Optimizing AI Models, MLOps, and GenAI Security for Scalable and Secure AI Systems

Entdecke effizientes LLM-Training, kontinuierliche Pipelines und verantwortungsvolle KI-Entwicklung.

Aufzeichnung verfügbar bis 26. September

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Optimizing AI Models, MLOps, and GenAI Security for Scalable and Secure AI Systems

Sichere, effiziente & zukunftsfähige GenAI-Projekte

Du willst wissen, wie du Large Language Models (LLMs) effizient auf einer Single-GPU einsetzt, smarte MLOps-Pipelines aufbaust und gleichzeitig Datenschutz sowie ethische Aspekte berücksichtigst? Dann solltest du dieses Live-Event nicht verpassen!

Dich erwarten praxisnahe Einblicke in die aktuellen Best Practices der KI-Welt. Du lernst, wie du LLMs gezielt für Multitasking-Anwendungen feinabstimmst, kontinuierliche Trainingsprozesse automatisierst und mit vertraulichem Computing für maximale Datensicherheit sorgst.

Außerdem zeigen wir dir, wie du KI-Risiken aktiv angehst und dafür sorgst, dass deine Anwendungen nicht nur leistungsstark, sondern auch verantwortungsvoll und zukunftsfähig sind.

Das erwartet dich

25. Juni 2025

10:30 - 11:15 Uhr | Building AI That Learns and Adapts: A Case Study in MRI Diagnostics | Mit Agata Chudzinska

Erkunden Sie, wie KI und kontinuierliches Lernen die MRT-Diagnostik revolutionieren können – anhand unserer Fallstudie zur Erkennung von Focal Cortical Dysplasias (FCD), einem entscheidenden Faktor in der Epilepsiebehandlung. In dieser Sitzung tauchen wir ein in kontinuierliche Lerntechniken, inspiriert von der menschlichen Anpassungsfähigkeit, die KI-Modelle dabei unterstützen, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern, falsch-positive Befunde zu minimieren und mit sich wandelnden Daten in medizinischen Umgebungen umzugehen. Wir thematisieren Herausforderungen wie das katastrophale Vergessen, die Aufrechterhaltung der Modellleistung in dynamischen Umgebungen und praxisnahe Strategien, die Entwickler auch in anderen Anwendungsbereichen einsetzen können. Gewinnen Sie praxisnahe Einblicke in den Aufbau widerstandsfähiger KI-Systeme, die sich weiterentwickeln und an neue Daten anpassen, um langfristige Zuverlässigkeit in kritischen Anwendungen zu gewährleisten.

Diese Session zeigt dir, wie eine End-to-End-MLOps-Pipeline erfolgreich umgesetzt wird – inklusive Datenaufbereitung, Modelltraining, Deployment und Monitoring. Dabei geht es nicht nur um Technik, sondern auch um echte Herausforderungen, smarte Lösungswege und die Integration einer innovativen 3D-Architektur.

Lerne aus praktischen Erfahrungen, entdecke Best Practices und erfahre, worauf es ankommt, wenn du MLOps-Prozesse in der Realität effizient und skalierbar machen willst.

26. Juni 2025

09:00 - 09:45 Uhr | Agentic Workflows vs. LLM Fine-Tuning - Orchestrating solutions for complex Generative use cases | Mit Vanessa Lopes

Entwickle und orchestriere Lösungen für mehrstufige generative Aufgaben mit fortgeschrittenen LLM-Techniken.
Analysiere die Vor- und Nachteile zwischen sofort einsatzbereiten LLMs mit Chain-of-Thought-Prompting, orchestrierten Multi-Agenten-Systemen und dem Fine-Tuning von LLMs zur Aufgabenzerlegung und -ausführung. Vertiefe zentrale Faktoren, die die Qualität von LLM-Ausgaben beeinflussen – darunter Datenaufbereitung, Modellarchitektur und Evaluierungsstrategien.

Demos:
– Anwendung von SFT-Techniken (Supervised Fine-Tuning)
– Deployment eines feinjustierten Modells mit VLLM

Ausblick:
Integration mit MCP (Model Control Plane)

Erfahre, wie Confidential Computing Technologien wie Intel TDX und SGX sensible Daten und KI-Modelle vor unbefugtem Zugriff schützen – besonders in regulierten Branchen wie Gesundheit und Finanzen.

Diese Session zeigt, wie Trusted Execution Environments (TEEs) helfen, Datenschutz und Compliance (EU AI Act, DSGVO) sicherzustellen und so den Weg für vertrauenswürdige, datenschutzorientierte KI-Anwendungen ebnen.

Expertenwissen für....

  • Machine Learning Engineers, Data Scientists, MLOps-Spezialist:innen & Softwarearchitekt:innen, die GenAI-Anwendungen nicht nur leistungsstark, sondern auch verantwortungsvoll umsetzen möchten.

  • alle, die an der Schnittstelle von KI-Entwicklung, Infrastruktur, Sicherheit und Ethik arbeiten und LLMs effizient trainieren, Continuous Training Pipelines aufbauen oder Datenschutz mit Confidential Computing absichern wollen.

  • alle, die sich mit Cloud-native Technologien, Skalierbarkeit und Compliance (z. B. EU AI Act, DSGVO) befassen.
Zielgruppe

Nimm teil und erfahre...

  • wie du LLMs effizient auf Single-GPUs betriebst und für Multitasking optimierst.

  • wie du Continuous Training Pipelines skalierbar aufgebaust und automatisierst.

  • wie du GenAI-Anwendungen sicher und verantwortungsvoll entwickelst, um Risiken wie Bias, Datenschutzverletzungen und ethische Konflikte zu vermeiden.

  • wie Confidential Computing Technologien wie Intel SGX und TDX sensible Daten und KI-Modelle in regulierten Branchen effektiv schützen.
Inhalte

Unsere Experten und Speaker

Eric Joachim Liese

BSH Home Appliances Group

Experte für MLOps, AI-Strategien, Data Lakes und die Automatisierung von KI- und Datenprozessen in der Cloud.

Eric Joachim Liese

René Brunner

Datamics GmbH

Experte für Python-Programmierung, Data Science und Big Data Analytics

René Brunner

Agata Chudzinska

theBlue.ai GmbH

CTO und AI Solutions Architect | NLP Specialist

Vanessa Lopes

Vanessa Lopes

European Central Bank

Expertin für Generative KI, Machine Learning und skalierbare Produktionssysteme im Finanz- und Aufsichtsbereich

Arya Soni

Arya Soni

Zupee

Tech Entrepreneur & Cloud Enthusiast

Yatindra Shashi

Yatindra Shashi

Intel

Experte für Künstliche Intelligenz, Confidential Computing, Cloud-native Technologien, Netzwerke und IT-Sicherheit

Das Highlightevent 2025

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