Individuelle Praktische Einführung in ML

Um ein fundiertes Verständnis über Machine Learning zu erlangen, ist es notwendig

  • ein konzeptionelles Verständnis über den jeweiligen Algorithmus zu entwickeln

    • Beispiel: was ist ein Faltungsnetzwerk, welche Struktur haben die darin enthaltenen Schichten, welche Konfigurationsmöglichkeiten existieren, für welche Aufgaben eignet sich dieser Netzwerktyp und warum ist das so, welche Verwandtschaften bestehen zu anderen Techniken, welche Ergebnisse kann man unter welchen Rahmenbedingungen erwarten?
       

  • den Algorithmus für ein überschaubares Problem selbstständig in der Sprache eines modernen KI-Frameworks formuliert zu haben

    • Konkret: mit Benutzerschnittstellen wie "Keras" (heute ein Teil von TensorFlow, dem weltweit führenden Framework (von Google))​ formuliert man eine komplette Netzwerkschicht in ca. 2 Zeilen, der Code eines ganzen Neuronales Netzes besteht für einfache Beispiele aus ca. 30 Zeilen. Der Code ist dabei nicht formal, kryptisch oder nicht intuitiv, sondern gut mit menschlicher Logik verständlich. Anfänger haben schon dadurch Erfolgserlebnisse, dass sie ein so komplexes Problem wie die Formulierung eines Neuronalen Netzes auf einem einzigen DIN-A4 Blatt selbst schreiben können.
       

  • den Algorithmus mit einem geeigneten Datensatz zu trainieren und zu erfahren, welche Fähigkeiten das System bei der Klassifikation von Daten entwickelt, die es vorher nie "gesehen" hat.

    • in der Einführung durch Industrie-KI wird ​für jeden besprochenen Algorithmus mindestens ein typisches Beispielproblem behandelt, für das ausreichend Trainingsdaten bereitgestellt werden. Wahlweise wird eigene Hardware-Infrastruktur des Kunden oder durch Industrie-KI bereitgestellte Cloud-Infrastruktur (in der Regel von Amazon Web Services) genutzt, die mit einer kompletten Open Source Software (Python, Tensorflow, Keras und spezielle Erweiterungen) für ML vorbereitet  ist. Im dem so gestalteten Prozess wird deutlich, in welchen Konfigurationen der Algorithmus welche Trefferraten auf unbekannten Daten erreicht, wie der Trainingsverlauf ist und welche Tuningmassnahmen den Prozess verbessern können.
       

  • in der Gruppe der Teilnehmer diese Ergebnisse zu diskutieren, Erfahrungen auszutauschen und mit kompetenter Moderation zu einem fundierten, gemeinsamen Meinungsbild über die Leistungsfähigkeit des Algorithmus zu kommen  

Die Unternehmensberatung der Industrie-KI zur Einführung in Machine Learning richtet sich an die technische Elite von KMU der Metall- und Elektroindustrie. Angesprochen sind Entwicklungsmanager und Professsionals, Produkt- und Portfoliomanager sowie Manager

der technischen Unternehmensstrategie.

Wie oben skizziert wird eine komplette Hard-

und Software-Infrastruktur bereitgestellt. Jeder

Teilnehmer verfügt über einen eigenen User-

Bereich, in dem er während der gesamten

Dauer der Beratung experimentieren und

Erfahrungen sammeln kann. Industrie-KI

verpflichtet sich dazu, diese Datenbereiche

nicht zu kopieren oder in anderer Form für

eigene Zwecke zu nutzen.

Die Beratung gliedert sich in 6-10 Termine von

jeweils 3 Stunden vor Ort im Unternehmen

des Kunden oder wahlweise auch per Web-

Konferenz , sofern die Infrastruktur des

Kunden dies erlaubt. Die Inhalte, die Schwerpunkte und der Zeitplan dieser Beratung sind frei konfigurierbar. Sie befassen sich also nur mit den Themen, die sie für Ihr Unternehmen auch in praktische Lösungen umsetzen wollen.  Erklärtes Ziel ist es aber, die Diskussion vor Ort in der Gruppe zu starten und zu entwickeln. Die Gruppe sollte mindestens 8 und höchstens 32 Teilnehmer haben - 16 ist das ideale Format. Man kann an dieser Beratung nicht sporadisch teilnehmen; einige Interessenten werden in der ersten Sitzung feststellen, dass ML kein geeignetes Gebiet für sie ist und nicht weiter teilnehmen. Alle anderen sollten sich darüber bewusst sein, dass es schwer möglich ist, nach versäumten Sitzungen weiterhin den Vorträgen zu folgen. Der Stoff ist sehr dicht, stellt hohe Anforderungen an Konzentration und Aufmerksamkeit und erfordert individuelles Nacharbeiten der Lerninhalte sowie vor allem praktische Übung anhand bereitgestellter Aufgaben (durchschnittlich 2-3 pro Modul)  

Idealerweise finden die Veranstaltungen einmal pro Woche statt, beispielsweise jeden Dienstag von 13:00 bis 16:00. Außerhalb der Veranstaltungen ist die Industrie-KI GmbH per E-Mail oder telefonisch bei Problemen oder Unterstützungsbedarf erreichbar. Das Programm für die jeweiligen Veranstaltungstermine orientiert sich an diesem Schema:

In der letzten Veranstaltung wird kein neues Verfahren diskutiert, sondern ein Ausblick auf künftige Entwicklungen geliefert (technisch, politisch, wirtschaftlich). Sofern gewünscht, kann auch ein Abschlusstest durchgeführt werden (typischerweise 64 Multiple Choice Fragen mit 30 Minuten Bearbeitungszeit, erfolgreiche Teilnahme wird ab 48 richtigen Antworten bescheinigt (50% oberhalb der rein zufälligen Trefferrate von 32). 

13:00   Besprechung und Vergleich der Ergebnisse der Übungen zum Verfahren der vorigen Sitzung

13:30   Diskussion über Verallgemeinerung des Algorithmus für andere Problemstellungen (In der ersten Veranstaltung findet anstelle der abschließenden Behandlung der Verfahren aus der vorigen Sitzung eine grundsätzliche Einführung in Künstliche Intelligenz statt)

13:45   Pause

14:00   Einführung in einen weiteren Algorithmus (Teil 1)

14:45   Pause

15:00   Einführung in einen weiteren Algorithmus (Teil 2)

15:45   Abschlussdiskussion des Tages, allgemeine Fragen

16:00   Ende der Veranstaltung für die Teilnehmer, offenes Ende für Diskussion mit den Vortragenden

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