EDB 5.0

I episode 101 af EDB 5.0 taler vi med Jacob Lillelund, som til dagligt arbejder som AI engineer hos Norlys samt freelancekonsulent, ligeledes som AI engineer. Foruden sit fuldtidsarbejde studerer han samtidig en bachelor i cognitive science på Aarhus Universitet. Jacob forklarer begreber såsom LLM'er, RAG samt forskellen mellem en AI-assistent og en AI-agent. Vi dykker ned i en gennemgang af multiagent systemer samt forskellen mellem et multiagent system og et multiagent framework. Vi diskuterer desuden ræsonnering og hvorfor (og hvorfor ikke) man skal bygge multiagent systemer.  Til slut diskuterer vi fremtidens agentsystemer. Shownotes: 00:00-12:12: Introduktion til Jacob Lillelund, intro til LLM'er, RAG, agenter og assistenter 12:12-39:01: A-Z gennemgang af multiagent systemer, forskellen mellem multiagent systemer og multiagent frameworks, ræsonnering, hvorfor (og hvorfor ikke) man skal bygge multiagent systemer 39:01-45:59: Fremtidens agent-systemer 45:59-47:17: Outtro og teaser til næste episode Vært: Mathias Mengesha Emiliussen

Dagens episode markerer en vigtig milepæl i EDB 5.0. Nemlig episode nummer 100. August 2021 blev den første episode udgivet, og cirka 3,5 år senere er episode 100 nu lanceret. Og bare rolig. Vi stopper ikke her. Vi bliver ved med at leverere lyd til dine ører. Meget vand er dog løbet i åen siden, så dagens episode kommer til at indeholde en ekstra session, i forhold til det normale. Nemlig en samtale om EDB 5.0 mellem de to stiftere samt nuværende og tidligere vært. Nemlig Mathias Mengesha Emiliussen & Mathias Møller Damgaard. Bagefter bliver episoden normal igen, og vi dykker ned i Mathias' arbejde som Director i Deloitte for ServiceNow og hvordan han arbejder med ITSM & Generativ AI hos sine kunder. Shownotes: 00.00-27.24: EDB 5.0 runder 100 episoder og tager dig med bag podcasten 27.24-35.57: Intro til Mathias, Deloitte & ServiceNow 35.57-56.28: Arbejdet med Generativ AI i ServiceNow, out-of-the-box løsninger versus selvbyggede løsninger, agenter, opbygning af tech-teams og en tur til Las Vegas 56.28-01.15.51: Hvad betyder fremtiden på?  Vært: Mathias Mengesha Emiliussen

I 99. Episode af EDB 5.0 taler vi med Thore Dankert, der arbejder som Head of Digital hos Novo Holdings. Vi taler bl.a. om opbygningen i 'Novo-familien' samt Thores baggrund før han blev en del af Novo Holdings.  Hernæst diskuterer vi change management og hvordan Thore har tilegnet sig en rolle som "oversætter" mellem C-level og udviklerne, med formål om at skabe en fælles forståelse for udviklernes arbejdsopgaver. Desuden taler vi bl.a. om Novo Holdings' nysgerrige tilgang til AI, samt hvordan de formår at kombinere teknologi og investering.  Til slut diskuterer vi, hvorfor filosofi er interessant indenfor tech-ledelse.  Shownotes: 00:00-10:29: Introduktion til Thore Dankert og Novo Holdings 10:29-35:40: Løsninger i Holdings, nysgerrig tilgang til AI, brugeren i centrum, opbygning af teams, change management som fundament, tech & investering, og meget mere 35:40-40:27: Filosofi og ledelse 40:27-41:47: Outtro og teaser til næste episode Vært: Mathias Mengesha Emiliussen

I 98. episode af EDB 5.0 har vi besøg af Helge Jacobsen, som arbejder hos Veo Technologies. Vi starter med at tale om Helges vej frem mod Veo og en præsentation af, hvad virksomheden laver. Herefter taler vi om, hvordan Veo blandt andet benytter dybe neurale netværk og AI til hele tiden at forbedre deres sportskameraløsninger, samt om mange af de spændende features, der arbejdes på for fremtiden.  Til slut taler vi om MLOps og overvejelserne omkring en mulig migrering fra Cloud til On-prem.  Shownotes: 00:00-08:45: Introduktion til Helge Jacobsen og Veo Technologies 08:45-26:23: En gennemgang af sportskameraet, player moments, fremtidige features og en fremtid med GenAI 26:23-31:28: MLOps og overvejelser om migrering fra Cloud til On-prem 31:28-32:43: Outtro og teaser til næste afsnit Vært: Mathias Mengesha Emiliussen

I 97. episode af EDB 5.0 taler vi med Morten Fisker fra Resolve om decentral og federated learning. Vi diskuterer hvad begreberne betyder, før vi dykker ned i, hvordan decentrale miljøer kan give adgang til mere data og bedre indblik i varians, fremfor de gennemsnitlige data man normalt arbejder med. Vi diskuterer også, hvordan federated learning bringer store sprogmodeller tættere på datakilden ved at flytte modellerne til dataene i stedet for at sende dataene til modellerne. Sidst men ikke mindst diskuterer vi de etiske spørgsmål og den manglende lovgivning, der omgiver træningen af store sprogmodeller. Shownotes: 00.00-11.07: Intro til Morten, Resolve og decentral træning 11.07-33.24: Decentral & federated learning, AI i produktudvikling, de bedste product managers, etik, modeller til data i stedet for data til modeller, manglende lovgivning o.l. 33.24-40.28: Fremtidsperspektiver, både kort- og langsigtet 40.28-41:43: Outtro og teaser til næste episode Vært: Mathias Mengesha Emiliussen