Podcasts about vorhersage

Bei Backseat Gaming sprechen wir regelmäßig über Xbox, Konsolen, Spiele sowie alles, was uns gerade bewegt. Wir haben zu allem eine Meinung - manchmal sogar fundiert und mit Expertise!

Regnet es heute oder nicht? Brauche ich einen Pullover oder reicht ein T-Shirt? Wetter-Apps sind zum ständigen Begleiter geworden. Aber wie funktionieren sie eigentlich? Ist die Vorhersage zuverlässig?

Korrelation ist nicht gleich Kausalität, und wer fundierte Entscheidungen treffen will, braucht mehr als gute Vorhersagen. In dieser Folge geht es um Confounder, Spurious Correlations und die Frage, wann Machine Learning kausale Einsichten liefern kann. Mit dabei: DoubleML als Brücke zwischen klassischer Statistik und Machine Learning.   **Zusammenfassung** Unterscheidung zwischen Vorhersage und Intervention: Nur Kausalität beantwortet die "Was-wäre-wenn?"-Frage Praxisbeispiele: Bugs & Discounts, Eiskonsum & Kriminalität, Salzgehalt & Flussmenge Wichtig: Confounder identifizieren und herausrechnen, z. B. durch Zeitreihenzerlegung Einführung in Double ML: ML-Modelle für Response und Treatment, Effektschätzung über Residuen Herausforderungen: Overfitting-Bias, Regularisierung, verzerrte Effekte bei hoher Komplexität Alternativen & Ergänzungen: A/B-Tests, strukturelle Gleichungsmodelle, Kausaldiagramme Fazit: Vorsicht bei Spurious Correlations, Ceteris-paribus-Fallen und Feature-Interpretation - Kausalität braucht Kontext und Methode **Links** Blogartikel von Scott Lundberg: Be Careful When Interpreting Predictive Models in Search of Causal Insights https://medium.com/data-science/be-careful-when-interpreting-predictive-models-in-search-of-causal-insights-e68626e664b6 ICECREAM-Datensatz (verfügbar über das tsapp R-Paket): https://search.r-project.org/CRAN/refmans/tsapp/html/ICECREAM.html Victor Chernozhukov et al. (2018): Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters, The Econometrics Journal, Volume 21, Issue 1 https://doi.org/10.1111/ectj.12097 Matheus Facure Alves (2022): Causal Inference for The Brave and True (kostenfreies Online-Buch) https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/landing-page.html DoubleML (Python & R): https://docs.doubleml.org/stable/index.html EconML (Microsoft Research): https://econml.azurewebsites.net/index.html Causal ML (Uber Engineering): https://causalml.readthedocs.io/en/latest/ Vortragsfolien von Prof. Dr. Steffen Wagner: "Navigating the Ocean of Correlations to the Islands of Causality – Time Series Analyses at its Best", gehalten bei der Machine Learning Week München 2024 https://de.slideshare.net/secret/aArFURFQSBxrzB  

Der Platzwart trifft den Tiete, und gemeinsam schauen wir auf die Eisfach-Papers, unsere Vorhersage für den Saisonverlauf. Wer steigt auf, wer ab? Wer schießt die meisten Eigentore? Und überhaupt Tore? Am Ende sind die selbst ernannten Experten so schlau wie alle anderen. Was ein Wunder. Wir reden aber auch über die Danger Zone, was bei 96 einfach das Spielfeld ist. Die nächste Danger Zone ist Grasdorf. Da, wo Marcel Halstenberg demnächst auf dem Platz stehen wird. Da gibt's ein neues Moontime-Projekt, was dann auch nur ein Biergarten mit Grill ist. Wer geht, wer bleibt? Podwart hören! Der Platzwart live: Die Saisonbilanz als Special und Platzwart zum Anfassen am 4. Juni im Theater am Küchengarten. Karten: tak-hannover.de

Eine Show hat Basel schon gut über die Bühne gebracht - aber nun steht das zweite Halbfinale an. Ein Land mehr als noch am Dienstag tritt auf - und eine Prognose, wer weiterkommt, ist schwierig. Die Hosts von ESC Update, Marcel Stober und Thomas Mohr, versuchen es natürlich trotzdem. Sind sich aber nur selten einig. Gut möglich, dass es im Finale ein Wiedersehen mit Miriana Conte aus Malta gibt, die mit dem Titel "Serving" antritt - und schon lange vor dem ESC die Schlagzeilen bestimmt hat, weil sie ihren Songtitel ändern musste. Und auch Erika Vikman aus Finnland kommt sicher weiter. Aber wer sind die Wackelkandidaten? Wie sicher ist Dänemarks lang ersehnter Finaleinzug mit Sissal? Sagt Adonxs aus Tschechien tatsächlich "Kiss Kiss Goodbye"? Das zweite Halbfinale sorgt definitiv für Diskussionen. Folgt uns gerne auf Instagram: https://www.instagram.com/eurovision_de und besucht uns online auf https://www.eurovision.de. Mehr ESC gibt's auch in der ARD Mediathek: https://1.ard.de/eurovision. Moderation: Marcel Stober & Thomas Mohr Gäste: Nina Žižić, Kaleen, Jeff Spielmann Eine Produktion des NDR.

Ein langes Konklave, ein konservativer Hardliner, ein Italiener: Kaum eine Vorhersage über den neuen Papst hat sich erfüllt. Leo XIV wirkt in mancher Hinsicht wie die jüngere Version von Franziskus.

In dieser Folge geht's um die Frage: Macht Größe von Large Language Models (LLMs) bei Predictive Analytics wirklich einen Unterschied? Wir vergleichen Open-Source-Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern – und siehe da, das 8B-Modell schlägt das große Schwergewicht. Außerdem berichten wir vom Finetuning auf einer AWS-Maschine mit 8 A100-GPUs und den Herausforderungen in Bezug auf die Reproduzierbarkeit. Auch das viel diskutierte DeepSeek-Modell haben wir im Autopreis-Benchmark antreten lassen. Und wie immer fragen wir uns: Was ist praktisch und was ist overkill?   **Zusammenfassung** Modellgröße ≠ bessere Prognosen: Das Llama-3.1-8B übertraf das größere 70B-Modell bei der Fahrzeugpreisprognose DeepSeek im Benchmark: Das chinesische Modell zeigt bei größeren Trainingsmengen eine ähnlich gute Performance wie das Llama-3.1-8B, ist bei kleinen Datensätzen aber schwächer Finetuning mit Multi-GPU auf AWS: Für das 70B-Modell war ein Setup mit 8 A100-GPUs nötig Reproduzierbarkeit bleibt schwierig: Trotz Seed erzeugen wiederholte Finetuning-Runs unterschiedliche Ergebnisse Modellselektion empfohlen: Um zuverlässige Prognosen zu erhalten, sollte aus mehreren Finetuning-Durchläufen das beste Modell ausgewählt werden CPU-Inferenz möglich, aber langsam: Im Vergleich zur GPU war die Vorhersage auf der CPU ca. 30-mal langsamer, Quantisierung könnte künftig Abhilfe schaffen Ausblick auf TabPFN & Quantisierung: Kommende Beiträge widmen sich Erfahrungen mit TabPFN und der praktischen Umsetzung von quantisierten LLMs auf kleineren Maschinen **Links** [Begleitender Blogartikel] Predictive LLMs: Skalierung, Reproduzierbarkeit & DeepSeek https://www.inwt-statistics.de/blog/predictive-llms-skalierung-reproduzierbarkeit-und-deepseek #50: Predictive Analytics mit LLMs: ist GPT3.5 besser als XGBoost? https://inwt.podbean.com/e/50-predictive-analytics-mit-llms-ist-gpt35-besser-als-xgboost/ #64: Predictive LLMs: Übertreffen Open-Source-Modelle jetzt OpenAI und XGBoost bei Preisprognosen https://inwt.podbean.com/e/64-predictive-llms-ubertreffen-open-source-modelle-jetzt-openai-und-xgboost-bei-preisprognosen/ vLLM Framework für schnelle Inferenz: https://github.com/vllm-project/vllm?tab=readme-ov-file torchtune Finetuning-Framework von PyTorch: https://github.com/pytorch/torchtune PyTorch Reproducibility: https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html Paper zur Reproduzierbarkeit von QLoRA-Finetuning: S. S. Alahmari, L. O. Hall, P. R. Mouton and D. B. Goldgof, "Repeatability of Fine-Tuning Large Language Models Illustrated Using QLoRA," in IEEE Access, vol. 12, pp. 153221-153231, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3470850 https://ieeexplore.ieee.org/document/10700744 heise online: Komprimierte KI: Wie Quantisierung große Sprachmodelle verkleinert von René Peinl https://www.heise.de/hintergrund/Komprimierte-KI-Wie-Quantisierung-grosse-Sprachmodelle-verkleinert-10206033.html deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B auf Huggingface https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B#6-how-to-run-locally TabPFN: Hollmann, N., Müller, S., Purucker, L. et al. Accurate predictions on small data with a tabular foundation model. Nature 637, 319–326 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-024-08328-6  Feedback, Fragen oder Themenwünsche gern an podcast@inwt-statistics.de

In diesem kurzen Update teile ich mit dir die aktuelle Energiequalität und die astrologische Vorschau für den Monat Mai 2025. Es erwartet uns ein transformierender Monat – nicht voller äußerem Drama, sondern mit tiefer innerer Bewegung. Ab dem 4. Mai wird Pluto rückläufig – bis zum 14. Oktober – und genau in dieser Zeit geht es darum, alte Häute abzuwerfen, wie eine Schlange, die sich häutet, um in ihre wahre Größe zu wachsen. Saturn wechselt gleichzeitig vom Tor 36 ins Tor 25, was diese Phase noch verstärkt: Es geht um Vertrauen, Loslassen, um das Freilegen deiner wahren Essenz. Besonders rund um den Vollmond im Skorpion am 12. Mai werden emotionale Tiefen aktiviert – alles, was dich noch blockiert, darf jetzt an die Oberfläche kommen. Pluto aktiviert derzeit Tor 41 – das Tor des Traums. Es geht um deinen individuellen Zukunftstraum. Wer willst du sein? Was willst du wirklich manifestieren?

Sadhguru spricht über die Natur der menschlichen Energieform und darüber, wie die Neuanordnung ihrer Geometrie eine menschliche Masse aus Fleisch und Knochen in ein göttliches Wesen verwandeln kann. In diesem Zusammenhang erzählt er von einer Begebenheit aus Buddhas Leben - eine Vorhersage über seine Zukunft, die eingetreten ist. Originalvideo auf Englisch:    • Aligning Your Chakras Can Make You Go...   ***** Sadhguru ist ein Yogi, Mystiker, Visionär, Bestsellerautor und Dichter, der zu den 50 einflussreichsten Menschen Indiens zählt. Seine absolute Klarheit der Wahrnehmung verschafft ihm einen einzigartigen Platz, nicht nur im spirituellen Bereich, sondern auch in der Wirtschaft, im Umweltschutz und auf internationaler Ebene und öffnet eine neue Tür für alles, was er berührt. ☀️Inner Engineering ist ein kraftvolles Werkzeug, das Dich befähigt, Wohlbefinden in jeden Aspekt Deines Lebens zu bringen. Entwickelt von Sadhguru, bietet dieser Kurs bewährte Methoden, um Dich in einen freudigen, entspannten und konzentrationsfähigen Menschen zu verwandeln, der mühelos mit äußeren Gegebenheiten umgehen kann. Inner Engineering Online auf Deutsch https://sadhguru.org/IE-DE

Annahmen über die Zukunft; Vorhersagen und deren Risikos; Die Entwicklung des iPhones; Excel-Liebe und warum schnelle Schritte oft besser sind als perfekte Pläne.  Was können wir eigentlich über die Zukunft wissen? In bester Vom-Wahn-und-Sinn-Manier starten Alex & Chris mitten im Gespräch – irgendwo zwischen Aufwandsschätzungen, Wahrscheinlichkeiten und der Erkenntnis, jede Vorhersage versucht Licht ins Dunkle zu bringen. Ob Software, Menschen oder der Wetterbericht: Je weiter wir in die Zukunft schauen, desto breiter wird der sogenannte Phasenraum der Möglichkeiten – und die Prognose unsicherer. Vor allem, wenn Menschen ins Spiel kommen. Denn sobald andere beteiligt sind, wird es komplex, emotional und evtl. unberechenbar.Chris behauptet kühn: Schätzen ist Zeitverschwendung. Alex hält dagegen: Nur, wenn man glaubt, es wäre etwas anderes als eine grobe Orientierung. Gemeinsam zerlegen wir die Absurdität überoptimistischer Planung, den Wunsch nach Kontrolle in einer chaotischen Welt – und warum Softwareentwicklung ein Paradebeispiel für Unsicherheit ist. Kein Stück Software gleicht dem anderen, Ziele verändern sich unterwegs und selbst gute Erfahrungen helfen nur bedingt.Planung ist der Wunsch nach Sicherheit. Wir finden schnelle Schritte oft besser als perfekte Pläne. Mit dabei: Töpferkurse, Rettungseinsätze, iPhone, Excel und „Move fast and break things“ – mit moralischem „Disclaimer“.Eine Folge über das Meistern des Ungewissen, die Kunst des Richtungswechsels und warum es manchmal klüger ist, einfach loszugehen, statt ewig Karten zu studieren.  --------Noch ein Podcast:Perspektiven auf Software & Design von Chris & Alex.www.bessermit.design --------

2015 veröffentlichte Arirang Prognosen über 2025. Wie wahr haben sich diese behauptet? In dieser Folge nehmen wir sie genauer unter die Lupe!

Was war heute in Hamburg los? Maiken Nielsen und Ole Wackermann werfen im wöchentlichen Wechsel zum Tagesende einen Blick auf die News und das aktuelle Stadtgeschehen. Das sind die Nachrichten heute mit Elke Spanner, am Montag, 31. März 2025: +++ HAMBURG: BUNDESAMT WARNT VOR FOLGEN VON US-KÜRZUNGEN FÜR VORHERSAGEN +++ Welche Auswirkungen haben die Kürzungen bei Forschungsgeldern in den USA auf globale Wetter- und Klimavorhersagen? Das Hamburger Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) äußert große Sorgen. Rund 4.000 Argo-Floats treiben weltweit in den Ozeanen und messen wichtige Daten. Steht dieses wichtige Programm seit dem Amtsantritt von US-Präsident Donald Trump wirklich auf der Kippe? Warum sind diese Messdaten auch für die USA so wichtig, besonders bei der Vorhersage von Hurrikans? Kann Europa und die neue Bundesregierung die Finanzierungslücke schließen? Erfahre mehr darüber in unserem Podcast

Der April 2025 steht im Zeichen intensiver Transformation und energetischer Dichte. In keinem anderen Monat dieses Jahres treffen so viele dynamische Konstellationen aufeinander – mit weitreichenden Auswirkungen auf unser individuelles Erleben und das kollektive Feld. Gleich zu Beginn erleben wir eine dynamische Verschiebung: Merkur und Venus werden wieder direktläufig – ein Moment der Klärung, aber auch der Entscheidung. Themen, die in den letzten Wochen ins Stocken geraten sind, kommen nun mit voller Wucht zurück in unser Bewusstsein. Besonders brisant: Die Mars-Pluto-Opposition, die uns zum dritten Mal begegnet, sorgt für innere und äußere Spannungen. Alte Machtmuster und unterdrückte Impulse können sich explosionsartig entladen – sowohl im persönlichen als auch im globalen Kontext. Im Human Design wird der April zusätzlich von einem äußerst instabilen Schlüsselthema begleitet: Gleich viermal wird Tor 36 – das Tor der Krise – aktiviert. Dieses Tor konfrontiert uns mit emotionalen Extremen, dem Drang nach Veränderung und der Herausforderung, mit Unsicherheit konstruktiv umzugehen. Es geht nicht nur darum, eine Krise zu bewältigen – sondern sie als Katalysator für innere Reifung zu nutzen. In diesem Video erfährst du, wie du diese intensiven Energien für dich transformieren kannst, welche Strategien jetzt hilfreich sind – und welche Tage du besonders im Blick behalten solltest.

Tina hat den falschen Podcast erwähnt, Marc hatte den richtigen Riecher und Michael wird irgendwann eine korrekte Vorhersage gemacht haben.

Und nun zum Wetter. Es zieht was auf aus Richtung SÜD. Von Magdeburg über Berlin soll es laut Vorhersage zu üppigen Trainbombings kommen. Verantwortlich für die Extremwetterlage ist nach Berichten von GW303 das Hochdruckgebiet MOZER. Reisende sollten sich laut DB auf mögliche Zugausfälle einstellen. Spaß beiseite. Mozer, Graffiti-Grandseigneur und Gründungsmitglied der ehrenwerten SÜD-Crew aus Magdeburg, hat sich Zeit genommen für GW303. Es geht um die Historie des Ostens, Magdeburger Boom Bap Rap, Trainbombing in Equador und vieles mehr. Außerdem fragen wir uns: Wie viel Luxus und Lifestyle steckt heute in Graffiti? Schreibt es gerne in die Kommentare. Zu Aufnahmebeginn gab es übrigens ein technisches Unglück, sodass leider einige Gesprächsminuten fehlen. Dafür bitte ich höflich um eure Verzeihung. Kerniger Dank geht zudem raus an Quad für die Connection. Hier kannst du GW303 unterstützen https://steadyhq.com/de/grauwert303/about Hier findest du GW303 auf verschiedenen Podcast-Plattformen: https://pod.cards/grauwert303-graffitipodcast www.grauwert303.de postamt@grauwert303.de instagram @grauwert303 Schnitt & Grafik: Grauwert303 Photo: Sore Intro: Zodiak / Outro: Trigger Sports

Info: Die Folge wurde vor der Absage von Bisschen Berlin und dem Nachrücken von KA-Boom aufgenommen. Eins der heftigsten Roundnet-Wochenenden des Jahres steht an: Finalspieltage in Kassel! Im FINAL SIX wird der Champion der 1. Bundesliga gekürt und beim ELITE EIGHT der Champion der 2. Bundesliga sowie drei Aufsteiger*innen in die 1. Bundesliga. Wir schauen uns die Ausgangslage an und versuchen, eine fundierte Vorhersage abzugeben. Spoiler: Es bleibt beim Versuch. Hört trotzdem gerne rein!

Bis zu 20 Prozent besser sollen mittelfristige Wettervorhersagen werden, also Vorhersagen für die nächsten ein bis zwei Wochen. Möglich macht das ein KI-Modell, das auch vom Deutschen Wetterdienst verwendet wird. Christine Langer im Gespräch mit Dr. Jan Kellermann, Deutscher Wetterdienst

Im Teil 2 des Gesprächs mit Dr. Dieter Hoffmann, Virologe, spricht er über die Vorhersage zukünftiger Pandemien, der Bedeutung von Pandemieplänen und der Rolle von Zoonosen. Sie hören Empfehlungen zum Schutz vor COVID-19, betonen die Wichtigkeit von Hydration und Ernährung und reflektieren über die Herausforderungen und Lehren aus der Pandemie. Zudem wird die Rolle von Diagnosetests und innovativen Ansätzen wie der Einsatz von Corona-Spürhunden zur Infektionserkennung thematisiert. Links zur Episode: www.brigitte-schmailzl.de https://www.youtube.com/watch?v=NnsXTB08o_A https://web.med.tum.de/virologie/diagnostik/mitarbeiter/ https://www.helmholtz-hzi.de/media-center/newsroom/news-detailseite/mutationen-im-spike-protein-der-pirola-variante-von-sars-cov-2-foerdern-den-befall-von-lungenzellen/ #virus #virologe #covid # corona #sarscov2 #longcovid #postcovid #postvax #postvac #pcr #labor #wuhan #wissenschaft #atmung #lunge #gesundheit #sport #training #ernährung #buteyko #breathwork #immunsystem #impfung #inhalation #feuchtinhalation #coronaspürhunde #coronahunde #k9 #tiermedizin #kynoscience

"Ich liebe Gewitter", sagt Jörg Heidermann. Über Umwege landete Jörg Heidermann beim Wetter. Wie alles begann, erzählt er im Podcast. Und wie das ist mit unserer Wetterfühligkeit und hatten wir früher mehr Schnee?

In der dritten Ausgabe sprechen wir u. a. über den Dauerfeind aller Sportler:innen: Erkältungswellen. Außerdem wurde es mal wieder philosophisch, es ging um den Prozess Langdistanz-Training. Sorgst du dich gerade noch über xy oder genießt du schon? Welche verschiedenen Stufen während der Reise gibt es eigentlich? Was geht bei Alex ab? All das und noch mehr in Folge 3. Gebt euch auf die Ohren!Danke an den heutigen Werbepartner: CURREX!► Spart mit "wattislos10" 10% auf eure Bestellung auf www.currex.deÜber diese Podcast-Serie: Norddeutsch mit Jeföhl? Watt soll das jetzt sein? In dieser neuen Podcast-Serie werde ich mich zusammen mit Alexander Siegmund aka Sockensieggi und Coach Sebastian Rösler einmal im Monat zum Schnacken treffen. Das neue Traum-Duo der Triathlonszene hat einen tollkühnen Plan ausgeheckt. Das Ziel: So richtig Karneval auf dem Rathausmarkt in Hamburg feiern. Und zwar bei den IRONMAN Hamburg European Championships am 1. Juni 2025. Auf dieser Reise begleiten wir die beiden. Seid ihr dabei? Fragen, Gästewünsche oder Feedback gerne an: soeren@wattislos-podcast.de

März 2025 bringt eine entscheidende Veränderung! Dieser Monat wird von besonderen energetischen Einflüssen geprägt, die wichtige Wendepunkte mit sich bringen können. Was erwartet uns? Welche Chancen und Herausforderungen stehen bevor? In diesem Video erfährst du, worauf du dich einstellen solltest und wie du diese Zeit für dich nutzen kannst.

In einer kürzlich geführten Diskussion hat Michael Saylor, der Vorsitzende von MicroStrategy, eine bemerkenswerte Prognose für Bitcoin abgegeben: Er sieht den Wert einer einzelnen Bitcoin bei 13 Millionen US-Dollar bis zum Jahr 2045. In meinem neuesten Podcast tauche ich tief in die Beweggründe hinter dieser kühnen Vorhersage ein und teile meine eigene Perspektive auf die zukünftige Entwicklung von Bitcoin.

Logischerweise sind Wettervorhersagen FÜR morgen VOR morgen verfügbar. Ohne Computer konnte der Meteorologe Richardson im letzten Jahrhundert davon nur träumen. Doch was war Träumerei und was revolutionäre Grundlage für SRF Meteo? Lewis Fry Richardson beschrieb Anfang des 20. Jahrhunderts den Traum von einer Wetterfabrik. Zudem berechneten er und sein Team um 1917 die erste Wettervorhersage der Welt. Allerdings dauerte es sechs Wochen, um das Wetter für die nächsten sechs Stunden zu berechnen. Dennoch erkannte Richardson viele Schwierigkeiten und Grundprinzipien der heutigen Wettervorhersage. Und seine Wetterfabrik war nicht nur ein Traum, sondern fast schon eine Anleitung für ein heutiges Wettermodell. Richardson erlebte noch, wie Mitte des 20. Jahrhunderts die erste computergestützte Vorhersage seinen Wunsch erfüllte. Seitdem sind die Vorhersagen noch schneller und genauer geworden.

Italien - Wales machen den Auftakt, wahrscheinlich das Spiel um die rote Laterne in diesem Jahr, auch wen Italien sich verbessert gezeigt hat. England wechselt auf der Fly-Half Position und schiebt Marcus Smith auf die 15er Position. Schottland - Irland vielleicht das schwierigste Spiel, um eine Vorhersage zu treffen. Meldet euch unter fragen@vorpass.de, abonniert uns und wenn euch der Podcast gefällt, bewertet uns bei der Plattform eurer Wahl :) Du möchtest deinen Podcast auch kostenlos hosten und damit Geld verdienen? Dann schaue auf www.kostenlos-hosten.de und informiere dich. Dort erhältst du alle Informationen zu unseren kostenlosen Podcast-Hosting-Angeboten. kostenlos-hosten.de ist ein Produkt der Podcastbude.Gern unterstützen wir dich bei deiner Podcast-Produktion.

Italien - Wales machen den Auftakt, wahrscheinlich das Spiel um die rote Laterne in diesem Jahr, auch wen Italien sich verbessert gezeigt hat. England wechselt auf der Fly-Half Position und schiebt Marcus Smith auf die 15er Position. Schottland - Irland vielleicht das schwierigste Spiel, um eine Vorhersage zu treffen. Meldet euch unter fragen@vorpass.de, abonniert uns und wenn euch der Podcast gefällt, bewertet uns bei der Plattform eurer Wahl :) Du möchtest deinen Podcast auch kostenlos hosten und damit Geld verdienen? Dann schaue auf www.kostenlos-hosten.de und informiere dich. Dort erhältst du alle Informationen zu unseren kostenlosen Podcast-Hosting-Angeboten. kostenlos-hosten.de ist ein Produkt der Podcastbude.Gern unterstützen wir dich bei deiner Podcast-Produktion.

Die Tonprobleme scheinen endlich überwunden zu sein, und auch Christian ist wieder fit. Was VAR das für eine Folge! Neben dem Amateurtraining unserer beiden Sportsfreunde gibt es wieder einige interessante Themen. Während der Aufnahme laufen die letzten Minuten der Champions-League-Gruppenphase. Wird Bjarne mit seiner Vorhersage zu PSG recht behalten? Heiß diskutiert wird über den Videobeweis, klare Fehlentscheidungen und die Einführung des Live-Kommentars im Stadion. Aber auch die Verteilung der TV-Gelder in der 1. und 2. Bundesliga beschäftigt unsere beiden Moderatoren. Zuletzt kommen beide auch nicht um das Thema des BVB-Trainers herum. Niko Kovac ist im Anflug. Du möchtest deinen Podcast auch kostenlos hosten und damit Geld verdienen? Dann schaue auf www.kostenlos-hosten.de und informiere dich. Dort erhältst du alle Informationen zu unseren kostenlosen Podcast-Hosting-Angeboten. kostenlos-hosten.de ist ein Produkt der Podcastbude.Gern unterstützen wir dich bei deiner Podcast-Produktion.

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Unser Nachbarplanet Mars strahlt hell im Sternbild Zwillinge. Mars hat nur gut den halben Durchmesser der Erde. In einem Punkt aber ist er aber unserem Planeten voraus – Mars hat zwei Monde: Phobos und Deimos, Furcht und Schrecken. Lorenzen, Dirk www.deutschlandfunk.de, Sternzeit

Diese Episode führt uns zurück in die Zeit, als Jesus mit seinen Jüngern in die Dörfer bei Caesarea Philippi reiste. Auf dem Weg stellt er ihnen die entscheidende Frage: „Für wen haltet ihr mich?“ Petrus' bekannte Antwort „Du bist der Messias“ wird gefolgt von Jesu erster Vorhersage seines Leidens, was Petrus tief erschüttert und skeptisch […]

Bilanz der Präsidentschaft Joe Bidens, Schweiz bereitet sich auf Umgang mit der Droge Fentanyl vor, Vorhersage von Turbulenzzonen für Flugrouten

#200 | 7 Prognosen für 2025 mit Christian Leybold (Founding Partner, Headline) Wie wird 2025? Christian und Alex gucken in die Glaskugel und geben ihren Tipps für das neue Jahr. Akquisitionen von Spotify, Flops von Apple, neue Produkte von OpenAI, Rückkehr von Nachhaltigkeits-Startups und mehr. Kapitel: (00:00) Intro (06:15) Rückblick auf unsere Vorhersagen für 2024 (21:40) Vorhersage 1: Spotify kauft Sport-Rechte (28:14) Vorhersage 2: Iphone Moment für Robotaxis (35:44) Vorhersage 3: Apple stellt Vision Pro ein (39:14) Vorhersage 4: Rückkehr der Klima-Funds (47:12) Vorhersage 5: Funding-Winter für B2C Startups (53:46) Vorhersage 6: Eine europaweite Initiative für mehr Innovation, weniger Datenschutz in Europa entsteht (01:07:40) Vorhersage 7: Open AI launched einen AI Agenten Mehr Kontext In dieser Episode von Digital Optimisten blicken Alexander Mrozek und Christian Leybold (Headline) auf die Entwicklungen und Prognosen für 2025. Sie diskutieren die Auswirkungen von KI auf Investitionen, die Herausforderungen im IPO-Markt und die Konsolidierung im Venture Capital. Zudem werfen sie einen Blick auf die Zukunft von Spotify im Live-Sport und die Möglichkeiten neuer Audiorechte. In dieser Episode diskutieren Alexander Mrozek und Christian über die Zukunft der Robotaxis, die Erfahrungen mit autonomem Fahren, die Herausforderungen von Apples Vision Pro, die Rückkehr der Investitionen in Dekarbonisierung und die Schwierigkeiten, mit denen B2C-Startups konfrontiert sind. Sie beleuchten die Innovationskraft in der Mobilität und die Notwendigkeit, nachhaltige Lösungen zu finden, während sie auch die aktuellen Trends im Investitionsbereich analysieren. In dieser Episode diskutieren Alexander Mrozek und Christian über die Herausforderungen und Chancen, die Künstliche Intelligenz für Unternehmen bietet. Sie beleuchten die Spannungen zwischen Innovation und Datenschutz, die Unterschiede in den Investitionslandschaften zwischen Europa und den USA sowie die demografischen Herausforderungen, die die Produktivität in Deutschland beeinflussen. Zudem wird die zukünftige Produktstrategie von OpenAI thematisiert, insbesondere die Möglichkeit, sich auf vertikale Lösungen zu konzentrieren. Keywords Digital Optimisten, Prognosen 2025, KI, Investitionen, IPO-Markt, Spotify, Live-Sport, Venture Capital, Tech-Entwicklungen, Audiorechte, Robotaxis, autonomes Fahren, Apple Vision Pro, Dekarbonisierung, B2C-Startups, Innovation, Technologie, Investitionen, Nachhaltigkeit, Mobilität, Künstliche Intelligenz, Innovation, Datenschutz, Investitionen, Europa, USA, Demografie, OpenAI, Produktstrategie, Venture Capital

Jahresrückblicke können die Anderen! Wir bringen die ultimative Jahresvorschau für 2025. Wir blicken voller Zuversicht nach vorne und sagen Euch, was im kommenden Jahr so alles auf uns zukommt. Keine Vermutung, keine ungefähre Schätzung – wir sagen was auf jeden Fall passieren wird. Macht Euch gefasst auf den sicheren Gewinner der Champions League, auf die Antwort auf die Frage, welches Bundesland sich selbstständig macht und auf das sichere Ende der ein oder anderen Partei. Es wird lustig, es wird positiv und voller Zuversicht! Konzentrieren wir uns auf das Gute und freuen uns gemeinsam auf ein fantastisches neues Jahr! Kommt gut rein und hört die Kirmes im Kopf. Wir sagen Dankeschön!

Prüfe mit einer einfachen Formel die tatsächliche Produktivität Deines Unternehmens, ganz einfach zum mitschreiben und selbst berechnen. Das ganze kannst Du dann monatlich mitloggen und prüfen, wie sich Dein Unternehmen entwickelt, ohne nur auf Dein Bauchgefühl höre zu müssen. Außerdem mache ich noch eine "Wahrsagung" bzw. Vorhersage bzgl. Google für das Jahr 2025 in Sachen KI. Sei also gespannt auf die letzte Folge des Jahres 2024.

In dieser Episode von TomsTalkTime – DER Erfolgspodcast dreht sich alles um KI Fehler, genauer gesagt um die typischen technologischen Fallen, in die Unternehmen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz tappen. KI hat das Potenzial, Unternehmen revolutionär zu verändern – von effizienteren Prozessen bis hin zu beeindruckenden Wettbewerbsvorteilen. Doch der Erfolg steht und fällt mit der technischen Umsetzung. Warum scheitern KI-Projekte oft schon in der Anfangsphase? Welche technologischen Hürden übersehen viele Entscheider? Ich zeige dir heute die 4 häufigsten technologischen KI-Fehler – und natürlich auch, wie du sie vermeidest. Denn wenn du diese Punkte im Blick behältst, sicherst du dir die besten Chancen auf eine erfolgreiche KI-Integration. Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode erfährst du: Warum nicht skalierbare KI-Lösungen langfristig scheitern. Weshalb die technologische Komplexität von KI-Projekten oft unterschätzt wird. Wie eine falsche Modellwahl zu komplett unbrauchbaren Ergebnissen führen kann. Welche IT-Sicherheitslücken sich bei KI-Systemen auftun und wie du sie schließt. Diese Erkenntnisse helfen dir, typische Fehler zu vermeiden und eine zukunftssichere KI-Strategie aufzubauen. Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode erfährst du: Warum nicht skalierbare KI-Lösungen langfristig scheitern. Weshalb die technologische Komplexität von KI-Projekten oft unterschätzt wird. Wie eine falsche Modellwahl zu komplett unbrauchbaren Ergebnissen führen kann. Welche IT-Sicherheitslücken sich bei KI-Systemen auftun und wie du sie schließt. Diese Erkenntnisse helfen dir, typische Fehler zu vermeiden und eine zukunftssichere KI-Strategie aufzubauen. Shownotes und Episodendetails KI Fehler – Typische Technologiefallen vermeiden – #873 Der Einsatz von KI ist in der Geschäftswelt angekommen. Doch der Weg zur erfolgreichen Implementierung ist oft steinig. In dieser Episode teile ich mit dir die häufigsten technologischen Stolperfallen und gebe dir praxisnahe Lösungen an die Hand. 1. KI Fehler: Nicht skalierbare KI-Lösungen Viele Unternehmen beginnen klein: Ein KI-System für den Kundenservice oder zur internen Datenanalyse. So weit, so gut. Doch oft wird vergessen, dass KI-Lösungen skalierbar sein müssen, um langfristig zu funktionieren. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Logistikunternehmen setzt KI zur Routenplanung ein. Mit 10 LKWs funktioniert die Lösung einwandfrei. Doch als die Flotte auf 100 LKWs wächst, bricht das System zusammen, weil es für größere Datenmengen nicht ausgelegt ist. Die Lösung? Von Anfang an auf Systeme setzen, die flexibel wachsen können und Lastspitzen problemlos bewältigen. 2. KI Fehler: Technologische Komplexität unterschätzen Ein weitverbreiteter Fehler: Die Annahme, dass KI „einfach so funktioniert“. Viele Unternehmen unterschätzen, wie komplex die Integration in bestehende IT-Systeme ist. Praxisbeispiel: Ein mittelständisches Produktionsunternehmen wollte KI einsetzen, um Maschinenausfälle vorherzusagen. Doch die KI-Software konnte nicht mit den vorhandenen Maschinen-Datenbanken kommunizieren. Das Ergebnis? Ein Projekt, das unnötig viel Zeit und Geld kostete. Mein Tipp: Vor dem Start prüfen, ob die IT-Infrastruktur zur geplanten KI-Lösung passt. Und hol dir im Zweifel externe Experten an Bord. 3. KI Fehler: Fehlerhafte Modellwahl Nicht jede KI eignet sich für jede Aufgabe. Ein typischer technischer Fehler ist die falsche Auswahl des KI-Modells. Das passiert häufig, wenn Unternehmen versuchen, alles selbst zu machen. Ein Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte Kundenfeedback automatisch auswerten. Statt eines Textanalyse-Modells wird versehentlich ein KI-Modell zur Vorhersage von Verkaufszahlen eingesetzt. Die KI liefert Ergebnisse, die völlig unbrauchbar sind. Hier ist es entscheidend, das richtige Modell auszuwählen – am besten in Zusammenarbeit mit erfahrenen Entwicklern. 4. KI Fehler: IT-Sicherheitslücken KI-Systeme greifen auf große Mengen sensibler Daten zu. Wenn die Sicherheitsvorkehrungen nicht stimmen, entstehen riesige Risiken. Hackerangriffe oder Datenlecks können das Vertrauen der Kunden zerstören. Ein konkretes Beispiel: Ein Finanzunternehmen setzt KI für Kreditwürdigkeitsprüfungen ein. Durch eine ungesicherte Datenbank gelangen Hacker an die Finanzinformationen tausender Kunden. Solche Fehler lassen sich durch regelmäßige Sicherheits-Checks und Datenverschlüsselung vermeiden. IT-Sicherheit darf bei der KI-Einführung niemals nachlässig behandelt werden! Warum du diese Episode nicht verpassen solltest Wenn du KI erfolgreich in deinem Unternehmen einsetzen willst, ist technologische Präzision der Schlüssel. Diese Episode hilft dir, typische technische Stolperfallen zu erkennen und zu vermeiden: Du erfährst, wie du KI-Systeme von Anfang an skalierbar planst. Du lernst, warum du die technische Komplexität niemals unterschätzen solltest. Ich zeige dir, wie du das richtige Modell für deinen Use Case findest. Du erfährst, wie du Sicherheitslücken schließt und deine KI-Daten schützt. Wichtige Links aus dieser Episode:

"KI im Unternehmen – Häufige Datenfehler im Fokus #872" Shownotes Zusammenfassung und Stichpunkte In dieser Episode von TomsTalkTime tauchen wir tief in die häufigsten datenbezogenen Fehler ein, die Unternehmen beim Einsatz von KI unterlaufen. Daten sind das Fundament jeder KI-Anwendung, und Fehler in diesem Bereich können zu enormen Zeit- und Kostenverlusten führen. Wir beleuchten, warum die Qualität deiner Daten entscheidend ist, wie Verzerrungen deine Ergebnisse beeinflussen und wie du durch die richtige Datenstrategie Probleme vermeiden kannst. Stichpunkte aus der Episode: Fehler bei der Datensammlung: Warum unstrukturierte Daten deinen Erfolg behindern. Verzerrungen (Bias) in Datensätzen: Die unsichtbare Gefahr und wie du sie erkennst. Fehlende Datenbereinigung: Wie unsaubere Daten deine KI-Modelle sabotieren. Zu kleine oder unausgewogene Datensätze: Risiken und die Auswirkungen auf die Entscheidungsqualität. Tipps zur Fehlervermeidung: Praktische Strategien für eine bessere Datenbasis. Shownotes und Episodendetails In dieser Folge nehmen wir ein häufig unterschätztes Thema in den Fokus: datenbezogene Fehler beim Einsatz von KI in Unternehmen. Daten sind die Basis, auf der jede KI-Anwendung aufbaut. Doch genau hier passieren oft die größten und kostspieligsten Fehler. Wir schauen uns an, wie du typische Stolpersteine vermeidest und deine Datenstrategie optimierst. 1. Fehler bei der Datensammlung Viele Unternehmen starten voller Elan in ihre KI-Projekte, doch die Datensammlung wird oft stiefmütterlich behandelt. Häufig werden wahllos große Mengen an Daten gesammelt, ohne eine klare Strategie zu verfolgen. Das führt dazu, dass die KI mit irrelevanten oder fehlerhaften Daten arbeitet, was ungenaue Ergebnisse zur Folge hat. Der Schlüssel liegt darin, zielgerichtet nur die Daten zu sammeln, die für deine spezifische Fragestellung relevant sind. So sparst du Ressourcen und erhöhst die Effizienz deiner KI-Modelle. 2. Verzerrungen in Datensätzen (Bias) Ein weiterer großer Stolperstein sind Verzerrungen, auch Bias genannt, in den Datensätzen. Bias entsteht, wenn deine Daten nicht repräsentativ oder zu einseitig sind. Ein Beispiel: Wenn du ein KI-Modell für die Rekrutierung entwickelst und nur Daten von einer bestimmten Bewerbergruppe einfließen lässt, wird deine KI tendenziell diskriminierend handeln. Solche Verzerrungen untergraben nicht nur die Glaubwürdigkeit deiner KI, sondern können auch rechtliche und ethische Probleme verursachen. Achte darauf, dass deine Datensätze divers und repräsentativ sind, und überprüfe sie regelmäßig auf mögliche Bias. 3. Fehlende Datenbereinigung „Müll rein, Müll raus“ – dieser Satz beschreibt perfekt, was passiert, wenn Daten nicht ordentlich bereinigt werden. Duplikate, fehlerhafte Werte oder fehlende Daten können dazu führen, dass deine KI falsche Schlüsse zieht oder ineffizient arbeitet. Regelmäßige Datenbereinigung ist daher ein absolutes Muss. Nutze Tools und Prozesse, um sicherzustellen, dass deine Datenbasis sauber und aktuell bleibt. Das verbessert nicht nur die Genauigkeit deiner Modelle, sondern spart auch langfristig Zeit und Kosten. 4. Zu kleine oder unausgewogene Datensätze Ein häufiger Fehler in Unternehmen ist die Nutzung zu kleiner oder unausgewogener Datensätze. Stell dir vor, du möchtest eine KI für die Vorhersage von Markttrends entwickeln, hast aber nur Daten aus einer einzigen Branche. Das Ergebnis wird zwangsläufig fehlerhaft sein. Eine ausreichend große und ausgewogene Datenbasis ist essenziell, damit deine KI Modelle generalisierbare und präzise Vorhersagen treffen kann. 5. Tipps zur Fehlervermeidung Wie kannst du datenbezogene Fehler von Anfang an vermeiden? Hier sind einige konkrete Tipps: Definiere eine klare Datenstrategie, bevor du mit der Sammlung beginnst. Setze auf Qualität statt Quantität bei deinen Daten. Bereinige und aktualisiere deine Datensätze regelmäßig. Prüfe deine Daten auf Verzerrungen (Bias) und behebe diese frühzeitig. Investiere in die Weiterbildung deines Teams, damit sie wissen, wie man mit Daten effektiv arbeitet. Diese Maßnahmen sorgen dafür, dass deine KI auf einem soliden Fundament steht und dein Unternehmen langfristig erfolgreicher wird. Höre dir die Episode jetzt an und erfahre, wie du datenbezogene Fehler vermeidest und deine KI-Projekte auf das nächste Level bringst! Und denk immer daran: Wer will, findet Wege. Wer nicht will, findet Gründe. Tschüss, mach's gut. Dein Tom.   Hol Dir jetzt Dein Hörbuch "Selfmade Millionäre packen aus" und klicke auf das Bild! Buchempfehlung bei Amazon: Denken Sie wie Ihre Kunden   +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Mehr Freiheit, mehr Geld und mehr Spaß mit DEINEM eigenen Podcast. Erfahre jetzt, warum es auch für Dich Sinn macht, Deinen eigenen Podcast zu starten. 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Mrasek, Volker www.deutschlandfunk.de, Forschung aktuell

Das ist das KI-Update vom 02.12.2024 unter anderem mit diesen Themen: KI soll moralische Entscheidungen vorhersagen Diverse Klagen gegen KI-Unternehmen KI schlägt Neurowissenschaftler bei der Vorhersage von Forschungsergebnissen und KI-Investitionen haben sich innerhalb eines Jahres versechsfacht Links zu allen Themen der heutigen Folge findet Ihr hier: https://heise.de/-10185042 https://www.heise.de/thema/KI-Update https://pro.heise.de/ki/ https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update https://www.heise.de/thema/Kuenstliche-Intelligenz https://the-decoder.de/ https://www.heiseplus.de/podcast https://www.ct.de/ki https://www.ki-adventskalender.de/

Die Propheten Micha und Michi sowie die Prophetin Anne begeben sich an den Podcast-Brunch-Tisch, um die große Vorhersage zu den Game Awards 2024 zu vollführen. Kategorie um Kategorie gehen sie durch und besprechen ihre privaten Picks und den wahrscheinlichsten Sieger.

Seynsche, Monika www.deutschlandfunk.de, Forschung aktuell

✘ Werbung: Mein Buch Katastrophenzyklen ► https://amazon.de/dp/B0C2SG8JGH/ Kunden werben Tesla-Kunden ► http://ts.la/theresia5687 Mein Buch Allgemeinbildung ► https://amazon.de/dp/B09RFZH4W1/ - Ich traue mich zum dritten Mal einen Tipp bei der #US-Präsidentenwahl abzugeben. Zur Wahl selbst gibt es reichlich Fragen. Wie konnte Frau #Harris zur Kandidatin werden, wo sie doch keine Vorwahlen gewonnen hat? Wer regiert eigentlich im Moment die USA? Kann das Präsident Biden sein oder ist es der sagenumwobene #DeepState? Und schließlich: Welcher Präsident wird schlimmer für unsere Volkswirtschaft werden? Von gut will ich erst gar nicht sprechen. - Demokratisierung Krieg ► https://youtu.be/O2LgTiiwtYA NATO-Kriege ► https://youtu.be/Z6uEnncmU4M Georgien ► https://youtu.be/Z6uEnncmU4M (identisch) - 0:00:

Brandau, Bastian www.deutschlandfunk.de, Campus & Karriere

KI im Personalmanagement Shownotes In dieser Episode von TomsTalkTime geht es darum, wie Künstliche Intelligenz (KI) den Bereich des Personalmanagements revolutioniert. Besonders bei der Rekrutierung und Mitarbeiterbindung kann der Einsatz von KI enorme Vorteile bringen. Wir schauen uns an, wie KI Prozesse beschleunigt, effizienter macht und dabei hilft, bessere Personalentscheidungen zu treffen. Egal, ob es um die Automatisierung von Bewerbungsanalysen, die Vorhersage des langfristigen Erfolgs von Mitarbeitern oder die Reduzierung von Vorurteilen bei der Bewerberauswahl geht – KI spielt eine zentrale Rolle. Wenn du im HR-Bereich tätig bist oder dich für die neuesten Entwicklungen im Personalmanagement interessierst, solltest du diese Episode auf keinen Fall verpassen! Zusammenfassung und Stichpunkte: In dieser Episode erfährst du, wie du KI im Personalmanagement nutzen kannst, um den Rekrutierungsprozess effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Mitarbeiterbindung zu stärken. Wir sprechen über: Beschleunigung des Rekrutierungsprozesses: Wie KI den Aufwand beim Sichten von Bewerbungen drastisch reduziert. Automatisierung von Lebenslauf- und Bewerbungsanalysen: So kannst du KI nutzen, um Profile schneller und genauer zu bewerten. KI-gestützte Vorhersagen für den Erfolg neuer Mitarbeiter: Wie KI Daten analysiert und dir hilft, bessere Entscheidungen für langfristige Erfolge zu treffen. Reduzierung von Vorurteilen bei der Bewerberauswahl: Objektive Kriterien statt unbewusster Vorurteile – KI als Gamechanger im Recruiting. Zukunftsausblick für KI im HR: Ein Blick in die Zukunft und wie sich KI weiterentwickeln wird, um HR-Prozesse noch besser zu machen. In dieser Episode behandelt: Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen im Bereich des Personalmanagements spannende neue Möglichkeiten, die weit über die einfache Automatisierung von Prozessen hinausgehen. Von der Beschleunigung der Rekrutierung bis zur Verbesserung der Mitarbeiterbindung – KI optimiert HR-Prozesse auf vielen Ebenen. KI beschleunigt den Rekrutierungsprozess: Anstatt Hunderte von Lebensläufen manuell durchzusehen, können KI-Tools diesen Prozess automatisieren. Virtuelle Assistenten und Chatbots kommunizieren mit Bewerbern, filtern Daten und sorgen dafür, dass nur die besten Kandidaten auf deinem Tisch landen. Lebenslauf- und Bewerbungsanalysen automatisieren: Mithilfe von KI lassen sich Lebensläufe nicht nur nach Schlagwörtern scannen, sondern auf tiefergehende Weise analysieren. So kannst du sicherstellen, dass der Bewerber auch wirklich ins Team passt. KI trifft Vorhersagen über den Erfolg neuer Mitarbeiter: Künstliche Intelligenz analysiert nicht nur vergangene Erfolge und Erfahrungen eines Bewerbers, sondern trifft auf Basis dieser Daten auch Vorhersagen, wie gut sich ein neuer Mitarbeiter im Unternehmen entwickeln wird. Vorurteile bei der Bewerberauswahl reduzieren: Ein großes Problem im HR-Bereich sind unbewusste Vorurteile. KI kann Entscheidungen rein auf objektiven Kriterien basieren und so für mehr Fairness sorgen. Die Zukunft von KI im Personalmanagement: KI-Technologien entwickeln sich ständig weiter. Die Zukunft wird noch mehr Automatisierung, präzisere Datenanalysen und neue Möglichkeiten für das Personalmanagement bringen.   Und denk immer daran: Wer will, findet Wege. Wer nicht will, findet Gründe. Tschüss, mach's gut. Dein Tom.             Hol Dir jetzt Dein Hörbuch "Selfmade Millionäre packen aus" und klicke auf das Bild!                 Buchempfehlung bei Amazon: Denken Sie wie Ihre Kunden   +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Mehr Freiheit, mehr Geld und mehr Spaß mit DEINEM eigenen Podcast. Erfahre jetzt, warum es auch für Dich Sinn macht, Deinen eigenen Podcast zu starten. Jetzt hier zum kostenlosen Podcast-Workshop anmelden: https://Podcastkurs.com +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++   So fing alles an. Hier geht´s zur allerersten Episode von TomsTalkTime.com – DER Erfolgspodcast. Und ja, der Qualitätsunterschied sollte zu hören sein. Aber hey, das war 2012…

Im Jahr 2060 gehört "Predictive Policing" längst zum Alltag der Menschen. Sogar die Wahrscheinlichkeit, mit der irgendwo ein gefährliches Virus lauern könnte, wird mitberechnet. Von Martin Heindel Mit Rosalie Thomass, Aurel Manthei, Philipp Moog, Jochen Striebeck u.a. Komposition: haarmann Regie: Martin Heindel Autorenproduktion 2020 Podcast-Tipp: Re:Produktion - Millennial Briefroman in Sprachnachrichten https://1.ard.de/reproduktion Von Martin Heindel.

David Baker teilt sich den Preis mit Demis Hassabis and John Jumper für ihre Arbeit zur Vorhersage und Gestaltung von Proteinstrukturen mit künstlicher Intelligenz. Die ausgezeichneten Methoden haben großes Potential für Medizin und Materialforschung. Von Anneke Meyer

In dieser spannenden Episode tauchen unsere Hosts Julius Kretz und Sebastian Langrehr tief in die Welt der Versicherungstechnologie ein. Gemeinsam mit unserem Experten Dr. Thomas Körzdörfer, Leiter der zentralen Abteilung für Data Analytics bei der Huk-Coburg, erkunden wir die transformierende Kraft von Künstlicher Intelligenz (KI) und datengetriebenen Entscheidungen in der Versicherungsbranche.Thomas berichtet von seiner umfangreichen Erfahrung im Bereich Data Analytics und dem Weg der HUK Coburg hin zu einem datengetriebenen Unternehmen.  Wir diskutieren die Implementierung von datengetriebenen Ansätzen, wie z.B. Chat- und Voicebots, Preisoptimierung und KI-Dunkelverarbeitung, sowie die Herausforderungen und Potenziale bei der kulturellen, organisatorischen und technischen Integration.Unsere Zuhörer erhalten exklusive Einblicke in verschiedene erfolgreiche Machine Learning Projekte, die Bedeutung eines interdisziplinären Teams und den langfristigen Plan der HUK-Coburg zur Etablierung einer datengetriebenen Kultur. Ein besonders interessantes Projekt zur Vorhersage von Kilometerstandsfalschangaben illustriert, wie Machine Learning direkt zu finanziellen Vorteilen führen kann.Erfahren Sie mehr über die entscheidenden Erfolgsfaktoren bei der Einführung von technologischen Innovationen, die Notwendigkeit einer professionellen Change-Begleitung und die klare Business-Case-Systematik, die bei der HUK-Coburg angewendet wird. Thomas teilt mit uns auch seine persönlichen Vorlieben und wirft einen Blick auf die Zukunftspläne des Unternehmens bis 2030.Innovario 2024 - jetzt 200 € netto sparen:Anmeldeformular: https://www.vers-innovario.de/anmeldung_2024/  Rabattcode:  „INNOVARIO24“ (bitte im Bemerkungsfeld eintragen) Schreibt uns gerne eine Nachricht!Folge uns auf unserer LinkedIn Unternehmensseite für weitere spannende Updates.Unsere Website: https://www.insurancemondaypodcast.de/Du möchtest Gast beim Insurance Monday Podcast sein? Schreibe uns unter info@insurancemondaypodcast.de und wir melden uns umgehend bei Dir.Vielen Dank, dass Du unseren Podcast hörst!

Uns steht ein Wochenende bevor, das kühl und nass werden dürfte. In Teilen von Bayern werden Unwetter erwartet. Womit müssen wir rechnen und wie laufen die Vorbereitungen? Zuerst erläutert der BR-Meteorologe Christian Lorenz die Wetterlage und die Vorhersage. Dann berichtet BR-Reporterin Theresa Momsen aus dem Berchtesgadener Land. // Moderation: Daniela Stahl

Deutschland steht im Halbfinale von Olympia und trifft erneut auf Frankreich. Die USA treffen auf Serbien. Wir haben alle Viertelfinal-Partien besprochen und unsere Vorhersage für das Halbfinale abgegeben. Support & Extra-Folge: patreon.com/dasfuenfteviertel Instagram: instagram.com/5.viertel.pod/ Youtube: youtube.com/@5.viertel TikTok: tiktok.com/@5.viertel.pod

Außerdem: Was wirklich gegen Migräne hilft (07:58) / Hornissen - Wie gefährlich sind sie? (15:30 // Mehr spannende Themen wissenschaftlich eingeordnet findet Ihr hier: www.quarks.de // Habt Ihr Feedback, Anregungen oder Fragen, die wir wissenschaftlich einordnen sollen? Dann meldet Euch über Whatsapp oder Signal unter 0162 344 86 48 oder per Mail: quarksdaily@wdr.de. Von Ina Plodroch.