Techtiefen – Seite 4 – Technologien erklärt, von Nerds für Nerds

#6 Computer Vision

Stanislav Frolov

Nico Kreiling

Folge 6 behandelt das Thema Machine Vision, also wie man Computer vergleichbar zur menschlichen Wahrnehmung das Sehen beibringen kann. Stanislav Frolov erklärt, warum diese Aufgabe so schwierig ist und für welche Anwendungsgebiete neben dem autonomen Fahren diese Verfahren noch benötigt werden. Es werden sowohl Grundbegriffe wie Klassifizierung, Lokalisierung und Deduktion erklärt und was in den letzten 60 Jahren Forschung erreicht wurde. Natürlich geht es auch um Neuronale Netzwerke bzw. CNNs, welche im Detail erklärt werden. Nach einer grundlegenden Einführung werden auch einige populäre Netzwerkarchitekturen wie GoogleNet, YOLO angerissen.

#5 Geschichte der Webentwicklung

Patrick HIllert

Nico Kreiling

Folge 5 versucht den großen Bogen von den Anfängen des Internets bis hin zu moderner Webentwicklung zu spannen. Dabei geht es nach kurzem Rückblick auf das Internet der 90er um statische Webseiten mit HTML und CSS. Der Unterschied zwischen Serverseitiger Webentwicklung via PHP wird genauso erklärt wie Javascript als Programmiersprache im Webbrowser. Wir berichten von unseren ersten Erfahrungen mit Content Management Systemen und JS-Bibliotheken wie jQuery. Dann geht es in Richtung moderner Webentwicklung mit Frameworks wie Angular, Single Page Applikationen und dem Mobile First Ansatz. Danach diskutieren wir über die Build-Pipeline welche etwa NPM, Gulp und Typescript-Transpiler einschließt, bevor wir noch einen Blick in die Zukunft wagen, insbesondere am Beispiel von WebComponents.

#4 Python für Data Science

Alexandra Wörner

Marcel Kurovski

Nico Kreiling

Frameworks: Python – Numpy – Pandas – scikit-learn – TensorFlow – Keras – pytorch – Jupyter Notebooks – Jupyterlab

Datasets: Census-Income zur Klassifikation – Iris ebenfalls zur Klassifikation – MovieLens für Reccomender Engines – MNIST für Convolutional Neuronal Networks (CNNs)

Empfehlungen: Coursera – Machine Learning Kurs – OpenAI – Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow – Deep Learning Book – Christoph Olah – Distill.pub – Martin Görner – Deep Learning without an PhD