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Artificial Intelligence & AnalyticsMade in Austria

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Artificial Intelligence & AnalyticsSummary of AI related definitions

2/26/2018 | Artificial Intelligence & Analytics made in Austria 2

Base on: Figure 1.4, Deep Learning, Goodfellow et al., MIT Press, 2016

Artificial Intelligence

Machine Learning

Deep Learning

Tesler‘s Theorem: „Artificial Intelligence is whatever machines haven‘t done yet.“

Examples:

Expert systems using

knowledge bases.

Examples:

Logistic Regression

Support Vector Machines

Random Forests

Techniques that enable computer systems to improve with experience and data.

Especially Artificial Neural Networks

Examples:

Recurrent Neural Networks

Convolutional Neural Networks

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Gegründet Jänner 2002

Team von 10 Personen davon 8 Data Scientists

Medizinisches Prozess Management und Logistik

Seit 2012 Spezialgebiet:

▪ Content Analytics

▪ Predictive Analytics

▪ Similarity Analytics

Seit 2013 zertifizierter BP IBM für IBM Watson Analytics-Technologie

Seit 2014 Lösungsanbieter für Content analytische Werkzeuge

Seit 2016 Kooperation mit Oracle für die statistische Entwicklungsplattform R

Seit 2/2017 Kapsch BusinessCom AG Beteiligung an AIMC

26.02.2018 | 3Artificial Intelligence & Analytics made in Austria

AIMC GmbHAdvanced Information Management Consulting GmbH

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End2End Lösungen von KapschWir integrieren Lösungen in den täglichen Geschäftsprozess

4

Data Science& Analytics

Module Konnektivität Plattform End user

26.02.2018 | Artificial Intelligence & Analytics made in Austria

Bei Kapsch liefern wir Ihnen das dafür nötige Know-How und die passende Infrastruktur:

Sensoren, Module, Software, Plattformen, Analytische Methoden, …

Aktuelle ProjekteArtificial Intelligence & Analytics made in Austria

Kapsch BusinessCom AG

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AIMC ProjektlisteDurchgeführte und aktuelle Projekte

Gesundheitssektor:

AKH-Medizinischer Campus Wien

itSV (CSC/DXC)

Medizinische Universität Graz (Kapsch)

Paracelsus Medical University (Kapsch)

Cancer Cluster Salzburg (Kapsch)

Kärntner Landeskrankenanstalten

(Comparex)

Landesklinikenholding NÖ (Kapsch/Tiani)

Versicherungen:

Allianz (Kapsch)

AOK Nordost (IBM)

Techniker Krankenkasse (IBM)

UNIQA (Comparex)

Industrie:

DMH Dichtungen (Kapsch)

RHI (Kapsch)

Diverses:

Region Schladming/ Dachstein

26.02.2018 | Artificial Intelligence & Analytics made in Austria 6

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Das digitale Leberpathologie ExpertenportalMedizinische Erfahrung erhalten und weitergeben


Befunde

Bilddaten von

Gewebeproben

Diagnosen

Beschreibungen

Machine Learning

Strukturen & Muster

identifizieren

Digitales Expertenportal

Übersichtliches Bereitstellen

von Informationen

FachärztInnen

WissenschaftlerInnen

Studierende

ÄrztInnen in Ausbildung0110011001011010

1011011000001010

1010101010101010

1111100000001011

Digitalisierung &

Anonymisierung

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Eine neue Form der WissensweitergabeNeue Möglichkeiten durch Artificial Intelligence

Klassische Wissensvermittlung:

Bücher, Fachpublikationen, Vorträge, …

An der MedUni Graz wurden in der Leberpathologie

insgesamt 19.000 Gewebeschnitte inklusive

Beschreibungen der Veränderungen und Diagnosen der

Befunde.

Wie können die Erkenntnisse und Erfahrungen die

aus diesen Leberfällen gewonnen wurden einer

breiteren Masse zur Verfügung gestellt werden?

Die Digitalisierung eröffnet hier neue Möglichkeiten der

Wissensvermittlung zusätzlich zu den klassischen

Kanälen.

Digitalisieren der 19.000 histologischen Gewebeschnitte

mittels hochauflösendem Scanner.

Die Daten werden anonymisiert und gemäß der

europäischen DSGVO verarbeitet. Das Recht der

Patienten auf Anonymität wird gewahrt.

Bildverarbeitung mittels Machine Learning.

Finden von Strukturen und Mustern in den Bilddaten

die mit den Beschreibungen und Diagnosen korrelieren.

Die Gemeinsamkeiten und morphologische Vielfalt

vergleichbarer Krankheitsbilder werden ermittelt.

Das Ergebnis ist ein internationaler und globaler

Referenzdatensatz für die Ausbildung, praktizierende

Ärzte und Forschung zugänglich.


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Digitalisierung der Produktionskette


Werkstücksverfolgung & Qualitätskontrolle

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End to End Einzelsteinverfolgung

12.09.2017 | Kapsch BusinessCom 6

Anlieferung Presse

OfenVersand/Logistik

Erstellung Fingerprint

Qualitätskontrolle

{J5EF6GR8} – Parameter Presse

{J5EF6GR8} –

Ergebnis Qualitätskontrolle{J5EF6GR8} –

Parameter Ofen

{J5EF6GR8} –

Kontrolle

Fingerprint Check

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Werkstücksverfolgung & QualitätskontrolleDigitalisierung der Produktionskette

Datenanalyse: Werkstückverfolgung

▪ monatliche Auswertung der aufgezeichneten Daten

▪ Verfolgung einzelner Werkstücke über den gesamten

Produktionsprozess

▪ Evaluierung via definierter KPIs und statistischer

Methoden

▪ Berichterstattung über Anzahl der erkannten oder

fehlender Werkstücke

▪ Identifizierung möglicher Fehlerquellen

▪ Auffälligkeiten im echten Produktionsumfeld

Machine Learning: Qualitätskontrolle

▪ Auswertung und Analyse der Bilddaten zu einzelnen

Werkstücken

▪ Evaluierung ob und in welchem Umfang es möglich ist,

fehlerhafte Werkstücke (z. B. Risse, Brüche, etc.)

bereits frühzeitig im Produktionsprozess vorherzusagen

▪ Identifizierung und Evaluierung eines optimalen Modells

zur frühzeitigen Vorhersage von fehlerhaften

Werkstücken

▪ Identifizierung der Ursachen von fehlerhaften

Werkstücken

▪ Identifizierung optimaler Reinigungs- bzw.

Wartungsintervalle der Kameras zur Aufzeichnung

einzelner Werkstücke

▪ Berichterstattung und Visualisierung der Ergebnisse


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Schladming-Dachstein SommercardÜber 100 Attraktionen inkludiert


Ausgabe der Sommercard

Durch Beherbergungsbetriebe

Einlösung bei Attraktion

durch Scan des Barcodeshttps://www.schladming-dachstein.at/de/sommercard

https://www.schladming-dachstein.at/de/sommercard

www.kapsch.net |26.02.2018 | 12Artificial Intelligence & Analytics made in Austria

Digitalisierung im TourismusMaßgeschneidertes Marketing und Dienstleistungen

Stakeholders schließen sich zusammen um ihre

gemeinsamen Kunden zu verstehen.

Identifizierung relevanter Datenquellen (Sommercard,

demographische Daten, Kommunikationspreferezen, …)

Berücksichtigung der Datenschutzgrundverordnung

Sommercard (Gästekarte)

▪ Freie Eintritte und Ermäßigungen für über 200 Attraktionen in der

Region

▪ Im Austausch für Daten

Zusammenlegung der unterschiedlichen Datenquellen für

einen umfassenden Blick auf den Gast der Region.

Analyse der Daten und Clustern der Touristen in Gästetypen

Maßgeschneidertes Marketing und Dienstleistungen um

den Sommertourismus in der Region zu stärken

GastARGE

Sommercard

Regionales

Tourismus

Marketing

Congress

Schladming

Planai-

Hochwurzen

Bahnen

TVB

Schladming

Gemeinde

Schladming

Stakeholder

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Dokumentverarbeitung für VersicherungenInformationen aus unstrukturierten Dokumenten gewinnen


Kunden

Klassifizierung

nach

Geschäftsfällen

Klassifizierung

nach

Komplexität

Bearbeiteter

Geschäftsfall

Diagnosen

OP-Berichte

Befunde

Anamnese

Emails

Automatische

Dunkelverarbeitung

Manuelle

Bearbeitung

Sachbearbeiter

Spitäler

Schaden

KFZ

Lebensvers.

Storno

Krankenvers.

Adressänder.

Haushaltsvers.

Insolvenz

Leistungsfall

usw.

Einfach

oder

Komplex

Abrechnungen

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Natural Language ProcessingInformationen aus unstrukturierten Dokumenten gewinnen

Eingehende Emails

Natural Language Processing:

▪ Minimaler Einsatz von vordefinierten Regeln

▪ Implizite Regeln

▪ Erkennen von Entitäten

▪ Extrahieren von Informationen

Automatische Klassifizierung = Einordnung der Emails in

die Businesslogik des Versicherungsunternehmens

Klassifizierung in einfache und komplexe Geschäftsfälle

Automatische Abarbeitung der einfachen Geschäftsfälle

Mehr Zeit der Sachbearbeiter für die komplexen

Geschäftsfälle

Erhöhte Qualität und Genauigkeit in der Bearbeitung

der Kundenanliegen


Emails

Klassifizierung nach Geschäftsfällen

Manuelle Bearbeitung

Sachbearbeiter

Bearbeiteter Geschäftsfall

1 .2 5 7 9 .8 .3 64

Klassifizierung nach

Komplexität

Automatische

Dunkelverarbeitung

.

einfach komplex

Tipps aus der Praxis – Lessons LearnedUnser Ansatz für erfolgreiche Projekte

Kapsch BusinessCom AG

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Zutaten für ein erfolgreiches ProjektData Science ist interdisziplinär

Source: http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram26.02.2018 | Artificial Intelligence & Analytics made in Austria 16

Domain

Knowledge

Data

Science

Machine

Learning

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Arbeitsgemeinschaften bildenKommunikation als Schlüssel zum Erfolg

26.02.2018 |

| Artificial Intelligence & Analytics made in Austria 17

Ständiger

Kundenkontakt

Hinterfragen der

Problemstellung

Transparenz und

Ehrlichkeit

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Typischer Projektverlauf in Data Science ProjektenIterativer workflow


Source: APM - Agiles Projektmanagement: Erfolgreiches Timeboxing fur IT-Projekte”,

Bernd Oesterreich und Christian Weiss, dpunkt.Verlag, 2008

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Schritt für Schritt zum Erfolg Mit klar definierten Zwischenzielen

26.02.2018 |


Projekte verlaufen

nichtlinear

Explorative

Datenanalyse

Sauberes

Experimentdesign

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AIMC Data Science ToolboxFlexibilität durch Open Source Technologien


Visualisation

Analytics

Data Storage

Interactive

Notebooks

Cross-platform

Libraries

Programming

Languages

Big Data

Processing

Hadoop

FilesystemNoSQLDB2Cassandra

HBase

XGBoost TensorflowMxNet

R ScalaJulia Python

Spark H2O

Jupyter Zeppelin

Shiny

Dashboards

Web

ApplicationsPlotly D3.js

Microsoft

Azure

SAP

HANA

IBM

WEX &

Bluemix

Oracle

Cloud

spaCy

R Notebooks Beaker

Deep Water

AdminLTE

Integration in Plattformen und vorhandene

Infrastruktur beim Kunden

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Standardmethoden lösen StandardproblemeIndividuelle Lösungen für individuelle Kundensituationen

26.02.2018 |


Vorhandene

Infrastruktur

Technische

Details

Echte Daten sind

immer „dirty“

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Vom Problem zur Lösung


Decision Gate

Datenanalyse

(PoC)

Modellentwicklung

& Evaluierung

(PoC)

Analytics Workshop

Decision Gate

Ergebnisse &

Visualisierung

(PoC)

Integration

Projektmanagement, Reporting, Feedback und Dokumentation

We transform ideas into business value

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