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Oliver Zeigermann

Scaled ML 2020 – Poster Session mit Oliver Zeigermann

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Die Schöpfer von TensorFlow, Kubernetes, Apache Spark, Tesla Autopilot, Keras, Horovod, Allen AI, Apache Arrow, MLPerf, OpenAI, Matroid uvm. diskutieren  über die Möglichkeiten und Skalierung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Oliver Zeigermann ist auf Scaled ML 2020 vor Ort dabei:

Deep Learning Modelle (Poster Session)
Sprecher: Oliver Zeigermann
Scaled Machine Learning Conference – Scaled ML 2020
26. – 27. Februar 2020
Computer History Museum, Mountain View, California, USA (Maps)

Deep Learning ist die leistungsfähigste Form des Machine Learnings und kann sogar komplexe Geschäftslogik ersetzen. Allerdings ist ein Deep Learning Modell kaum noch interpretierbar, d.h. man kann nicht mehr nachvollziehen wie es zu Entscheidungen kommt.

Bei der Scaled ML in Mountain View zeigen die Stars wie man solche Modelle im Großen entwickelt. Wir gehen in die andere Richtung und zeigen wie man Deep Learning Modelle so weit vereinfacht und verkleinert, dass sie interpretierbar werden.

 

SCALED ML 2020

Artikel iX Developer von Oliver Zeigermann – TensorFlow 2 und Machine Learning

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„TensorFlow 2 & Machine Learning im Browser“

Artikel: TensorFlow 2 und Machine Learning im Browser
Autor: Oliver Zeigermann
iX Developer, ab S. 140,  erschienen am 5. Dezember 2019
iX Developer online bestellen

Für unseren Artikel im aktuellen iX Developer Sonderheft haben wir uns ein etwas exotisches Thema ausgesucht: Machine Learning mit TensorFlow.js im Browser. Warum das Sinn machen kann und wie Machine Learning im Browser funktioniert beschreibt unser Artikel auf Seite 140.

Mehr über die Grundidee und die Anwendungen von Machine Learning gibt es in dem Vortrag von Oliver Zeigermann auf der OOP in Februar 2020 in München: „Was macht Machine Learning anders?“

 

 

Zum iX Developer Heft

 

 

 

 

 

 

 

 

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W-JAX 2019: Oliver Zeigermann – Neuronale Netzwerke mit TensorFlow 2 (Videoaufzeichnung)

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WJAX_Logo

Neuronale Netzwerke mit TensorFlow 2: von unten nach oben
Sprecher: Oliver Zeigermann
Vortrag auf der W-JAX 2019
Donnerstag, 07. November 2019, 11.45-12.45 Uhr
The Westin Grand in München
@jaxcon
Vortragsaufzeichnung auf Youtube

TensorFlow ist Googles Framework für Neuronale Netzwerke und auch über die Grenzen von Google hinaus ein Standard. In Version 2 hat sich vor allem das Low-Level-API stark verbessert. Damit werden wir beginnen, um Neuronale Netze von Null auf zu verstehen, ohne eine Zeile Mathematik zu benötigen. Danach sehen wir uns dasselbe mit der High-Level-Keras-API an, die das gleiche tut, aber von den (von uns) vorher gemachten Schritten abstrahiert.

Als Teilnehmer oder Zuschauer des Vortrages lernst Du:

  • dass Matrixmultiplikationen die Basis für Neuronale Netzwerke sind
  • was Loss Functions sind
  • wie man von einer Loss Function zu einem trainierten Neuronalen Netzwerk kommt

ODSC Conf_SanFrancisco_OZeigermann_Reinforcement_Learning

Practical Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 & TF-Agents – workshop at ODSC

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In a Half Day Hands-on Training at ODSC West in San Francisco in Autumn 2019 Oliver and Christian will show you details on how you can use reinforcement learning practically:

Practical Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 & TF-Agents – Hands on

„Practical Reinforcement Learning with TensorFlow 2.0 & TF-Agents“
Author/Speaker: Oliver Zeigermann and Christian Hidber
ODSC West, San Francisco
October 29th – November 1th, 2019
Hyatt Regency, South San Francisco, CA 940105 (Venue)
@odsc

In this workshop you will discover how machines can learn complex behaviors and anticipatory actions. Using this approach autonomous helicopters fly aerobatic maneuvers and even the GO world champion was beaten with it. A training dataset containing the “right” answers is not needed, nor is “hard-coded” knowledge. The approach is called “reinforcement learning” and is almost magical.

Using TF-Agents on top of TensorFlow 2.0 we will see how a real-life problem can be turned into a reinforcement learning task. In an accompanying Python notebook, we implement – step by step – all solution elements, highlight the design of Google’s newest reinforcement learning library, point out the role of neural networks and look at optimization opportunities.

Goals
• Basics of reinforcement learning
• When and when not to use it
• Design of TF-Agents on top of TensorFlow 2.0
• Hands-on Implementation

– Read Article online –

Half Day Hands-on Training at ODSC West follow us on Twitter – @embarced

W-JAX 2019: Mit welchem Framework soll ich meine Single-Page-App bauen?

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„Mit welchem Framework soll ich meine Single-Page-App bauen?“
Logo W-Jax
„Mit welchem Framework soll ich meine Single-Page-App bauen?“
Sprecher: Nils Hartmann und Oliver Zeigermann
Vortrag auf der W-JAX 2019
Mittwoch, 06. November 2019, 10:00 – 11:00 Uhr
The Westin Grand in München (Location)
@jaxcon

Foliendownload (Github)

Angular, React, Vue, Web Components? Ist es nicht egal, mit welchem Framework man seine Webanwendung entwickelt, solange es hinreichend verbreitet ist? Auch wir finden, dass man ein Single-Page Framework oft nach Geschmack aussuchen und man damit nicht viel falsch machen kann. Entscheidend ist die Developer-Experience, also womit sich die Entwickler am wohlsten fühlen. Allerdings gibt es dennoch einige Anforderungen, die das eine oder andere Framework als die bessere Wahl dastehen lassen. Welche das sind und was unsere persönlichen Erfahrungen und Vorlieben sind, erfahrt ihr in dieser Session.

Weiterführende Informationen:

 

 

 

 

 

 

Buch: React
Grundlagen, fortgeschrittene Techniken und Praxistipps – mit TypeScript und Redux
2., überarbeitete und erweiterte Auflage, 2020

 

weitere Infos: reactbuch.de

 

 

 

 

 

Architektur-Spicker Nr. 9: Moderne Frontend-Architektur
Single-Page Applications (SPAs) verschieben den Schwerpunkt einer Anwendung in Richtung Browser. Wie gehen Sie mit den daraus resultierenden architektonischen Herausforderungen um? Unsere Spicker-Ausgabe Nr. 9 unterstützt Sie bei dieser Aufgabe!

 

Download Architektur-Spicker Nr. 9: Moderne Frontend-Architektur

embarc auf dem Architecture Gathering 2019 in München

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Beim Architecture Gathering im Oktober in München hat Oliver Zeigermann nützliche Anwendungsbeispiele für Machine Learning im Gepäck und wir sind mit unserem Team und einem Konferenzstand vor Ort mit dabei: 

TAG Logo

Wieso Sie sich jetzt mit Machine Learning beschäftigen sollten
Sprecher: Oliver Zeigermann
The Architecture Gathering 2019
16. Oktober 2019, 17:00 – 17:45 Uhr
Hotel NH München Ost Conference Center, München, Anfahrt
@tag_conference #TAG2019

Foliendownload (github)

Anders als in der klassischen Software-Entwicklung werden im Machine Learning anhand von Beispiel-Daten Zusammenhänge erlernt, die von den ursprünglichen Daten abstrahieren.

Während sich die Boulevard-Presse entweder mit Horror- oder Heils-Szenarien überschlägt, möchte Oliver Zeigermann in diesem Talk praktisch und konkret darauf eingehen, warum es sich lohnen kann, sich mit Machine Learning zu beschäftigen.

Oliver zeigt dazu 4 Beispiele von Anwendungen aus unterschiedlichen Bereichen, die Sie mit klassischer Programmierung nicht erzielen könnten, die aber dennoch erstaunlich nützlich sind.  Zudem erhalten Sie hierbei Einblicke in Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning am Beispiel von TensorFlow.

 

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Moderne Frontend Architektur – auf dem Java Forum Nord 2019

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„Moderne Frontend-Architektur für Single-Page Applications“
Logo Java Forum Nord
Moderne Frontend-Architektur für Single-Page Applications
Sprecher: Oliver Zeigermann
Vortrag auf dem Java Forum Nord 2019
Donnerstag, 24. September 2019
Hannover Congress Centrum, Theodor-Heuss-Platz 1-3, 30175 Hannover
@JavaForumNord

Foliendownload (Github)

Architektur verstehen wir als Summe wichtiger Entscheidungen. Entscheidungen, die ein Projekt scheitern lassen können.

Anhand von typischen Anforderungen an ein Single-Page Application (SPA) Projekt gehen wir in dieser interaktiven Session durch die Auswahl des Frameworks (oder keines) und klären wie man einen Anwendungsteil in Komponenten aufteilt und diese zusammensetzt.

Anschließend sehen wir uns an, wie man für eine Anwendung im größeren Stil eine SPA in möglichst unabhängige Teile zerlegen und dann wieder zu einem möglichst konsistenten Ganzen zusammenführen kann.

Du lernst einen Prozess kennen, mit dem du die Anforderungen einer SPA erfasst und dazu die passende Architektur bestimmst.

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Zeigermann_poster_Neural Embeddings

Understanding Neural Embeddings – Poster by Oliver Zeigermann

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Understanding Neural Embeddings

Understanding Neural Embeddings
Speaker: Oliver Zeigermann
Data Institute SF, Annual Conference
March 10 to 12, 2019
Data Institute SF, University of San Francisco, San Francisco, CA
@DataInstituteSF #DSCO19

Oliver picks up on his poster a short overview of the semantic embedding of data on the basis of example airline data. How can the data be embedded and how does it support machine learning? You will also find a link to the notebook that generates these embeddings and visualizations.

Oliver Zeigermann, Poster: Understanding Neural Embeddings

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xing_workshop Olli

Hands-On Einführung in Machine Learning

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Hands-On Einführung in Machine Learning

Hands-On Einführung in Machine Learning
Peter Götz & Oliver Zeigermann
Workshop
Dienstag, 02. Juli 2019, 9 – 17 Uhr
München

Neuronale Netze sind Software 2.0. Diese Meinung verbreitet jedenfalls Machine Learning Star Andrej Karpathy, Head of AI bei Tesla. Wir beschäftigen uns in diesem Workshop mit dieser These und wie die klassische Software-Entwicklung durch diesen Ansatz ergänzt wird.

Passend dazu lernst du an diesem interaktiven Workshop, wo uns als Software-Entwicklern Machine Learning begegnet und wo sich der Ansatz von
Machine Learning grundsätzlich von dem der Software-Entwicklung unterscheidet und wo es Parallelen gibt.

Anhand eines praktischen Beispiels werden wir dabei Machine Learning als Alternative zu klassischer Business-Logik erleben. Zum Abschluss werden wir diskutieren, wie man einen solchen Ansatz im eigenen Unternehmen oder Projekt integrieren kann und welche Anwendungsfälle sinnvoll sind.

Dieser Workshop eignet sich für jeden, der sich mit Software-Entwicklung beschäftigt und setzt kein Wissen über Machine Learning voraus.

Infos & Anmeldung (Xing)