Fachvortrag

Nach einer langen Osterpause freuen wir uns, euch die nächste Veranstaltung mit unserem Kooperationspartner Deloitte ankündigen zu dürfen! Ihr werdet in dem Vortrag Einblicke in verschiedene Methodiken und Ansätze des Credit Risk Modelings erhalten. Anschließend habt ihr bei einem Get Together in kleinerer Runde die Möglichkeit, euch mit den Beratern von Deloitte auszutauschen und Kontakte zu knüpfen.

Der Einsatz von mathematischen Modellen und KI-Methoden kann Prozesse in allen Bereichen des Transportsektors optimieren – von städtischer Mobilität über Anwendungen in der Logistik bis hin zur Luftfahrt. Mit Fokus auf den Bereich Luftfahrt wird ein entwickeltes Prognosemodell für einen Flughafen von der Datenanbindung bis hin zur Erstellung eines Prototypen vorgestellt. Neben der klassischen Luftfahrt können mathematische Modelle auch für die Infrastrukturplanung neuer Mobilitätskonzepte, wie z.B. Urban Air Mobility, angewendet werden. In diesem Zusammenhang wird ein datengetriebener Ansatz für die Optimierung von Landeplatzpositionierungen und Flottengrößen für Flugtaxis motiviert.

d-fine ist ein europäisches Beratungsunternehmen mit Fokus auf analytisch anspruchsvolle Themen, die von naturwissenschaftlich geprägten Mitarbeitern mit einem hohen Maß an Verantwortung für zukunftsfähige Lösungen und ihrer nachhaltigen technologischen Umsetzung bearbeitet werden. Als Referenten dürfen wir Janina Erb und Dr. Thorsten Sickenberger begrüßen.

Natural Language Processing ist einer der am wichtigsten Bereiche des maschinellen Lernens und entscheidend für die effektive Analyse großer Mengen unstrukturierter, textlastiger Daten. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch der Bedarf an Fachkräften, die Modelle zur Analyse von Sprache und Text erstellen, kontextbezogene Muster aufdecken und Erkenntnisse aus Text und Audio gewinnen können.

Deloitte wird eine spannende Einführung ins Thema NLP geben und darauf aufbauend euch die Grundlagen der Sentiment Analysis nahebringen. Im anschließenden Get-Together habt ihr die Möglichkeit mit den Beratern ins persönliche Gespräch zu kommen und relevante Fragen zum Berufsalltag zu klären.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computern hilft, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren.  Die Technologie hat sich dank des zunehmenden Interesses an der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, sowie der Verfügbarkeit großer Datenmengen, leistungsstarker Computer und verbesserter Algorithmen in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Einige Beispiele für NLP, die ihr aus eurem Alltag kennt sind: Rechtschreibprüfung, automatische Vervollständigung, Sprachtextnachrichten, Spam-Filter.

d-fine wird euch eine kurze Einführung zu NLP und exklusive Einblicke in Projektbespiele aus ihrer Beratungspraxis geben. Dabei gehen sie insbesondere darauf ein, welche Aspekte und Schwierigkeiten in Zeiten von vortrainierten Modellen und Hugging Face in der Praxis zu beachten sind. Im anschließenden Get-Together habt ihr die Möglichkeit mit den Beratern ins persönliche Gespräch zu kommen und relevante Fragen zum Berufsalltag zu klären.

Intelligente Flugnetzplanung - Die Netz- und Flugplangestaltung  ist das Herzstück einer jeden Fluggesellschaft: Wohin soll geflogen werden, wie oft, was machen unsere Konkurrenten, wann oder mit welchem Flugzeugtyp - das sind wichtige Fragen, und sie sind schwierig. Deshalb werden die klügsten Köpfe der Fluggesellschaften damit beauftragt, diese Fragen zu beantworten, um Flugnetze und Flugpläne zu erstellen. Die Covid-Krise hat gezeigt, dass die Netz- und Flugplangestaltung der Fluggesellschaften oft manuell und langwierig sind und nicht in der Lage, mit der sich ständig ändernden Passagiernachfrage, den Reaktionen der Wettbewerber und den betrieblichen Zwängen fertig zu werden.

BCG GAMMA hat sowohl Modelle zur Ermittlung der Nachfrage als auch Tools zur Optimierung der Netz- und Flugplangestaltung entwickelt, die den Fluggesellschaften helfen, in kurzer Zeit optimale Flugpläne zu erstellen, die Gewinnspanne zu maximieren und den ökologischen Fußabdruck zu minimieren - und die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

We're exited to announce our first talk coming up next Monday by PHOENIX Group - "DATA SCIENCE IN THE REAL WORLD"!

You will get interesting insights in advanced analytics and artificial intelligence at PHOENIX. The PHOENIX Group is the largest pharmaceutical wholesaler in Germany and a leading health care provider in Europe.

"Dynamic pricing is one of the strongest profitability levers and therefore represents a central aspect of our business strategy. In this talk we will discuss benefits and challenges of dynamic pricing and how machine learning techniques and analytics can be used to set optimal prices."

Machine learning and artificial intelligence not only present themselves through Alexa, Siri or Cortana but are buzzwords for disruptive transformation in industrial sectors. A similar potential is attributed to quantum computing which is still in an early stage of development but simultaneously growing rapidly.

Our presentation pursues to show you a story of the development of an algorithm that contains both technologies. Therefore, we have created a very clever detective recognizing anomalies and differentiating into wrong and right.

Keywords are generative adversarial networks and quantum classical hybrid autoencoder.

To get away from the theory, we want to inform you about our practice as consultants, developers as well as project “PlanQK” where we have developed our algorithm.

Queue vadis? How machine learning helps to optimize the shopping experience at the Lidl checkout zone.

At Lidl Analytics, we build data science solutions to tackle business questions that occur along the entire value chain of the organization using a data-driven perspective. Our talk will focus on one of the most central parts of every shopping trip: queueing and paying at the tills.

We will show how we at Lidl Analytics tackle two fundamental aspects of stores’ till processes using state-of-the-art machine learning solutions.

On the one hand, we showcase a project that uses time series forecasting and discrete event simulation to predict the future demand at tills in the upcoming weeks to aid fine-granular shift planning.
On the other hand, we discuss an interactive dashboard that helps to anticipate and find the optimal number of installed tills in a store to avoid long queues already at the store planning stage by estimating queueing times and checkout capacities for different till combinations.

QuantCo ist ein schnell wachsendes Data Science Startup mit Standorten in Deutschland, der Schweiz und den USA. Mittlerweile über 130 Mitarbeitende kombinieren ihre Expertise in Data Science, Software Engineering und Ökonometrie. Daraus entstehen datenbasierte Lösungen für führende Unternehmen aus der Versicherungs- und E-Commerce-Branche, indem neueste Methoden des Machine Learning mit ökonomischer Intuition verknüpft werden.

Wir starten mit einem Vortrag von QuantCos Team aus Berlin zu dem Thema “Data Analytics in the Healthcare Industry - Challenges and Opportunities”. Der Fokus liegt dabei auf den verschiedenen Projekten, die QuantCo mit deutschen Krankenversicherungen bearbeitet und den damit verbundenen Herausforderungen, die mithilfe statistischer Methoden gelöst werden müssen.

Im Anschluss lädt QuantCo alle Teilnehmenden in ein naheliegendes Restaurant ein, um den Abend gemeinsam ausklingen zu lassen.

Die Studierendenzahlen in der Mathematik sind in den letzten Jahren rückläufig, während der Bedarf nach Mathematiker*innen auf dem Arbeitsmarkt wächst. Was bedeutet dies für Entwicklung der Hochschulmathematik und die Berufsaussichten ihrer Absolvent*innen? Welche Veränderungen finden derzeit auf dem mathematischen Arbeitsmarkt statt?

Wann? - 20.03.2023, ab 17:15
Wo? - A101

Das Event ist auf Deutsch und offen für alle Studierende.

Wir freuen uns auf euch!