Webinare – Termine und Aufzeichnungen

Mit den Webinaren von [at] erfahren Sie mehr über Use Cases, Best Practices sowie viele weitere Themen rund um Data & AI. Die Webinare sind immer kostenlos und Aufzeichnungen im Nachgang verfügbar.

Aktuelle Termine

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DeutschAgile Dashboards: Strategieentwicklung für das Dashboard-Projekt

Bei der Umsetzung eines Dashboards ist es oftmals schwierig, die Anforderungen und Wünsche aller Stakeholder zu implementieren, vor allem, wenn diese sehr unterschiedliche Vorstellungen vom gewünschten Endergebnis haben. Wie soll also am besten vorgegangen werden und wie kann das Projekt so strukturiert werden, dass es am Ende zum Erfolg führt? Hierfür bedarf es einer durchdachten und nachhaltigen Vorgehensweise.

In diesem Webinar zeigen wir Ihnen, welche Strategien bei der Entwicklung eines Dashboards zur Verfügung stehen und wie Sie diese optimal umsetzen, um das beste Ergebnis für alle Stakeholder zu erzielen.

Dieses Webinar ist eine Fortsetzung der Webinar-Reihe zum Thema „Agile Dashboards“, kann aber unabhängig von der Teilnahme an den vorherigen Webinaren besucht werden. Bei Interesse stehen der erste und zweite Teil der Webinar-Reihe on demand zur Verfügung.

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EnglishReservoir Computing: Fast Deep Learning for Sequences

Recurrent Neural Networks (RNNs) represent the reference class of Deep Learning models for learning from sequential data. Despite the widespread success, a major downside of RNNs and commonly derived ‘gating’ variants (LSTM, GRU) is given by the high cost of the involved training algorithms. In this context, an increasingly popular alternative is the Reservoir Computing (RC) approach, which enables limiting the training algorithm to operate only on a restricted set of (output) parameters. RC is appealing for several reasons, including the amenability of being implemented in low-powerful edge devices, enabling adaptation and personalization in IoT and cyber-physical systems applications.

This webinar will introduce Reservoir Computing from scratch, covering all the fundamental design topics as well as good practices for real-world use cases. It is targeted to both researchers and practitioners that are interested in setting up fastly-trained Deep Learning models for sequential data.

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