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Willkommen bei Episode 147 des „AI in Action“-Podcasts, der Sendung, in der wir den Hype aufbrechen und die Auswirkungen von Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz auf unser tägliches Leben untersuchen.

Mithilfe von Alldus International ist es unser Ziel, die Erkenntnisse von Technologen und Datenwissenschafts-Enthusiasten mit Ihnen zu teilen, um die hervorragende Arbeit vorzustellen, die im Bereich KI in den Vereinigten Staaten und Europa geleistet wird.

Unser heutiger Gast ist Sergey Sukhanov, Mitbegründer von AI Superior in Darmstadt. AI Superior wurde 2019 gegründet und ist ein Dienstleister für Data Science, maschinelles Lernen und KI, der Ihrem Unternehmen hilft, mithilfe von Analysen das Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen. Das Unternehmen liefert umsetzbare Erkenntnisse für Ihre Produkte und Dienstleistungen und setzt Modelle des maschinellen Lernens ein, um Ihr Unternehmen zu transformieren.

AI Superior bietet schnelle Prototypen und End-to-End-Produkte zur Lösung Ihrer komplexen geschäftlichen Herausforderungen. Sie sind ein ergebnisorientiertes Team mit umfassender Expertise und Erfahrung in verschiedenen Industriebereichen, das es ihnen ermöglicht, Ihre geschäftliche Herausforderung in ein technisches Problem umzuwandeln und es in kurzer Zeit zu lösen.

In dieser Folge wird Sergey Folgendes besprechen:

Wie sein Interesse an KI und maschinellem Lernen entstand 

Die Arbeit von AI Superior mit People Analytics 

Die Rolle von People Analytics im HR- und Mitarbeitermanagement 

Herausforderungen bei der Arbeit mit Personendaten, wie Datenschutz und Ethik 

Erfolgreiche Fallstudien über die Vorteile, die sie den Kunden bringen 

Die Auswirkungen von COVID-19 und Remote-Arbeit 

Um mehr über Sergey und seine Arbeit bei AI Superior zu erfahren, besuchen Sie die Website aisuperior.com oder folgen Sie ihnen auf Twitter @aisuperiorSie können Sergey auch erreichen unter Linkedin.

Wie hat Ihnen Jakobs Podcast gefallen? Wohin geht Ihrer Meinung nach die Zukunft der künstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft in den nächsten Jahren? Wir würden uns freuen, Ihre Meinung zu dieser Episode zu hören. Hinterlassen Sie also unten einen Kommentar.

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