Iryna Dohndorf, Christopher Keibel

Karakun AG

Bio

Iryna is a software engineer at the Karakun GmbH, which is placed in beautiful Ruhr-area city Dortmund. Before joining the Karakun, I received my Doctor in Computer Science from the Technical University Dortmund in 2017 and did postdoctoral research since 2018. My research has been focused on formal methods in computer science, stochastic modeling, simulation and optimization. I have developed innovative models and algorithms to tackle the challenges in data-driven decision making under uncertainty and apply the models in multiple domains, including predictive maintanance, transportation, logistics, finance, and psychological science. I am a passionate interdisciplinary researcher and software developer and have been actively collaborating with cross-domain researchers, computer scientists and engineers. My most recent publication is 'A Blockchain-Based Approach to Provenance and Reproducibility in Research Workflows.'

Christopher Keibel ist Software Engineer bei Karakun. Hier beschäftigt er sich aktiv mit dem Thema ML und vertritt Karakun zu diesem Thema auch im Bitkom AI Gremium. Christopher hat sich bereits in seinem Studium in den Bereich ML vertieft und baut das Thema aktuell in Karakun durch Projekte, Forschung und Community-Aktivitäten aus. Als Speaker konnte Christopher unter anderem auf dem JavaLand erste Erfolge und Erfahrungen sammeln.

Twitter: @C_Keibel
Web: karakun.com

"Ich bin C-3PO, wie kann ich Dir helfen?" - Wie Maschinen natürliche Sprache verarbeiten

In den letzten Jahren hat das Interesse an den Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) vor allem durch kürzliche Erfolge wie GPT-3 deutlich zugenommen. Dabei beeinflussen maschinelle Sprachmodelle längst unseren Alltag, denn NLP wird in Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder in Suchmaschinen eingesetzt und findet in immer mehr Branchen auf der ganzen Welt Anwendung.

NLP nutzt Linguistik und maschinelles Lernen, um ein generelles Sprachverständnis zu erlangen, das mit den menschlichen kognitiven Fähigkeiten vergleichbar sein soll und somit auf viele Aufgaben übertragen werden kann.

In unserem Vortrag werden die Werkzeuge und Techniken des NLP sowie seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen vorgestellt. Außerdem wird die Rolle des maschinellen Lernens und der künstlichen neuronalen Netze zur Optimierung von NLP diskutiert.