Eingeladene Vorträge

Hier finden Sie von Know-Center MitarbeiterInnen gehaltene Vorträge

2018

In silico evaluation of ecotoxicological risk

Graduate course in Ecotoxicology

Zagreb

Zagreb, Graduate course in Ecotoxicology, University of Zagreb - Department of Biology

2018

Big Data and Machine Learning for Smart Industry i

Tech Talks

Porto
Currently, there are a number of buzz words floating around, including Big Data, Data Science, Deep Learning, and Artificial Intelligence. These concepts will be briefly defined, followed by a short introduction to the field of Machine Learning, the main algorithmic approaches and the current scientific state-of-the-art. Next, a number of industrial Data Science examples will be presented, mainly from the SemI40 project, an European industrial research project. There best practices, lessons learnt, and limitations will be presented and covers more practical aspects.

Porto, Tech Talks, ATEP - Amkor Technology Portugal, S.A.

2018

Predictive Maintenance – Die Umsetzung aus wissenschaftlicher Sicht i

CDO Meeting - Predictive Maintenance in der Praxis

Frohnleiten
Der Vortrag beleuchtet die bei konkreten Kooperationsprojekten gewonnenen Erfahrungen im Bereich Predictive Maintenance als auch gibt einen Ausblick auf aktuelle Forschungsthemen in diesem Bereich.

Frohnleiten, CDO Meeting - Predictive Maintenance in der Praxis, Green Tech Cluster

2018

Mit Data-Driven Business unternehmerische Werte generieren i

WOTAN Anwendertreffen

Salzburg
In der Keynote werden Beispiele für datengetriebene Use Cases vorgestellt und auf die dabei gewonnenen Erfahrungen eingegangen.

Salzburg, WOTAN Anwendertreffen, GH-Informatik GmbH

2018

Netzwerkanalyse, Community detection, Visualisierung

IDE Autumn School 2018 „Digitale Edition – Vertiefung und Nutzung“

Wien

Wien, IDE Autumn School 2018 „Digitale Edition – Vertiefung und Nutzung“, Institut für Dokumentologie und Editorik

2018

Visualization and Interactive Analysis of Sensor Dat

“BioNanoNet Focus on Sensortechnology

Graz

Graz, “BioNanoNet Focus on Sensortechnology, BioNanoNet

2018

Machine Learning and Artificial Intelligence for Smart Production i

Infineon SummerSchool

Villach
Artificial intelligence is a buzzword and receives a lot of attention in media recently. The driving force behind much of the recent progress due to specific machine learning methods, associated with the name deep learning. While such method provide excellent results, these methods also pose requirements on the data in terms of size and structure. Furthermore, expert knowledge is a critical ingredient to arrive at solutions that work in practice. Exemplary solutions are presented, ranging from analysing production data to demand forecasting of future demand to illustrate the usefulness and applicability of advanced data science and deep learning methods.

Villach, Infineon SummerSchool, Infineon

2018

Clustering Panel Discussion

Applied Artificial Intelligence Forum 2018

Vienna

Vienna, Applied Artificial Intelligence Forum 2018, WKO

2018

Knowledge Management

Digitalisierung für Kärntner Unternehmen

Klagenfurt

Klagenfurt, Digitalisierung für Kärntner Unternehmen, FH Kärnten

2018

Dealing with Complex Data i

Digitalization in Hydropower

Wien
Digitalization affects almost all areas of modern life and is starting to permeate the energy sector. As digital technologies are rapidly changing there are many challenges to overcome. One of them is dealing with complex data, which can be attempted by applying the data value chain concept

Wien, Digitalization in Hydropower, VGB Powertech/Verbund

2018

Big Data & Data Driven Innovation i

F&E Plattform der IV Tirol

Zirl
In diesem Vortrag werden verschiedene Geschäfts- und Anwendungsmodelle von Big Data vorgestellt sowie die Wichtigkeit aus "Big Data" "Smart Data" zu machen.

Zirl, F&E Plattform der IV Tirol, Industriellenvereinigung Tirol

2018

Big Data Strategies i

Studiengang Regenerative Energiesysteme & technisches Energiemanagement

Wieselburg
Die Digitalisierung ist einer der großen Megatrends der Gesellschaft und neben der Energiewende das bestimmende Thema in der Energiewirtschaft. Die Lehrveranstaltung, die im Rahmen des Moduls "Digitalisierung" des berufsbegleitenden Masterlehrganges "Regenerative Energiesysteme & technisches Energiemanagement" stattfindet, gibt einen Einblick in die grundlegenden Konzepte von Big Data – angefangen von entsprechenden Begriffserklärungen, über Verfahren der Datenanalyse, Aspekte der Datenökonomie bis hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und rechtlichen Fragen im Umgang mit Big Data.

Wieselburg, Studiengang Regenerative Energiesysteme & technisches Energiemanagement, Fachhochschule Wiener Neustadt

2018

Machine learning and distributed computing in molecular modelling

Measurements and process control, graduate course

Zagreb

Zagreb, Measurements and process control, graduate course, Faculty of chemical engineering and technology, Dept. of Measurements and Process Contro

2018

Development and application of models for ecotoxicological risk assessment of bioactive chemical compound

Institute seminar

Zagreb

Zagreb, Institute seminar, Ruđer Bošković Institute, Laboratory for Machine Learning and Knowledge Representatio

2018

Aspekte der Digitalisierung in KMU i

Wirtschaftsinitiative Nachhaltigkeit - Konsulentenmeeting

Graz
Digitalisierung beinhaltet viele Aspekte. Welche Möglichkeiten ergeben sich aber durch die Digitalisierung bzw. datengetriebenes Vorgehen im Bereich der Nachhaltigkeit (Stichwort Material-, Ressourceneffizienz)?

Graz, Wirtschaftsinitiative Nachhaltigkeit - Konsulentenmeeting, Amt der Steiermärkischen Landesregierung, Abteilung 14

2018

Datengetriebene Geschäftsmodelle: Analyse und Implikationen aus 30 Big Data Analytics Anwendungsprojekten

Projektworkshop "Analyse und Bewertung von Big Data-basierten Geschäftsmodellen"

München

München, Projektworkshop "Analyse und Bewertung von Big Data-basierten Geschäftsmodellen", TU München - Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion

2018

E-Mobility und Big Data – Optimierte Datennutzung von Ladevorgängen i

BITKOM Big Data Summit 2018

Hanau
Bei dem Betrieb von Ladestationen fallen naturgemäß große Datenmengen an. Gemeinsam mit dem Know-Center arbeitet has.to.be an Möglichkeiten und Technologien zur Analyse und in weiterer Folge Visualisierung dieser Daten. Ziele des gemeinsamen Forschungsprojekts sind unter anderen auf Basis der historischen Verbrauchsdaten eine Vorschau (Forecast) auf zukünftige Verbräuche zu ermitteln, um den Betreibern von Ladestationen eine kostenoptimierte Energiebereitstellung zu ermöglichen. Weiters wurden die Daten hinsichtlich „Predictive Maintenance“ untersucht mit dem Ziel die Verfügbarkeit der Ladestationen zu Optimieren. Neben den genannten Use Cases für die Ladestations-betreiber wurde darüber hinaus auch versucht Vorhersageinformationen für den Endnutzer (E-Autobesitzer) hinsichtlich Verfügbarkeit von Ladestationen zu ermitteln. Der Vortrag zeigt wie diese Aufgabenstellungen mit dem Einsatz von (Big) Data Technologien gelöst werden konnten und welche Herausforderungen damit verbunden waren.

Hanau, BITKOM Big Data Summit 2018, Bitkom Servicegesellschaft mbH

2018

Datengetriebene Geschäftsmodelle: Entwicklung von „Data-Driven“ Use Cases

Big Data-basierte Geschäftsmodelle

Garching bei München

Garching bei München, Big Data-basierte Geschäftsmodelle, Technische Universität München

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