Ich wollte ausprobieren, welchen Unterschied es beim Training eines neuronalen Netzwerk macht, wenn man die Rechenarbeit auf die Grafikkarte auslagert. Das endete in einer stundenlangen Installationsorgie gigabytegroßer Frameworks und war am Ende viel einfacher als gedacht. Ach und die Ergebnisse des Performance Tests waren extrem überraschend.

Während meiner Erkundungstour von Jupyter Notebooks und SciPy habe ich diverse Editoren ausprobiert. Mit der Suche nach dem passenden Werkzeug kann man viel Zeit verbringen. Deshalb hier eine Entscheidungshilfe für den geneigten Leser.

Als klassischer Software Ingenieur frage ich mich, ob es langsam Zeit wird, auf KI und Data Science umzuschulen?! Rollt da ein Strukturwandel auf mich zu? Schaden kann es zumindest nicht, wenn ich mich etwas näher mit dem Neuland beschäftige. Unterwegs mache ich ein paar Notizen, die ich hier ablege. Als ersten Schritt schaue ich mir Jupyter Notebooks und SciPy an.

Seit diesem Herbst bietet die amerikanische Eliteuniversität Stanford aus dem Silicon Valley in Kalifornien (genug Hypewörter lieber Leser, um deine Aufmerksamkeit zu erhaschen?) einige ihrer Informatikvorlesungen als kostenlose Onlinekurse an. Da ich selbst den aktuell laufenden Kurs „Maschinelles Lernen“ absolviere, war ich begeistert zu hören, dass es auch im nächsten Semester ab Januar 2012 wieder kostenlose Kurse etwa zu Spieltheorie, Computerlinguistik und agiler Softwareentwicklung geben soll. Deshalb an dieser Stelle ein kurzer Erfahrungsbericht, um dem geneigten Leser die Teilnahme schmackhaft zu machen.

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