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Grundlagen der Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz für IoT-Entwickler

Die Künstliche Intelligenz beeinflusst bereits unser tägliches Leben. Egal ob es sich um eine Risikobewertung bei einer Kreditanfrage oder einen Chatbot handelt, die Art und Weise, wie man die Software entwickelt, ändert sich. Von IDE-Plug-ins, die auf KI-Technologie basieren, bis hin zu Schnittstellen, die aus natürlicher Sprache einen abgeleiteten validen Source Code in unterschiedliche Programmiersprachen generieren. In diesem Vortrag schauen wir uns die Grundlagen der Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz aus der Sicht eines IoT-Entwicklers an.

In diesem kurzen Exkurs werden wir nicht nur mathematische Formeln, sondern auch Kotlin und C-Code zeigen. Das neu gewonnene Wissen setzen wir mit ein paar konkreten Beispielen um, gebaut mit einem Arduino Nano

Lernziele

  • Die Teilnehmenden lernen die Grundlagen von neuronalen Netzen
  • Sie entdecken die Liebe zur Mathematik neu
  • Sie sehen praktische Beispiele, wie man das Maschinelle Lernen in IoT-Bereich nutzen kann
  • Sie lernen sich vor der KI-Zukunft nicht zu fürchten und wie man selbst in der Softwareentwicklung besser werden kann

Speaker

 

Michal Harakal
Michal Harakal arbeitet als Machine Learning Engineer bei der Deutsche Telekom AG. Sein Werkzeugkasten ist vielfältig gefüllt: Neben Kotlin, Python und Android findet man auch früher selbst gebastelte Platinen mit ATmega8 oder auch aktuellen Bastelplatinen. Michal teilt gerne seine Erfahrung, ist im Open-Source-Projekten aktiv und Co-organisiert das Data Science Python Study Group Meetup.

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