und die Kanten sie auf bestimmte Weise verbinden. Mit Werkzeugen des maschinellen Lernens und kombinatorischer Optimierung zeigt Bardeli, wie Fragen wie die obigen beantwortet werden können.

Durch die Umwandlung lokaler in globale Probleme versucht Vodafone auch herauszufinden, wie die landesweite Ladenfläche optimiert werden kann, wie Kampagnen optimiert werden können und wie der Glasfaser-Ausbau für 32.000 Gewerbegebiete in Deutschland priorisiert werden kann. Natürlich erfordert dies den Erwerb von Fachwissen in der Unternehmensverwaltung und das Arbeiten in interdisziplinären Teams, wie Bardeli in der Q&A-Session erläuterte.

Von der Verwendung von Mustererkennungs-Methoden zur Interpretation von Bildern, die von Kund*innen an einen Chatbot gesendet wurden, bis hin zur Ermittlung von Strategien, wann und wo Geschäfte nach Covid-19 Lockdowns wieder geöffnet werden können - es gibt eine Vielzahl von Problemen in der KI und den Datenwissenschaften, die angegangen werden können. Student*innen unseres Master-Studiengangs AI and Data Science können dies während der Lab Rotations bei Vodafone in der Praxis erfahren.

Die Aufzeichnung des Vortrags ist in der (internen) HeiCAD Wiki zu finden: https://wiki.hhu.de/pages/viewpage.action?spaceKey=HEICAD&title=HeiCAD+Wiki.

Die letzte HeiCAD Lecture am 17. Februar hat einige Einblicke in die Telekommunikationsbranche gegeben und zeigte auf, wie Fortschritte in der KI und den Datenwissenschaften dabei helfen Fragen wie z.B. wann und wo ein Geschäft geschlossen werden sollte und wie Glasfasernetzwerke optimiert werden können zu beantworten. Dr. Rolf Bardeli, leitender Datenwissenschaftler im Geschäftsbereich Verbraucher bei Vodafone in Düsseldorf, demonstrierte wie lokale in globale Probleme umgewandelt werden können. Er argumentierte, dass es wahrscheinlich an der Zeit ist moderne datengestützte KI-Methoden anzuwenden, wenn die Datenmenge zu groß für ein Tabellenkalkulationsprogramm ist.

Was passiert, wenn wir ein bestimmtes Geschäft schließen? Wie verbinden wir Kund*innen in einer bestimmten Region mit unserem Telekommunikations-Netzwerk? Wie erreichen wir bestimmte Kund*innen? Das sind (lokale) Probleme, die bei Vodafone täglich auftreten. Oft geht man diese an, indem man sie mit Hilfe von Graphen modelliert. Zum Beispiel kann man einen Graphen konstruieren, in dem die Knotenpunkte Kund*innen darstellen und die Kanten sie auf bestimmte Weise verbinden. Mit Werkzeugen des maschinellen Lernens und kombinatorischer Optimierung zeigt Bardeli, wie Fragen wie die obigen beantwortet werden können.

Durch die Umwandlung lokaler in globale Probleme versucht Vodafone auch herauszufinden, wie die landesweite Ladenfläche optimiert werden kann, wie Kampagnen optimiert werden können und wie der Glasfaser-Ausbau für 32.000 Gewerbegebiete in Deutschland priorisiert werden kann. Natürlich erfordert dies den Erwerb von Fachwissen in der Unternehmensverwaltung und das Arbeiten in interdisziplinären Teams, wie Bardeli in der Q&A-Session erläuterte.

Von der Verwendung von Mustererkennungs-Methoden zur Interpretation von Bildern, die von Kund*innen an einen Chatbot gesendet wurden, bis hin zur Ermittlung von Strategien, wann und wo Geschäfte nach Covid-19 Lockdowns wieder geöffnet werden können - es gibt eine Vielzahl von Problemen in der KI und den Datenwissenschaften, die angegangen werden können. Student*innen unseres Master-Studiengangs AI and Data Science können dies während der Lab Rotations bei Vodafone in der Praxis erfahren.

Die Aufzeichnung des Vortrags ist in der (internen) HeiCAD Wiki zu finden: https://wiki.hhu.de/pages/viewpage.action?spaceKey=HEICAD&title=HeiCAD+Wiki.

Die letzte HeiCAD Lecture am 17. Februar hat einige Einblicke in die Telekommunikationsbranche gegeben und zeigte auf, wie Fortschritte in der KI und den Datenwissenschaften dabei helfen Fragen wie z.B. wann und wo ein Geschäft geschlossen werden sollte und wie Glasfasernetzwerke optimiert werden können zu beantworten. Dr. Rolf Bardeli, leitender Datenwissenschaftler im Geschäftsbereich Verbraucher bei Vodafone in Düsseldorf, demonstrierte wie lokale in globale Probleme umgewandelt werden können. Er argumentierte, dass es wahrscheinlich an der Zeit ist moderne datengestützte KI-Methoden anzuwenden, wenn die Datenmenge zu groß für ein Tabellenkalkulationsprogramm ist.

Was passiert, wenn wir ein bestimmtes Geschäft schließen? Wie verbinden wir Kund*innen in einer bestimmten Region mit unserem Telekommunikations-Netzwerk? Wie erreichen wir bestimmte Kund*innen? Das sind (lokale) Probleme, die bei Vodafone täglich auftreten. Oft geht man diese an, indem man sie mit Hilfe von Graphen modelliert. Zum Beispiel kann man einen Graphen konstruieren, in dem die Knotenpunkte Kund*innen darstellen und die Kanten sie auf bestimmte Weise verbinden. Mit Werkzeugen des maschinellen Lernens und kombinatorischer Optimierung zeigt Bardeli, wie Fragen wie die obigen beantwortet werden können.

Durch die Umwandlung lokaler in globale Probleme versucht Vodafone auch herauszufinden, wie die landesweite Ladenfläche optimiert werden kann, wie Kampagnen optimiert werden können und wie der Glasfaser-Ausbau für 32.000 Gewerbegebiete in Deutschland priorisiert werden kann. Natürlich erfordert dies den Erwerb von Fachwissen in der Unternehmensverwaltung und das Arbeiten in interdisziplinären Teams, wie Bardeli in der Q&A-Session erläuterte.

Von der Verwendung von Mustererkennungs-Methoden zur Interpretation von Bildern, die von Kund*innen an einen Chatbot gesendet wurden, bis hin zur Ermittlung von Strategien, wann und wo Geschäfte nach Covid-19 Lockdowns wieder geöffnet werden können - es gibt eine Vielzahl von Problemen in der KI und den Datenwissenschaften, die angegangen werden können. Student*innen unseres Master-Studiengangs AI and Data Science können dies während der Lab Rotations bei Vodafone in der Praxis erfahren.

Die Aufzeichnung des Vortrags ist in der (internen) HeiCAD Wiki zu finden: https://wiki.hhu.de/pages/viewpage.action?spaceKey=HEICAD&title=HeiCAD+Wiki.