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Dienstag, 17. Dezember 2024

Mein Weg zur Künstlichen Intelligenz: Von der Mathematik und das Programmieren zur KI

In einer Welt, die zunehmend von Technologie geprägt ist, gewinnt das Verständnis von Künstlicher Intelligenz (KI) immer mehr an Bedeutung. Als jemand, der schon immer eine Leidenschaft für Mathematik und Programmieren hatte, war es nur eine Frage der Zeit, bis ich mich intensiv mit diesem faszinierenden Bereich auseinandersetzte. In diesem Blog-Beitrag möchte ich meine Reise zur KI mit euch teilen und aufzeigen, wie meine Fähigkeiten in de Mathematik und Programmierung mir dabei helfen, die Welt der Künstlichen Intelligenz zu erkunden.

Die Grundlagen: Mathematik und Programmieren

Mathematik ist das Rückgrat vieler Technologien, insbesondere im Bereich der KI. Konzepte wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sind entscheidend für das Verständnis von Algorithmen, die Maschinenlernen und neuronale Netzwerke antreiben. Mein Interesse an Mathematik half mir nicht nur dabei, komplexe Probleme zu lösen, sondern auch, die zugrunde liegenden Prinzipien der KI zu verstehen. Das Programmieren ist ein weiteres wichtiges Werkzeug in meinem Arsenal. Programmiersprachen wie Python haben sich als besonders nützlich erwiesen, da sie eine Vielzahl von Bibliotheken bieten, die speziell für maschinelles Lernen und Datenanalyse entwickelt wurden. Mit diesen Tools kann ich nicht nur Algorithmen implementieren, sondern auch experimentieren und eigene Modelle entwickeln.

Der Einstieg in die Künstliche Intelligenz

Da ich ein solides Fundament in Mathematik und Programmierung hatte, begann ich also, mich intensiver mit KI zu beschäftigen. Ich startete mit Online-Kursen und Tutorials, die mir die Grundlagen des maschinellen Lernens näherbrachten. Themen wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und neuronale Netzwerke wurden für mich greifbar. Es war spannend zu sehen, wie ich mit den erlernten Konzepten tatsächlich funktionierende Modelle erstellen konnte.

Die Zukunft der KI

Heute fühle ich mich gut gerüstet für die Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz. Die Möglichkeiten sind schier endlos: Von der Entwicklung smarter Anwendungen bis hin zur Arbeit an ethischen Fragestellungen rund um KI – ich bin begeistert von den Perspektiven, die sich mir bieten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass meine Stärken in Mathematik und Programmierung nicht nur eine solide Grundlage für meine Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz bilden, sondern auch meine Neugier und Kreativität anregen. Ich freue mich darauf, weiterhin zu lernen und meinen Beitrag zu dieser aufregenden Technologie zu leisten!

Sonntag, 4. November 2012

REQB Pruefung Foundation Level - Ein Erfahrungsbericht

Die Pruefung sehr geradeaus, sehr an das Syllabus angelehnt. Die ersten 22 Fragen sehr einfach zu beantworten, "Negationen" sind mir nicht aufgefallen.
Nur selten hatte ich Schwierigkeiten, Fragen zu beantworten. Allerdings bin ich ziemlich suspect der Pruefung gegenueber gewesen, weil ich schon bei der ISTQB FL mir ziemlich sicher war, dass es gut gelaufen war; ich hatte doch auf etwa 95% richtige Antworten in den Mock Exams aus dem Internet, zwar waren die Fragen etwas anders in der wahren Pruefung, doch schwieriger kamen sie mir ueberhaupt nicht vor. Nun hatte ich aber "nur" 2 mehr richtig, als notwendig, und damit eigentlich die Pruefung mit "gerade ausreichend" bestanden. Man kann dazu bemerken, dass ich schon seit gut 12 Jahre bei der Qualitaetssicherung arbeite und vielleicht mehr auf Erfahrung als auf Wissen gesetzt habe. Ausserdem hatte ich schon auch bemerkt, dass die gleiche Frage in verschiedenen Mock Exams teils als falsch teils als richtig bewertet wurde. Nichtdestotrotz bin ich mit dem Ergebnis (meine Leistung) der ISTQB FL eher unzufrieden. Aus dieser Erfahrung heraus habe ich auch die REQB sehr "ordentlich" vorbereitet. Ausserdem gibt es im Internet gar keine Mock Exams fuer REQB und sonst keine Muster, so dass ich ganz und gar auf das Syllabus und anderen theoretischen Informationen mich verlassen musste. Dadurch bedingt habe ich auch die Fragen bei der Pruefung sehr genau gelesen.

Bei der Frage wo ich sehr unsicher war: Welche IEEE Norm gilt fuer die Spezifikation von System Funktionalitaet.
Nur unsicher war ich mir bei der Frage; wenn man dabei ist, einer "Solution Spec" zu schreiben, genauer "detailed high level req", und man hat schon das System definiert, die low-level req. spezifiziert, dokumentiert und aneinander in Relation gebracht u.s.w.; was macht man als Naechstes?
- REQ Analysis
- Solution modellieren
- Solution festlegen

Im letzten Teil der Pruefung jedoch, genauer REQ Analysis (auch "Tools" ganz am Ende mit nur 3 Fragen) ist mir aufgefallen, dass viele, viele Fragen mit Negationen behaftet waren, in der Art:
"Welche Aussage gilt NICHT fuer XY (wenn XZ) ?"
Da sollte man schon etwas genauer die richtige Antwort (die falsche) markieren.

Mehr als Definitionen von SysML und UML sollte man nicht wissen; OK, die Charakteristiken der beiden und die Unterschiede zwischen den beiden sollte man schon wissen.
Eine Frage war wohl; was fuer ein UML Diagramm man waehlen wuerde um die Stationen eines Dokuments in einem Document-Management-System darzustellen.
Das Gleiche ueber Agile Methoden... eine Frage gab es, dabei mussste man schon wissen was ein Backlog ist und was nicht.

Summa summarum: Meines Erachtens nach, wenn man erst das Syllabus durcharbeitet, (spricht auch die Fehler des Syllabus erkennen und beseitigen, dann das Richtige und Wichtige verstehen), dazu erstmals und zusaetzlich die Grundlagen von verwandten Themen wie UML (Modellierung) und Entwicklungsmethoden (Agile Methoden) durchlesen, dann hat man eine gute Basis, die Pruefung zu schaffen.

Hier kann man neine eigene Ueberarbeitung des Syllabus runterladen: Ich hatte die englische Version bearbeitet, die Kommentare jedoch sind auf Deutsch:
http://www.scribd.com/doc/110113815/reqb-syllabus