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Workshop Artificial Intelligence

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Anlässlich der Veranstaltung Partnerplattform Corporate Content am 6. Juni 2018 in Zürich

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Workshop Artificial Intelligence

  1. 1. ZÜRICH, 6 JUNI 2018 cmf. Artificial Intelligence. Workshop. Namics. Jürg Stuker. Partner.
  2. 2. Namics.2 Für heute - Nicht-Ziele - Keine Produktdemo - Kein “Schwall an Anwendungen” - Zielsetzung - Grundlagen klären - Raum für Diskussion und Fragen
  3. 3. Entschuldigt bitte, falls Ihr Euch gleich wie in der Mathe-Stunde fühlt. Das ist AI aber im Kern...
  4. 4. Namics.4 Vervollständigt die folgende Tabelle Input Output 1 A 2 A 3 B 4 B 5
  5. 5. Namics.5 Vervollständigt die folgende Tabelle Input Output 1 A 2 A 2,5 3 B 4 B
  6. 6. Namics.6 https://youtu.be/scetauTYFyw
  7. 7. Namics.7 https://youtu.be/B7s2N7TIEh8
  8. 8. Namics.8 Erkentnisse? - Wahl des Classifiers - diskret / probabilitisch - fehlende Semantik - Buchstabenreihe (Wissen über Alphabet) versus Matrix
  9. 9. Lasst Euch nichts erzählen ohne den Lösungsansatz zu verstehen (oder zumindest erklärt zu bekommen...)
  10. 10. Namics.10 “Wir gewichten nach Relevanz”
  11. 11. Namics.11 Fragen wir mal “die Maschine”
  12. 12. Namics.12 https://youtu.be/A0UfoQlq2v0
  13. 13. Namics.13 Erkenntnisse? - ”Die Maschine” hat Vorwissen - Zwei für uns “ähnliche” Bilder werden sehr unterschiedlich bewertet - Keine Erkennung von Marken?
  14. 14. Artificial Intelligence? KAPITELNAME
  15. 15. As soon as it works, no one calls it AI anymore. ⎯ John McCarthy, 1956 “
  16. 16. Namics.16 Was ist Intelligenz? - “The ability to acquire and apply knowledge and skills.” oxforddictionaries.com - “The ability to learn, understand, and make judgments or have opinions that are based on reason” cambridge.org
  17. 17. Namics.17 Was ist künstliche Intelligenz? - “... branch of computer science dealing with the simulation of intelligent behavior in computers.” wikipedia.org - “Artificial General Intelligence (AGI) is the intelligence of a machine that could successfully perform any intellectual task that a human being can” wikipedia.org
  18. 18. Namics.18 Ein bisschen Geschichte - 1702-1761 Thomas Bayes 1815-1864 George Boole 1848-1925 Gottlob Frege - 1956 Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (John McCarthy) http://raysolomonoff.com/dartmouth/ - 50er – 70er AI summer - 70er – 90er AI winter
  19. 19. In from three to eight years we will have a machine with the general intelligence of an average human being. ⎯ Marvin Minsky, 1970 “
  20. 20. Namics.20 https://youtu.be/hy7paFD6ESs
  21. 21. Namics.21 Anwendung?
  22. 22. Namics.22 Bemerkungen - Optimierungsziel - Wissenrepräsentation / Feature Extraction
  23. 23. Zwischenstopp KAPITELNAME
  24. 24. Namics.24 Begriffe und Anwendungen
  25. 25. Namics.25 Was ist maschinelles Lernen? - “Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” Arthur Samuel (1959) - “A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.” Tom Mitchell (1998)
  26. 26. Namics.26 Trainingsprozess Algorithmus Ergebnis (Output) Daten (Input) - Lernset dient dazu, den Algorithmus zu trainieren - Mit einem Testset wird Güte des Trainings beurteilt - Präzision (precision) - Ausbeute (recall)
  27. 27. Namics.27 iteratives Lernen Berechnen der Loss-Funktion Update der Parameter Algorithmus (Vorhersage)Input (Lerndaten) Input (Testdaten)
  28. 28. Namics.28 Beispiel gefällig? https://www.youtube.com/watch?v=GOFws_hhZs8
  29. 29. Namics.29 Beispiel gefällig? https://www.youtube.com/watch?v=pgaEE27nsQw
  30. 30. Übersicht KAPITELNAME
  31. 31. Namics.31 Lernstile (Types of Machine Learning) Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforcement Learning - Input /Output - Klassifikation bekannt - grosse Datenmenge - nur Input - Klassifikation gesucht - grosse Datenmenge - Aufgabe bekannt - Zielformel - kleine Datenmenge
  32. 32. Namics.32 Verfahren (nicht abschliessend) Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforcement Learning - Lineare / logistische Regression - Entscheidungsbaum - Bayes-Klassifikator - Support-Vector- Maschinen - Entscheidungswälder - AdaBoost - neuronale Netzwerke - Hierarchisches Clustering - Empfehlungssysteme
  33. 33. Namics.33 Anwendungen im Marketing Time https://www.smartinsights.com/managing-digital- marketing/marketing-innovation/15-applications- artificial-intelligence-marketing/ REACH ACT CONVERT ENGAGE Machine Learning CustomerInteractionandValue 1st Purchase Indecisive Customer Lapsed Customer Repeat Customer Loyal Customer Demand generation and purchase intent Propensity Model AI Application Smart Content Curation Programmatic Media Buying AI generated content Voice search Propensity modelling Ad targeting Predictive analytics Lead scoring Dynamic pricing Re- targeting Web & App- Personali- sation Chat- bots Predictive customer service Marketing automation 1:1 dynamic emails
  34. 34. Namics.34 Wie immer geht es nicht um Technik Kundenbedürfnisse technische Möglichkeiten Daten Prozesse - Erfolgsfaktoren - Nutzen aus Kundensicht - Verfügbarkeit und Qualität von Daten - Bereitschaft zu lernen und sich (wie auch seine Leistungen und Produkte) anzupassen
  35. 35. Zwei habe ich noch ;) KAPITELNAME
  36. 36. 4. Juli von 14:00 bis 17:00 GfM Coding Academy Coding für Manager – einführender Kurs für Führungskräfte. https://gfm.ch/event/gfm-coding-academy/
  37. 37. Studie in Arbeit... Customer Journey der GenZ Schreibt mir eine Mail und Ihr bekommt unseren Newsletter. https://www.namics.com/news/2018/webinar-generationz/
  38. 38. ZÜRICH, 6 JUNI 2018 Danke für Eure Zeit. Seit 1995. Namics. juerg.stuker@namics.com 079 / 252 67 01
  39. 39. Backup
  40. 40. Namics.40 Evolutionsstufen von AI AugmentingReplacingScripting COGNITiVE COMPUTING Cognitive “Digital brains” Augments decisions Learns continuously e.g.g Claims combait guidance Problem Solving Knowledge, Reasoning & Planning Uncertain Knowledge & Reasoning Learning Communicating, Perceiving & Acting Regelbasierte Automatisierung Übernehmen einfacher Aufgaben Unterstützung und Entscheidungsvorlagen RULES ENGINE Basic “arms and legs” Repetitive actions No learning e.g. Claim code verification RULES BASED BOTS Simple “Bots” Repetitive processes No learning e.g. Checking claims status AI DIGITAL ASSISTANTS Conversational agents Natural Language dialog Limited Learning e.g. Telephone claims inquiry ROBOTIC PROCESS AUTOMATION Virtual workers Mimics human tasks Limited learning e.g. Fill missing information EvolutionvonAISkills
  41. 41. Wer ist Namics? KAPITELNAME
  42. 42. Namics.42 Jürg Stuker Partner und Verwaltungsrat Mitglied, Namics “Wir sind Pioniere und Experten auf dem Gebiet der digitalen Transformation – und dies bereits seit 1995. Als unabhängiger und interdisziplinär arbeitender Full-Service- Partner digitalisieren wir mit Ihnen Ihre Geschäftsmodelle und geschäftskritischen Prozesse. Dabei stellen wir Ihren langfristigen Erfolg ins Zentrum unseres Handelns.”
  43. 43. Namics.DAS BIETEN WIR Was Fullservice bei Namics bedeutet Digital Experience: Wir unterstützen Sie darin, kanalübergreifend die Erwartungen Ihrer Zielgruppen zu identifizieren, um sie dann mit den richtigen Lösungen zu übertreffen. Digital Business: Wir realisieren mit Ihnen neue Geschäftsmodelle und passen sie in Form optimierter oder neuer Produkte und Dienstleistungen an die Realität Ihres Geschäftsalltages an. Digital Enterprise & Brand: Wir begleiten Sie in der gesamten Digitalisierung Ihrer Organisation und Ihrer Marken. 43 DIGITAL ENTERPRISE & BRAND DIGITAL BUSINESS DIGITAL EXPERIENCE
  44. 44. Namics.DAS BIETEN WIR Namics in kurz 44 480 C TK Räumliche Nähe Vertreten an 6 Standorten. St.Gallen, Zürich, München, Frankfurt, Hamburg, Belgrad. Digitaler Full-Service Dienstleister Mitarbeiter 22 Jahre Erfahrung in der Umsetzung komplexer Webprojekte Langfristige Partnerschaften Langfristige Partnerschaft über 75% unserer Kunden schenken uns ihr Vertrauen länger als 3 Jahre am Stück 29 100% Inhabergeführt Partner Arbeit in interdisziplinären Teams Unabhängig
  45. 45. Namics.DAS BIETEN WIR Unser Dienstleistungsangebot § Ziele & Zielgruppen § Trends & Benchmarks § Digitale Roadmap § Online Marketing Strategie § User Experience § Informations- architektur § Interaction Design & Prototyping § Usability Testing § Visual Design § Spezifikation § Frontend § Backend § Schnittstellen § Testing § SEO/SEM § Digital Marketing & Kampagnen § Social Media § Analytics § Content Marketing § Guidelines § Managed Services § Support § Betrieb § Hosting § Release Manage- ment 45 Strategie & Organisation Konzept, UX & Design Technische Umsetzung Content & Vermarktung Betrieb & Support
  46. 46. Fallstudie Pixability KAPITELNAME
  47. 47. Namics.47FALLSTUDIE PIXABILITY Plan, buy and report across platforms Plan Buy Report DiscoverAbility Deep Audience Insights PlanAbility Premium Audiences at Scale ReportAbility Apples-to-Apples Campaign Reporting MeasureAbility In-Depth Performance Analytics PerformAbility Automated Optimization DependAbility Viewability / Brand Safety BuyAbility Scalable Media Buying
  48. 48. Namics.48FALLSTUDIE PIXABILITY Scan and analyze of 7M+ YouTube channels
  49. 49. Namics.49FALLSTUDIE PIXABILITY Find Premium Audiences Proprietary machine learning constructs relationships between audience groups, and streamlines the identification of consumers highly receptive to your message across video platforms.
  50. 50. Namics.50FALLSTUDIE PIXABILITY In-flight campaign management

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