Gen AI Bootcamp „Advanced“

Entdecken Sie die Zukunft der Versicherungsbranche beim GenAI Bootcamp „Advanced“!

In unserem intensiven zweitägigen Bootcamp haben (fortgeschrittene) Gen AI-Enthusiast:innen die einzigartige Gelegenheit, zusammen mit Fachexpert:innen und Coaches an der Entwicklung von Gen AI-Lösungen für komplexe Versicherungsthemen zu arbeiten. Im Gen AI Bootcamp erlernen sie die Kunst der Gen AI-Integration anhand realer Anwendungsbeispiele aus der Versicherungswelt, vergleichen ihre Ansätze mit denen ihrer Peers und verlassen den Workshop mit einer Blaupause für das eigene Gen AI-Projekt.

Voraussetzung sind fortgeschrittene Kenntnisse im Umgang mit GenAI.

Bitte beachten Sie, dass dies die vorläufige Agenda ist. Änderungen und Anpassungen sind vorbehalten.

Stündlicher Zeitplan

Tag 1

10:00 - 10:30
Ankommen
10:30 - 11:00
Begrüßung, Agenda & Einleitung
11:00 - 11:30
Einführung in die Erzeugung synthetischer Daten
11:30 - 11:45
Teameinteilung
11:45 - 12:30
Kennenlernen innerhalb der Teams & Coach stellt Case vor
12:30 - 13:15
Mittagspause
13:15 - 15:00
Gruppenarbeit
15:00 - 15:15
Kaffeepause
15:15 - 15:45
Umsetzung anhand von Showcases (RAG, etc.)
15:45 - 17:15
Gruppenarbeit
17:15 - 18:00
Vorstellung Zwischenstände (Review & Retro)
ab - 18:00
Networking (EM: Deutschland-Ungarn)

Tag 2

09:00 - 09:15
Ankommen
9:15 - 9:45
Einführung in LLM Ops
9:45 - 12:30
Gruppenarbeit oder Track "LLM Ops" mit AWS und codesphere
12:30 - 13:15
Mittagessen
13:15 - 14:15
Open Source Modelle implementieren
14:15 - 14:30
Kaffeepause
14:30 - 16:00
Zusammenführen der Lösungen
16:00 - 17:00
Endpräsentation inkl. Learnings

Die Teilnahme zu diesem Event ist ausschließlich für InsurLab Germany Mitglieder möglich. Fortgeschrittene Kenntnisse im Umgang mit Gen AI sind unbedingt erforderlich. Begriffe wie beispielsweise RAG oder Flowise-Agenten sollten euch auf jeden Fall geläufig sein. Auch „Basic-Coding“-Kenntnisse sind hilfreich. Es handelt sich um eine on-site Veranstaltung in Köln. Wenn die oben genannte Kategorie auf Sie zutrifft, dann melden Sie sich hier an:

Es kann natürlich passieren, dass man trotz Interesse verhindert ist. Daher eine Bitte: Falls Sie sich für eine unserer Veranstaltungen angemeldet haben, aber doch nicht teilnehmen können, dann bitten wir um eine möglichst frühzeitige Absage per E-Mail an connect@insurlab-germany. Auf diese Weise können wir nämlich unsere Planung weiter optimieren, nachrückenden Interessent:innen die Teilnahme ermöglichen und Kosten für Catering etc. einsparen. Wir danken für Ihr Verständnis!

Vor Ort gelten die dann aktuellen Corona-Schutzmaßnahmen.

Auf der Veranstaltung werden Film- und Tonaufnahmen sowie Fotos gemacht, mit deren auch späteren Verwendung Sie sich durch die Anmeldung zur Veranstaltung einverstanden erklären. | Film and sound recordings as well as photos will be taken at the event. By registering for the event, agree to their use, also at a later date.

Datum

Jun 19 – 20 2024

Uhrzeit

10:00 – 17:00

Standort

InsurLab Germany Office Space
Hohenzollernring 85-87, 50672 Köln
QR-Code

Gen AI Bootcamp „Advanced“

Datum

Jun 19 – 20 2024

Uhrzeit

10:00 – 17:00

Standort

InsurLab Germany Office Space
Hohenzollernring 85-87, 50672 Köln

Entdecken Sie die Zukunft der Versicherungsbranche beim GenAI Bootcamp „Advanced“!

In unserem intensiven zweitägigen Bootcamp haben (fortgeschrittene) Gen AI-Enthusiast:innen die einzigartige Gelegenheit, zusammen mit Fachexpert:innen und Coaches an der Entwicklung von Gen AI-Lösungen für komplexe Versicherungsthemen zu arbeiten. Im Gen AI Bootcamp erlernen sie die Kunst der Gen AI-Integration anhand realer Anwendungsbeispiele aus der Versicherungswelt, vergleichen ihre Ansätze mit denen ihrer Peers und verlassen den Workshop mit einer Blaupause für das eigene Gen AI-Projekt.

Voraussetzung sind fortgeschrittene Kenntnisse im Umgang mit GenAI.

Bitte beachten Sie, dass dies die vorläufige Agenda ist. Änderungen und Anpassungen sind vorbehalten.

Stündlicher Zeitplan

Tag 1

10:00 - 10:30
Ankommen
10:30 - 11:00
Begrüßung, Agenda & Einleitung
11:00 - 11:30
Einführung in die Erzeugung synthetischer Daten
11:30 - 11:45
Teameinteilung
11:45 - 12:30
Kennenlernen innerhalb der Teams & Coach stellt Case vor
12:30 - 13:15
Mittagspause
13:15 - 15:00
Gruppenarbeit
15:00 - 15:15
Kaffeepause
15:15 - 15:45
Umsetzung anhand von Showcases (RAG, etc.)
15:45 - 17:15
Gruppenarbeit
17:15 - 18:00
Vorstellung Zwischenstände (Review & Retro)
ab - 18:00
Networking (EM: Deutschland-Ungarn)

Tag 2

09:00 - 09:15
Ankommen
9:15 - 9:45
Einführung in LLM Ops
9:45 - 12:30
Gruppenarbeit oder Track "LLM Ops" mit AWS und codesphere
12:30 - 13:15
Mittagessen
13:15 - 14:15
Open Source Modelle implementieren
14:15 - 14:30
Kaffeepause
14:30 - 16:00
Zusammenführen der Lösungen
16:00 - 17:00
Endpräsentation inkl. Learnings

Die Teilnahme zu diesem Event ist ausschließlich für InsurLab Germany Mitglieder möglich. Fortgeschrittene Kenntnisse im Umgang mit Gen AI sind unbedingt erforderlich. Begriffe wie beispielsweise RAG oder Flowise-Agenten sollten euch auf jeden Fall geläufig sein. Auch „Basic-Coding“-Kenntnisse sind hilfreich. Es handelt sich um eine on-site Veranstaltung in Köln. Wenn die oben genannte Kategorie auf Sie zutrifft, dann melden Sie sich hier an:

Es kann natürlich passieren, dass man trotz Interesse verhindert ist. Daher eine Bitte: Falls Sie sich für eine unserer Veranstaltungen angemeldet haben, aber doch nicht teilnehmen können, dann bitten wir um eine möglichst frühzeitige Absage per E-Mail an connect@insurlab-germany. Auf diese Weise können wir nämlich unsere Planung weiter optimieren, nachrückenden Interessent:innen die Teilnahme ermöglichen und Kosten für Catering etc. einsparen. Wir danken für Ihr Verständnis!

Vor Ort gelten die dann aktuellen Corona-Schutzmaßnahmen.

Auf der Veranstaltung werden Film- und Tonaufnahmen sowie Fotos gemacht, mit deren auch späteren Verwendung Sie sich durch die Anmeldung zur Veranstaltung einverstanden erklären. | Film and sound recordings as well as photos will be taken at the event. By registering for the event, agree to their use, also at a later date.

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