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Netzwoche 13/2018

60 Event Plus

60 Event Plus KOMBINIEREN SIE JETZT IHREN EVENTEINTRAG (ONLINE UND PRINT) FÜR NUR CHF 860.– UNTER WWW.NETZWOCHE.CH/EVENTS Lunch & Learn: Smart financing based on blockchain. How it works. Datum | Zeit: Ort: Kontakt: Veranstalter: Anmeldung: 28.09.2018 | 11.45 – 13.30 Uhr KV Zürich Business School Bildungszentrum Sihlpost, Sihlpostgasse 2, 8004 Zürich Christina Dotzel, event@everyware.ch EveryWare AG www.everyware.ch/lunch-learn Es gibt ein neues Finanzierungsmodell in der Welt der Kryptowährungen: Initial Coin Offering (ICO). Diese neue Form der Unternehmensfinanzierung steckt noch in den Anfängen. Jedoch sorgen Berichte über Crowdfunding-Rekorde für grosse Schlagzeilen, da ein ICO schnell hunderte Millionen Franken für ein Technologie-Startup sammelt. Eine Professionalisierung der Prozesse ist derzeit in vollem Gange. Neue Standards sind gefragt, um ICOs auch für etablierte Unternehmen noch attraktiver zu machen. – Was ist ein ICO und wie sieht ein seriöses Verfahren nach Schweizer Standards aus? – Was steckt hinter dem Hype um die ICOs und wie können sie den Markt revolutionieren? Der ausgewiesene Experte macht Sie bei einem konzentrierten Fachreferat mit den Grundlagen der neuen Unternehmensfinanzierung mittels ICOs und deren Nutzen im Business vertraut. Beim anschliessenden Stehlunch ergibt sich die Gelegenheit für einen Erfahrungsaustausch. Der Experte: Matthias Weissl, CEO und Co-Founder von Verum Capital, einer führenden Schweizer Blockchain Boutique, die digitale Börsengänge betreut und bezüglich Blockchain-Businessmodellen berät. Der Lunch & Learn ist kostenlos und richtet sich an technische Entscheider. Die Teilnehmerzahl ist limitiert. Konferenz: 360 Grad ICT-Impulse Datum: 02.10.2018 Zeit: 08.30 – 16.30 Uhr Ort: Zürich Kontakt: Corinne Jost, info@360-grad-ict.ch Veranstalter: MSM Research AG Anmeldung: www.360-grad-ict.ch/tickets Die digitale Transformation in ihrer ganzen Bandbreite fordert alle Unternehmen heraus. Der Einsatz von neuen Technologien wie beispielsweise künstliche Intelligenz, Internet of Things oder Blockchain wird bisherige, traditionelle Businessmodelle, Prozesse, Strategien und Denkweisen markant verändern. An unserer Konferenz gehen wir folgenden Fragen nach: – Welche Themen sollten Sie in der ICT besonders auf dem Radar haben? – Welche Technologien werden sich durchsetzen? – Wie wird dies Ihr Business und den ICT-Betrieb beeinflussen und verändern? – Welche Chancen und Möglichkeiten ergeben sich durch die neuen Themen und Technologien für Ihr Unternehmen? – Wie kann die Sicherheit mit Blick auf die ganze Welle an neuen Technologien gewährleistet werden? Lassen Sie sich an 1 Tag von Experten im Rahmen einer 360-Grad-Perspektive über den aktuellen und künftigen Einfluss der wichtigsten Technologien und Themen auf die ICT und das Business briefen. Knüpfen Sie Kontakte, diskutieren Sie mit Referenten und Experten an den Thementischen und sammeln Sie wertvolle Impulse und Entscheidungsgrundlagen für Ihre Arbeit. Die Konferenz wendet sich an ICT-Verantwortliche und Fachbereichsleiter. FICO-Forum-Infotage 2018 Datum: 07./08.11.2018 Zeit: 09.00 – 17.00 Uhr Ort: SAP Schweiz, Regensdorf Kontakt: Anja Lutz, fico-forum-infotage@ConVista.com Veranstalter: Espresso Tutorials & ConVista Consulting AG Anmeldung: https://bit.ly/2AoOee4 Digitalisieren. Transformieren. Vordenken. Die FICO-Forum-Infotage zählen zu den grössten ConVista-Kundenveranstaltungen und erfreuen sich seit ihrer Premiere im Jahr 2012 wachsender Beliebtheit. Der deutschsprachige Austausch bietet eine Plattform zu aktuellen Themen aus den Bereichen Finanzwesen und Controlling rund um SAP. Dabei referieren externe Referenten aus der freien Wirtschaft und der Forschung sowie Experten der ConVista. Als Initiator und Veranstalter laden wir Sie herzlich zu unseren FICO-Forum-Infotagen ein. Auf Sie warten viele spannende Fachvorträge zu diesen Themen: – Neuerungen in S/4HANA 1809 – Das Universal Journal als Innovationstreiber in SAP S/4HANA Finance – S/4HANA Anlagenbuchhaltung – Erfahrungsbericht: Migration Kunde/Lieferant zum Geschäftspartner – LTMC-SAP S/4HANA Migration Cockpit – Cash Management in SAP S/4HANA Finance – Erfahrungsbericht: Controlling Dashboards mit SAP BO Design Studio/Lumira – SAP Analytics Cloud Es bleibt viel Zeit für das Netzwerken mit anderen Teilnehmern, Experten, Partnern und Organisatoren. Gerne laden wir Sie am 07. November auch zu unserer Abendveranstaltung ein. Fordern Sie noch bis zum 31.08.2018 Ihr Ticket zum Frühbucherpreis in Höhe von 299 Franken an: https://bit.ly/2AoOee4. 13 / 2018 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Wild Card 61 How deep is your data love? Die Euphorie in der Community ist gross: Die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz eröffnet ganz neue Möglichkeiten, aus Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Nun gilt es Ernst: Der Einsatz im Unternehmen steht bevor. Die Adaption einer Data-2.0-Strategie in einem Unternehmen gestaltet sich als andere als einfach. Daniel Liebhart ist Dozent für Informatik an der ZHAW (Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften), Experte für Enterprise-Architekturen und CTO Ambassador bei Swisscom. Er ist Autor und Coautor verschiedener Fachbücher. Artikel online auf www.netzwoche.ch Webcode DPF8_102907 Kirk Born, gemäss «Moz Social Score» einer der einflussreichsten Big-Data-Experten weltweit, hat im Juli dieses Jahres die «Data 2.0 Strategy» als nächsten Schritt auf dem Weg zum «Data Driven Business» für Unternehmen ausgerufen. Die Überlegung ist einfach. Die aufwändige Knochenarbeit, aus grossen Datenmengen entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen, wird durch den Einbezug moderner Verfahren der künstlichen Intelligenz automatisiert und damit stark vereinfacht. «Deep Learning» nennt sich das Fachgebiet oder heissen die Techniken, die dahinterstecken. Die Autoren des gleichnamigen Standardwerks, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, formulieren es so: «Deep Learning erlaubt es Computern, durch die Verarbeitung von Erfahrungen zu lernen und die Welt als eine Hierarchie von Konzepten zu verstehen.» So, wie wir das auch tun. Ein Blick in die Tiefe Die Basis von Deep Learning bilden neuronale Netzwerke. Traditionelle Ausprägungen dieser Netzwerke sind bereits in der Mitte des letzten Jahrhunderts vom amerikanischen Psychologen und Informatiker Frank Rosenblatt entworfen worden. Sie bilden ein stark vereinfachtes Modell einer menschlichen Hirnzelle ab. Die Neuronen sind dabei über Synapsen verbunden und in Schichten strukturiert. Im einfachsten Fall eine Schicht für die Verarbeitung des Inputs, eine für den Output und eine versteckte Schicht, die im weitesten Sinn als Speicherort eines Konzepts – eines Sachverhaltes oder auch eines Informationszusammenhangs – dient. Und sie können «trainiert» werden, was konkret nichts anderes als eine Einstellung der Leitfähigkeit der Synapsen und des Verhaltens der Neuronen durch geeignete Beispielinformationen als Erfahrungswerte bedeutet. Wissen wird dabei als Gesamtheit dieser Einstellungen verstanden. Moderne neuronale Netzwerke sind umfangreicher und verfügen über mehr als drei Schichten und insbesondere über mehrere Schichten zur Speicherung von Wissen. Das Wort «Deep» bezieht sich also auf die Anzahl der Schichten des neuronalen Netzes. Je mehr Schichten ein Netzwerk hat, desto ausgeprägter ist die Fähigkeit der Speicherung von Wissen als Hierarchie von Konzepten. Möglichkeiten und Grenzen Eine Vielzahl verschiedenster Arten von Deep-Learning- Netzwerken sind heute bereits für den Praxiseinsatz verfügbar. Beispielsweise Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildanalyse, Recurrent Neural Nets (RNNs) für die Analyse von Zeitreihen oder General Adversarial Networks (GANs) mit Anwendungsgebieten wie beispielsweise der Erzeugung von 3-D-Darstellungen aus Frontalansichten oder der Simulation zukünftiger Ereignisse. Die Entwicklung einer Data-2.0-Strategie in einem Unternehmen gestaltet sich jedoch als andere als einfach. Das hat gemäss den Analysten von Forbes eine Reihe von strukturellen Gründen, wie beispielsweise der Tatsache, dass der Aufbau eines solchen Systems Erfahrung bezüglich Ausprägung des einzusetzenden Netzes und Aufbereitung geeigneter Trainings-Sets erfordert und dass die Interpretation der Outputs eines solchen Netzes alles andere als trivial ist. Weitere Herausforderungen sind die notwendige Rechenpower und die Formulierung einer vernünftigen und tragbaren Data-2.0-Strategie. www.netzwoche.ch © netzmedien ag 13 / 2018

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