ITech Night School über Künstliche Intelligenz (2/3)

ITech Night School über Künstliche Intelligenz (2/3)

Dieser Beitrag ist die Fortsetzung auf die Night School zum Thema “Was ist KI?”. Klick hier, wenn du den ersten Teil verpasst hast.

Wir wissen nun also was Künstliche Intelligenz ist, worin die Unterschiede zwischen starker und schwacher KI liegen und woran man ein KI-System erkennen kann. In dieser Night School haben die Kolleginnen und Kollegen sich damit auseinandergesetzt inwieweit Algorithmen heutzutage schon Einfluss auf unser Leben nehmen und wie man KI-Systeme verstehen und selbst programmieren kann.

Alle heutigen KI-Systeme sind Systeme mit schwacher KI, d.h. sie sind gut auf einem Gebiet, aber nicht universell einsetzbar. Unterschätzen sollte man sie deshalb aber auf keinen Fall, denn Algorithmen dieser KI-Systeme haben einen starken Einfluss auf unser Leben. Wer macht sich heute noch die Mühe mit einer Straßenkarte zu navigieren, wenn man doch ein Navigationsgerät nutzen kann? Wer sucht heute noch selbst nach interessanten Nachrichten statt durch die empfohlenen Artikel zu scrollen? Inzwischen vertrauen viele Menschen Assistenzsystemen wie Alexa, die uns belauschen und uns gezielte Angebote machen, wenn wir uns in der Wohnung oder am Handy über ein Thema unterhalten. 

KIs können erkennen ob ein Mensch Krebs hat, ob jemand kreditwürdig ist, KIs werden zum Journalist und verfassen Sportmeldungen für Zeitungen und das TV. Sie können Lebensretter und Killer sein, wenn man nur mal an selbstfahrende Autos die im Notfall stoppen und autonome Waffensysteme denkt, die einen Auftrag erhalten und sich selbstständig ein neues Angriffsziel suchen.

Die Kolleginnen und Kollegen befassten sich zudem mit maschinellem Lernen, wie man ein künstliches neuronales System aufbaut und Algorithmen entwirft, die Probleme mit Hilfe solcher Netzwerke lösen können. Mit Hilfe von überwachtem und unüberwachtem Lernen lässt sich ein neuronales Netzwerk programmieren das aus Beispielen und Erfahrungen lernt. Als Lösungsstrategien wurden bei der Night School Vorhersagemaschinen (Prädiktoren) und Klassifizierer vorgestellt. Bei Prädikatoren werden Lösungen zu Problemen interaktiv und inkrementell gesucht. Bei Klassifizierern versucht man Trennungsgeraden zwischen Eigenschaftsmengen zu finden und so neue Daten einer der bekannten Mengen zuzuordnen. Zum Beispiel: Ist das neue schlanke Tier eher ein dicker kurzer Käfer oder ein langer schlanker Wurm? Dies wurde dann auf künstliche neuronale Netzwerke übertragen.

Nicht mehr lange und dann folgt auch schon der dritte und letzte Teil, bei dem es darum geht die Ideen in der Programmiersprache Python zu programmieren.

ITech Night School über Blockchain (2/2)

ITech Night School über Blockchain (2/2)

Alle zwei Wochen findet unsere interne Weiterbildungsmaßnahme mit dem Namen Night School, von den Kollegen für die Kollegen, in unseren Räumlichkeiten in Nürnberg statt.

Bei der vorletzten Night School beschäftigten sich die Kollegen bereits mit einer allgemeinen Einführung zur Architektur und der Geschichte der Blockchain-Technologie. Hier klicken, um den Beitrag zur ersten Blockchain-Night School zu lesen.

Bei dem zweiten Termin tauchten unsere Kolleginnen und Kollegen anhand einer Praxisübung dann noch tiefer in die Materie ein. Sie starteten eine Blockchain in Java zu implementieren, um ein besseres Bild von der Technologie zu bekommen. Dabei haben sie Mob Programming angewendet. Heißt: das gesamte Team hat, ganz im Sinne der Night School, gemeinsam und zeitgleich zur Entwicklung der Blockchain an einem PC gesessen. Schließlich sehen vier Augen mehr als zwei und mehrere dutzende Augen natürlich umso mehr! Die Fehlerquote fällt also deutlich geringer aus und die Qualität des Codes steigt.

Immer wieder liest man, dass der Einstieg in die Blockchain Technologie aufgrund der komplexen Algorithmen ein schwieriger Gang ist und einige Tage an intensiver Einarbeitung benötigen…und was sollen wir sagen, die Kolleginnen und Kollegen können das nur bestätigen! Als Fazit würden sie sagen, dass Blockchain durchaus keine Rocket Science ist, aber unter Zeitdruck eher Verzweiflung als Freude aufkommt.

Wir verraten euch schon mal, dass es bei der nächsten Night School den zweiten Teil unserer Reihe über Künstliche Intelligenz gibt (Hier klicken zum ersten Teil). Unser Team tauscht sich dann über die Theorie von Machine Learning aus.

ITech Night School über Künstliche Intelligenz (1/3)

ITech Night School über Künstliche Intelligenz (1/3)

In dieser Woche fand wieder eine Night School, die interne Weiterbildungsmaßnahme von Kollegen für Kollegen, statt. An unserem Standort in Nürnberg haben sich die Kollegen bei leckerer Pizza und anderen Snacks mit der grundlegenden Frage „Was ist K.I.?“ beschäftigt. Es war die erste von insgesamt drei Night Schools zu künstlicher Intelligenz und deren Einfluss auf unser Leben.

Dabei ging es weniger darum, dass künstliche Intelligenz irgendwann die Weltherrschaft übernehmen könnte, sondern erst mal um die Fähigkeit von Geräten und Software logisch zu denken, zu lernen und somit Probleme zu lösen.

Bereits vor Jahren konnte man Schlagzeilen wie „Künstliche Intelligenz beendet menschliche Dominanz“ lesen als es darum ging, dass die Google-KI innerhalb von vier Stunden (ohne Vorkenntnisse) zum unschlagbaren Schach-Genie wurde.

Während es sich hier um analytische Fähigkeiten handelt redet man auch immer mehr von menschengleicher KI. Diese KI auf Human Level ist Zukunftsmusik und wird als „starke KI“ eingestuft. Davon sind wir allerdings noch entfernt und können uns zum aktuellen Stand ausschließlich „schwacher KI“ in Form von Alltagssystemen wie Alexa bedienen. Am Ende dieser Entwicklung würde eine „Superintelligenz“ stehen, die der Menschlichen Intelligenz in vielem oder sogar allem überlegen ist.

Die Kollegen beleuchteten also die Entwicklung der KI von den Anfängen bis heute und zeigten anhand des Periodensystems der KI welche Bausteine zu einem KI-System gehören. In den nächsten Night Schools sehen sich die Kollegen an, wie KI uns in Science Fiction und Kinofilmen begegnet und was KI heute wirklich schon kann. Am Ende der drei Night Schools gibt es eine Übung um herauszufinden, wie die Welt im Jahre 2050 aussehen könnte.

Es bleibt also spannend, was bei den nächsten Terminen noch passiert. Wir werden euch berichten!

Der 2.Teil ist online – hier klicken!

ITech Night School über Blockchain (1/2)

ITech Night School über Blockchain (1/2)

“Alle zwei Wochen findet unsere interne Weiterbildungsmaßnahme mit dem Namen Nightschool “von den Kollegen für die Kollegen“ in unseren Räumlichkeiten in Nürnberg statt. Die Nightschool am 15.05.19 lief unter dem Titel „Blockchain – Grundlagen und Architektur“. Neben einer allgemeinen Einführung nur Entstehung und Geschichte der Technologie, behandelten wir die Anforderungen und den Aufbau der Blockchain. Zunächst erhielten die Teilnehmer eine explizite Definition und lernten, wie das Verkettungsprinzip einer Blockchain funktioniert und was es so besonders macht. Danach wurden die Anforderungen der dezentralen Buchführung erläutert, sowie die verschiedenen Konsensverfahren, mit denen neue Blöcke geschaffen und an die bereits vorhandene Blockchain gehängt werden können. Hierbei wurde auch das populärste Konsensverfahren „Proof of work“ mit seinen Transaktionsregeln thematisiert.

Das berühmteste Anwendungsbeispiel ist wohl die Kryptowährung “Bitcoin”, welche von unseren Kollegen näher unter die Lupe genommen wurde. Zudem wurden auch Nachteile der Blockchain aufgeführt und die Frage geklärt, wie man mit diesen am besten umgeht. Zuletzt fand eine Bewertung der Blockchain in Bezug auf die Zukunft und den sozioökonomischen Kontext statt.

Night School – Weiterbildung von Kollegen für Kollegen

Night School – Weiterbildung von Kollegen für Kollegen

Alle zwei Wochen findet unsere interne Weiterbildungsmaßnahme „von den Kollegen für die Kollegen“ in unseren Räumlichkeiten in Nürnberg statt. Die Maßnahme, in welcher wir laufend unsere Mitarbeiter weiterbilden nennen wir „Night School“.

 

 

Die erste Nightschool 2019 lief unter dem Titel „Von der Anforderung zum UML-Modell“ und hatte dementsprechend das Thema Objektorientierung, UML und Anforderungsanalyse. 

 

Zunächst wurde beschrieben welche Eigenschaften objektorientierte Systeme ausmachen.
Danach wurde die Unified Modeling Language als grafische Beschreibungssprache zur Objektorientierten Analyse (OOA) eingeführt.
Die UML-Diagrammtypen Use-Case Diagramm, Aktivitätsdiagramm, Sequenzdiagramm, Klassendiagramm, State-Machine und Deployment-Diagramm wurden anhand von Beispielen vorgestellt.
Danach wurde eine Analysemethode vorgestellt anhand von Textanalyse Use-Cases, Aktivitätsdiagramme, State-Machines um schliesslich ein Klassendiagramm zu ermitteln.

Im Praxisteil analysierten die Teilnehmer in kleinen Teams zu 3-4 Personen wie man aus der textuellen Beschreibung des Spiels “Dame” mittels Textanalyse die UML-Diagramme ermittelt.

 

Die zweite Nightschool hatte das Thema Dokumentationsmöglichkeiten in agilen Projekten.  Zunächst wurde erläutert warum man dokumentieren soll und was die Vorteile einer guten und aktuellen Dokumentation sind. 

Dann wurde auf die verschiedenen Dokumentationstypen:  Projektdokumentation, Systemdokumentation und Prozessdokumentation eingegangen und warum es im agilen Umfeld nicht zwingend geboten ist Dokumentation einzusetzen.

Als Lösungsmöglichkeiten wurden Wiki als Master, der Docs-as-Code Ansatz und Lean Dokumentation vorgestellt. Im Praxisteil bekamen Zweierteams ein Use-Case zugeordnet, dessen Ablauf sie mit Hilfe von Klebebändern, großen Post-ITs und Malstiften an die Wand zu basteln und ihre Lösung mit den anderen Teams zu diskutieren.