Thomas Tomow

Information & Communications Technology

Stockach, Baden-Württemberg, Germany

Thomas Tomow

Azure MVP - Cloud, IoT & AI - Leadership & Community

As Microsoft MVP for Azure, Thomas Tomow is contributing to the community, that cares about modern technologies around cloud (e.g., Host for Azure Meetup Konstanz or Azure Meetup Stuttgart). He works at CGI in Germany as Director, leading a team of specialists in Cloud, AI, and IoT. He likes doing Karate for balancing his life and shares experience and knowledge with other like-minded people

Thomas Tomow

Azure MVP - Cloud, IoT & AI - Leadership & Community

Als Microsoft Azure MVP ist Thomas Tomow in Communities engagiert, die ihren Fokus auf moderne Technologien rund Cloud, IoT und AI richten (z.B. für Azure Meetup Konstanz oder Azure Meetup Stuttgart). Er arbeitet bei CGI in Deutschland als Director und leitet ein Team von Spezialisten für Cloud, KI und IoT. Er macht gerne Karate, um sein Leben auszugleichen und teilt Erfahrung und Wissen mit anderen Gleichgesinnten.

Current sessions

Hello postman! AI on the edge detects you. EN DE

#IoT is a familiar topic, #AI is the new topic! Bringing the two together and you have amazing opportunities. The field of machine learning is gaining momentum and is now a lot easier to use for people like us - developers. It is important for me to take away the "fear" of AI topics and to show the new possibilities of Machine Learning for people, that are Non-Data scientists.
Based on my own story and a live demo, I guide the participant from the idea to the practical implementation in the field of AI (enabled through Azure). I will discuss technologies such as Cognitive Services, Container as well as IoT Edge and explain the technical procedure. At the end of my presentation, the participants will understand the potentials as well as the challenges and will get the first entry points for their own scenarios.

Top 3 Highlights of Attending:
- See building a Custom Vision Model in Azure and running it on the device
- Watch live, how to detecting a post car in the room, by a device, consuming, what we build in Azure
- It's a real-life story, so the audience gets pure experiences


Erstellen eines eigenen Machine learning Services in Azure DE

Um Machine Learning Modelle zu konsumieren stellen die großen OEMs wie Microsoft, Google und Amazon (uvm.) eigene Services bereit, die einfach per API angesprochen werden können. Was ist, wenn ich mehr benötige oder ich speziellen Content brauche?
Dieser Workshop beschäftigt sich mit dem "Selbermachen" eines ML-Modells. Die Teilnehmer lernen zuerst verschiedene fertige ML-Services kennen, mit denen sie schell einfach Szenarien lösen können.
Ähnlich wie Computer Vision API von Azure, Bilder erkennen kann, werden die Teilnehmer einen eigenen Dienst erstellen und hosten, der die Fähigkeit hat, selbst Bilder zu erkennen. Als Ergebnis können die Teilnehmer Diesen dann ebenfalls in einer eigenen Anwendung verwenden.
Aus dem Workshop nimmt der Teilnehmer mit, welche Möglichkeiten es außer den bereits angebotenen Diensten gibt, wie er seine eigenen Domänen produzieren und die vorhandene Azure Infrastruktur nutzen kann.
Der Teilnehmer lernt die Tools Azure ML Services mit Jupyter Notebook kennen, erfährt, wie man von dort aus einen ML-Service als Container hostet, um diesen dann zu nutzen.

Workshop benötigt:
- Azure Subscription


Ich baue eine AI-powered SecurityCam DE EN

In diesem Workshop möchte ich gern mit den Teilnehmern eine SecurityCam-Software aufbauen, die den Inhalt dessen erkennen kann, was sie "sieht" und den einen oder anderen Alarm auslöst. Die Umsetzung der Lösung basiert auf Cloud, Edge und AI Technologien wie Azure Cognitive Services, IoT Hub, IoT Edge und Docker Container.
Mit Hands-On kann der Teilnehmer die Themen AI und IoT praktisch erleben und bekommt dadurch ein besseres Gefühl für die Technologie. Er lernt über diesen Einstieg, wie er eigene Ansätze oder Ideen umsetzen kann ohne gleich zu tief in die Technik eintauchen zu müssen.

Workshop benötigt:
- Azure Subscription
- VSCode
- Docker Desktop


Ich möchte ein AI-Developer werden - ein kleines HowTo DE EN

AI ist eine der beliebtesten und modernsten Cutting-Edge Technologien unserer Zeit. Sie verspricht vieles leichter und angenehmer zu machen, aber auch sehr interessante und neue Spielfelder für Technologie-Enthusiasten bereit zu halten. In jedem Fall wird AI ein integraler Bestandteil unserer Gesellschaft.
Wen wundert es da also, wenn der eine oder andere Entwickler über den Tellerrand schauen oder gar eine neue Bestimmung finden möchte. Was einst nur die Domäne von Wissenschaftlern war, scheint heute für jedermann erfahrbar und erlernbar zu sein.
Wie kannst du also ebenfalls auf den Zug auf springen? Was gibt es zu beachten? Und in welcher Rolle siehst du dich?
Ich gebe mit diesem Vortrag eine kleine "Handlungsempfehlung", zeige Potentiale für Einstiegswillige und Rollen sowie Tätigkeitsfelder, die ein Entwickler im Bereich AI übernehmen kann. Dabei gebe ich einen Überblick über die Thematik, gehe auf Basics ein und gebe etwas über meine eigene Erfahrungen mit.
Am Ende der Session kann der Teilnehmer für sich gut abschätzen, wo seine eigene Reise hin gehen kann und mit welchen Aufwänden diese Verbunden ist.


MLOps - was Data Scientists von den Entwicklern lernen können DE EN

Wo DevOps die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und IT Pros versucht zu verbessern, müssen nun auch die Data Scientists mit den Developern und IT-Pros ihren Weg finden. Dabei lässt sich das Konzept des DevOps auch sehr gut auf das Thema AI erweitern - MLOps.
Dieser Talk geht auf die Arbeitsweise der Data Scientists ein und zeigt, wie sie mit den Developern und den IT-Pros zusammen arbeiten können. Dabei werden unter anderem folgende Fragen beantwortet:
- Welcher Flow wird mit MLOps abgebildet?
- Wo lege ich Trainings Code ab?
- Wie kann ich meine Modelle verwalten (Versionierung / History)?
- Wie funktioniert das Monitoring?
- Kann ich auch automatisieren - wie ?
Durch einen exemplarischen Flow gehe ich auf die Antworten ein und demonstriere, welche Tools, wie Git, Azure MLOps und Azure DevOps die Umsetzung ermöglichen.
Am Ende der Session verstehen die Teilnehmer warum MLOps wichtig ist und wie die Tools richtig eingesetzt werden können, um einen reibungslosen Ablauf zu unterstützen.


Verkauft - und was nun? Wie ich meine Geräte in den Griff bekomme DE

Das Thema IoT hat stark Fahrt aufgenommen. Unternehmen habe die erste Hürde genommen und smarte Devices auf den Markt gebracht. Damit entstehen auch wieder neue Herausforderungen und Fragen. So zum Beispiel, wie bekomme ich meine steigende Zahl von Geräten in den Griff? Was bedeutet Provisionierung für mein Gerät? Wie funktioniert die automatische Verteilung von Firmware? Von der Initialisierung, über das Monitoring/Reporting bis zur Wartung muss ein System meinen Gerätepark managen können. Das Schlüsselwort hier ist "Device Provisioning".
In meinen Talk gehe ich auf die Notwendigkeiten zum Device provisioning ein und zeige die Möglichkeiten mit Azure IoT Hub und Device Provisioning Service anhand praktischer Beispiele auf. Von der Inbetriebnahme produzierter Geräte, über das Statusmonitoring bis hin zum fernjustieren von Geräten im Feld erhält der Teilnehmer einen Einblick, wie der Device Flow aussieht.
Am Ende des Talks versteht der Teilnehmer den Workflow, die Tools und die Umsetzung, so dass er dies auf seine eigenen Vorhaben gut umlegen kann.


Build an AI powered Cam for everyone - HandsOn Workshop DE EN

In this workshop, I would like to build up a "SecurityCam" software with the participants, which can recognize the content of what it "sees" and trigger an alarm. The implementation is based on Edge/IoT and AI technologies like Azure Cognitive Services, IoT Hub/ -Edge and Docker Container. Together we will create an ML-Model, which we will then pull from the cloud, create a container and deploy to a device/PC.
During the hands-on, the participant can practice the topics AI and IoT and thus gets familiar with the technologies. Through this introduction, they learn how to implement their own approaches or ideas without having to delve too deeply into the technology.

Hands-On for creating a Machine learning Model in Azure, creating a Container from that and build an IoT Edge Solution from that for deployment to a device. The participant should be developer or bring developer skills with him/her. Also He/ she should have an Azure Subscription. The laptop, should be prepared with VSCode and Azure Extensions. Also, it will be of advantage, knowing a little bit of python. Docker Desktop is also needet.


MLOps - what data scientists can learn from DevOps DE EN

Where DevOps tries to improve the cooperation between developers and IT pros, now the data scientists have to find their way with the developers and IT pros. The concept of DevOps can also be extended very well to the topic of AI - MLOps.
This talk deals with the working methods of the data scientists and shows how they can work together with the developers and the IT pros. Among others, I will answer the following questions:
- Which flow is mapped with MLOps?
- Where do I store the training code?
- How can I manage my models (versioning/history)?
- How does the monitoring work?
- Can I also automate - how?
Using an exemplary flow, I will go into the answers and demonstrate which tools like Git, Azure MLOps, and Azure DevOps enable the implementation.
At the end of the session, the participants will understand why MLOps is essential and how he/she can use the tools correctly to support a smooth flow.

This session is targeting data scientists and/or developer, that dealing with Machine learning models.


I want to become an AI-Developer - a little HowTo DE EN

AI is one of the most popular and modern cutting-edge technologies of our time. It promises to make many things more comfortable and more pleasant, but also to provide exciting and new playing fields for technology enthusiasts. In any case, AI will become an integral part of our society.
So it's not surprising that one or the other developer wants to think outside the box or even find a new purpose. What was once only the domain of scientists seems to be experienceable and learnable for everyone today.
So how can you also jump on the bandwagon? What is there to consider? And in what role do you see yourself?
With this talk, I give a small 'recommendation for action', show potentials for people willing to enter the field and roles as well as areas of activity that a developer in the field of AI can take on. I give an overview of the topic, go into basics, and share some of my own experiences.
At the end of the session, the participant will be able to assess where his or her journey can take and the efforts involved.

It's a high-level talk (100) for those participants that try to find entry to AI-Development. The target audience is software developers.


AI on the Edge - Making IoT device smart EN DE

#IoT ist ein bekanntes Thema, #AI ist das neue Thema! Nur leider verbinden viele noch AI mit BigData
und Wissenschaft. Aber, der Bereich Machine Learning bekommt Fahrtwind und ist nun auch für
Menschen wie uns – Entwickler, Architekten, POs und so weiter, immer einfacher nutzbar. In
Verbindung mit IoT werden somit wieder neue Ansätze möglich.
Mir ist es wichtig, die „Angst“ vor KI-Themen zu nehmen und die neuen Möglichkeiten von Machine
Learning auf zu zeigen. An Hand einer Story und einer Live-Demo führe ich den Teilnehmer von der
Idee bis zur praktischen Umsetzung in ML „on the Edge“. Ich gehe auf Technologien wie Cognitive
Services, Container sowie IoT Edge ein und erläutere das technische Vorgehen.
Am Ende meines Vortrages verstehen die Teilnehmer die Potentiale sowie die Herausforderungen
und bekommen die ersten Einstiegspunkte für eigene Szenarien mit an die Hand. Der Teilnehmer
benötigt keine tiefgreifenden Programmierkenntnisse, er sollte allerdings einige Kenntnisse zu Azure
mitbringen.


Past and future events

Developer Week '20

28 Jun 2020 - 2 Jul 2020
Nürnberg, Bavaria, Germany