Ailionauten - KI ist (k)eine Raketenwissenschaft

著者: Janis Gösser David Geisel
  • サマリー

  • Ailio ist ein auf Data-Science und KI spezialisiertes Unternehmen aus Bielefeld. Unser Kollegen sprechen in einem lockeren Schnack über verschiedenste Themen aus diesen Bereichen. Sei es konkrete Use-Cases, wie wird man überhaupt Data-Scientist, wie sieht die Arbeit bei Ailio aus, welche Herausforderungen bergen Projekte und vieles mehr.
    Ailio GmbH
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あらすじ・解説

Ailio ist ein auf Data-Science und KI spezialisiertes Unternehmen aus Bielefeld. Unser Kollegen sprechen in einem lockeren Schnack über verschiedenste Themen aus diesen Bereichen. Sei es konkrete Use-Cases, wie wird man überhaupt Data-Scientist, wie sieht die Arbeit bei Ailio aus, welche Herausforderungen bergen Projekte und vieles mehr.
Ailio GmbH
エピソード
  • Data:Unplugged Recap - Datenplattformen, AI und Kaffee!
    2025/04/30
    Endlich mal wieder eine Folge von David und Janis! <3 In dieser Folge gibt es einen kleinen Rückblick auf die Data Unplugged 2025. Dabei gibt es jeweils einen inhaltlichen Abriss der gehaltenen Masterclasses "Datenplattform 360°: ETL, Persistierung & Governance für nachhaltige Datenstrategien" und "Kaffeebohnen und KI-Algorithmen - Ein Data Science Rezept für die Fertigungsindustrie". Die kompletten Masterclasses gibt es bei uns natürlich auch! Kontaktiert uns dafür einfach.
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    42 分
  • Community Notes und Faktenchecker - was verbirgt sich dahinter?
    2025/04/16
    In dieser Folge Sprechen Tim und Janis kurz über die letzten Tage. Darunter insbesondere auch die Punkte: Was war die beste Pizza? Wie war die diesjährige Data Unplugged? Ansonsten ist der Name Programm: Was sind eigentlich Faktenchecks? Wer führt sie durch? Wie funktionieren sie? Wie sieht es bei den Community Notes aus? Kann Open Source hier eine Lösung sein? Und einiges anderes zu diesem Themenkomplex.
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    38 分
  • Wahlumfragen aus Data Science Perspektive
    2025/02/04
    Im Vorfeld der kommenden Bundestagswahl sprechen Tim und David über die Statistik von Wahlumfragen und analysieren, wie sie zu deuten sind. Es geht neben den statistischen Grundlagen, die für eine gute Wahlumfrage zu beachten sind auch um weiterführende Themen wie Zeitreihenanalyse und den Umgang mit Unischerheiten in Machine Learning Modellen.
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    40 分

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