Schlüsseltechnologie der Digitalisierung
Philipp Koch setzt sich bei der TINCON einmal ganz nüchtern mit dem Thema auseinandersetzt und erklärt, was sich hinter den Begriffen verbirgt.
KI – Künstliche Intelligenz ist für viele nur ein bekanntes Buzzword. Das Problem hierbei ist, dass man sich leicht vor unverständlichen Konzepten fürchtet und KI für viele etwas „Magisches“ und Unverständliches hat. Philipp hat auf den Tincon den Begriff etwas entzaubert und auf der Bühne erklärt, wofür KI heute steht und wie Neuronale Netze und Machine Learning funktionieren.
Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
In der praktischen Umsetzung von Machine Learning werden von unseren Entwicklerinnen Algorithmen gebaut, die quasi ein “künstliches“ Wissen aus Erfahrung - bzw. Daten- generieren. Dabei lassen sich grundlegend zwei unterschiedliche Arten des Lernens unterteilen: Überwachtes Lernen und Unüberwachtes Lernen.
Vodafone Hannover 26.09.2019, Fotograf Gökce Narttek
Wo findet die Technologie ihre Anwendung?
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen aus vielerlei Quellen, wie Ton, Text, Bild und Sensordaten, mit denen sich Lernalgorithmen trainieren lassen, wird Machine Learning und Data Science für Optimierungsaufgaben immer interessanter. Machine Learning hilft, komplexe Daten schneller und gezielter einzuordnen und zu organisieren. Standardisierbare Arbeit lässt sich damit zunehmend intelligenter automatisieren. Data Science findet durch die Unterstützung vom Machine Learning immer mehr praktische, unternehmerische Anwendungen.
Einen Überblick möglicher Anwendungsgebiete finden Sie hier.
Data Science aus der Praxis: Unser Projekt Open Discourse
Open Discourse ist ein gemeinnütziges Projekt unser Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, das an der Schnittstelle von Data Science und Politikwissenschaften zum Einsatz kommt.
Im Dezember 2020 haben wir beim Chaos Communication Congress unser Projekt das erste Mal der Öffentlichkeit vorgestellt. In unserem Talk erklären Philipp und Florian, woher die Motivation für Open Discourse kam, wie die Daten aufbereitet wurden und wie man auf die Daten zugreifen kann. Zusätzlich zeigen die Beiden anhand der Themenfelder Datenschutz und Klimawandel, wie der Bundestag sich mit diesen Themen historisch auseinander gesetzt hat und welche Politiker_Innen und Parteien die Themen besonders (un-)interessant fanden.
Tauchen Sie ein in die Welt der Daten bei einem spannenden Tech-Talk von einem unserer Experten, ganz entspannt, z.B. während Ihrer Mittagspause im Büro oder einer Video-Konferenz. Kurz und knapp erklären wir Ihnen persönlich das Konzept und Potential von Künstlicher Intelligenz. Ob als leichte Kost für Einsteiger oder mit technischen Details für besonders Hungrige.
Wir kommen gern auf ein Educational Lunch bei Ihnen im Team vorbei!
Für einige von Limebit geführte Vorlesungen und Schulungen finden Sie hier entsprechendes Begleitmaterial
Jupyter Notebooks eignen sich gut zur Exploration, Visualisierung und Dokumentation von Data Science Arbeit. Limebit hält mehrere Lehraufträge an Hochschulen und veröffentlicht hier Notebooks als Grundlage für Erläuterungen und sowie umfangreiche Beispiele.
Baummethoden Tutorial (Python)
Baummethoden (Decision Trees, Random Forests & K-Folding)
Kreuzvalidierung Tutorial (Python)
Kreuzvalidierung from Scratch
Regressionen Tutorial (Python)
Lineare Regressionen und Gradient-Descent (Gradientenverfahren)
Regressionen Tutorial (Python)
Lineare und Polynomiale, multivariate Regressionen
Perceptron Tutorial (Python)
Perceptron Learning Algorithm
KNN & SVM Tutorial (Python)
k-Nearest Neighbors (kNN) und Support Vector Machine (SVM)