IT Infrastructure Transformation: Wie gelingt eine schnelle und effiziente Transformation der IT Infrastruktur für AI & Machine Learning Projekte?

Aufbau einer skalierbaren AI-Infrastruktur: Welcher Technologie-Stack und Operations-Ansatz (MLOps) sorgt für die stabile, skalierbare und zuverlässige Produktivsetzung von ML Algorithmen?

AI Applications & Workloads: Welche besonderen Anforderungen bestehen an Prozessoren, Server, Datenbanken, Storage sowie Netzwerke  und wie werden Ressourcen optimal zugewiesen?

Vorteile der GPU-Infrastruktur für AI optimal nutzen: Wie gelingt der praktischee Einsatz von distribuierten GPU Clustern zur Beschleunigung von Deep Learning?

Unified Data & AI Services: Welche integrierten Data & AI Cloud Plattformen sorgen für eine effektivere Erfassung, Organisation und Analyse von Daten?

AI-Projekte aus einer Hand: Welche Lösungen ermöglichen End-to-End Management von Server, Storage und Netzwerken?

Serverless Computing & Machine Learning: Wie lassen sich die Hürden beim Einsatz von Serverless Computing  im Kontext von ML Projekten überwinden und Mehrwerte für die Organisation generieren?

AI-Security & Compliance: Welche Herausforderungen birgt die Automatisierung der Datenaufbereitung aus Sicht von Sicherheit und Compliance?

Data Validation for AI: Was sind Best-in-Class Tools für Datenmodellierung, Validierung und Datenklassifikation?

AI Infrastruktur & IT Security: Welche Ansätze dienen zur Optimierung von Cybersicherheit im Kontext von AI?