DARC OV A2Ø und FACW e.V.

Funkamateure Weinheim u,U.

Künstliche Intelligenz – neuronale Netze mit Raspberry Pi und Python 10:00 – 13:00 Uhr

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Wir beschäftigen uns mit dem faszinierenden Thema der künstlichen Intelligenz – KI. Besonders interessiert uns die Implementierung der KI in künstlichen neuronalen Netzen.

Hierbei behandeln wir auch Fragestellungen aus dem MINT-Bereich und speziell aus dem Amateurfunk unter den Aspekten der angewandten Informatik . Wir untersuchen hierbei, wie MINT 4.0 in Zeiten der vierten industriellen Revolution und im Zeitalter der Digitalisierung aussehen könnte.

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Bild: DL3PW – Die angehenden Digitalisierungsexperten.

Der Stoffplan wird laufend aktualisiert.


18.04.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Auswahl und grafische Ausgabe eines Testsatzes aus der query-Datei und Ausgabe des query-Ergebnisses
  • Speichern und lesen der Gewichtematrizen
  • Verwendung des gespeicherten Wissensstandes bei neuen Anfragen
  • Die Veranstaltung erfolgt über Zoom wegen des Corona-Viruses
  • Wahrscheinlich letzte Veranstaltung über neuronale Netze und KI
11.04.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Test des neuronalen Netzes mit den großen Originaldateien
  • Extraktion einer Ziffer aus der Query-Datei
  • Speichern und lesen der Gewichtematrizen
  • Die Veranstaltung erfolgt über Zoom wegen dem Corona-Virus
04.04.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Die Veranstaltung erfolgt über Zoom wegen dem Corona-Virus
  • Programm für den Lernprozess und die Anfrage einer Ziffer
28.03.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Die Veranstaltung erfolgt über Zoom oder Skype wegen dem Corona-Virus
  • Algorithmus für den Lernprozess des Neuronalen Netzwerks
  • Programm für den Lernprozess und die Anfrage
21.03.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Die Veranstaltung erfolgt über Skype wegen dem Corona-Virus
  • Algorithmus für den Lernprozess des Neuronalen Netzwerks
  • Programm für den Lernprozess und die Anfrage
14.03.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Programm für den Lernprozess und die Anfrage
07.03.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Initialisierung der Verbindungsgewichte
  • Algorithmus der Anfrage an neuronales Netzwerk
  • Algorithmus für den Lernprozess des Neuronalen Netzwerks
29.02.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Grundstruktur eines NN-Programms
  • Initialisierung der Verbindungsgewichte
  • Gleichverteilte Zufallsgewichte
  • Normalverteilte Zufallsgewichte – Mittelwert und Sigma
  • Histogramm der Verteilungen
22.02.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Grafische Ausgabe der Testdaten eines neuronalen Netzes
  • Grundstruktur eines NN-Programms
  • Initialisierung der Verbindungsgewichte
15.02.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Daten grafisch ausgeben mit Pyplot
08.02.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Parabel und ihre Tangente
  • Gradientenabstieg
  • Funktionen von Funktionen
  • Kettenregel
01.02.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Gradientenabstieg
  • Infinitesimalrechnung – erste Ableitung
  • Parabel und ihre Tangente
  • Gradientenabstieg
25.01.2020
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Gradientenabstieg
  • Infinitesimalrechnung
  • Bestimmung der Steigung einer Parabel
  • Bestimmung der Tangente an der Parabel
18.01.2020
  • Workshop fällt aus wegen Ferien
11.01.2020
  • Workshop fällt aus wegen Ferien
04.01.2020
  • Workshop fällt aus wegen Ferien
28.12.
  • Workshop fällt aus wegen Ferien
21.12.
  • Workshop fällt aus wegen Ferien
14.12.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Gradientenabstieg
  • Infinitesimalrechnung
  • Bestimmung der Steigung einer Parabel
  • Bestimmung der Tangente an der Parabel
07.12.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Gradientenabstieg
  • Infinitesimalrechnung
  • Bestimmung der Steigung einer Parabel
30.11.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Matrizen für die Vorwärtsnavigation und backpropagation
  • Transponierung von Matrizen
  • Lernen durch Anpasssung der Verbindungsgewichte
  • Grafik ausgeben mit matplotlib.pyplot
23.11.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Neuronales Netz mit drei Ebenen
  • Fehleranalyse
  • Verfeinerung der Verbindungsgewichte durch backpropagation
  • Matrizen für die Vorwärtsnavigation und backpropagation
  • Transponierung von Matrizen
  • Lernen durch Anpasssung der Verbindungsgewichte
16.11.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Neuronales Netz mit drei Ebenen
  • Fehleranalyse
  • Verfeinerung der Verbindungsgewichte durch backpropagation
  • Matrizen für die Vorwärtsnavigation und backpropagation
  • Transponierung von Matrizen
  • Verfeinerung der Verbindungsgewichte – maschinelles Lernen
09.11.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Neuronales Netz mit drei Ebenen
  • Fehleranalyse
  • Matrizen für die Vorwärtsnavigation und backpropagation
02.11.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Das Entwicklungswerkzeug Spyder
  • Neuronales Netz mit drei Ebenen
  • Fehleranalyse
  • Verfeinerung der Verbindungsgewichte durch backpropagation
26.10.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Neuronales Netz mit drei Ebenen
  • Fehleranalyse
19.10.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Aktivierungsfunktionen
  • Sprungfunktion
  • Sigmoidfunktion – die Eulersche Zahl
  • Vektoren und Matrizen für neuronale Netze
  • Neuronales Netz mit zwei Ebenen
12.10.
  • Exkurs in die Physik und Mathematik des Parabolspiegels
  • Die Parabel als quadratische Funktion
  • Die Tangente als lineare Funktion
  • Die Praktikerformel f = (x*x) / (4*y)
  • Herleitung der Praktikerformel
05.10.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Literatur: Tariq Rashid
  • Aktivierungsfunktionen
  • Sprungfunktion
  • Sigmoidfunktion – die Eulersche Zahl
  • Vektoren und Matrizen für neuronale Netze
  • Neuronales Netz mit zwei Ebenen
  • Vektoren sind die Repräsentanten der Neuronen
  • Matrizen sind die Repräsentanten der Verbindungen der Neuronen
  • Matrizen sind die Wissensspeicher im neuronalen Netz
28.09.
  • Einführung in neuronale Netze
  • Bestimmung der Trennlinie zwischen Klassen
  • Lernen durch Fehlerabweichung und Dämpfung
  • Vektoren und Matrizen für neuronale Netze
  • Neuronen sind Computer der Natur
  • Literatur: Tariq Rashid
21.09.
  • NumPy und Gozinto-Graph
  • Einführung in neuronale Netze
  • Experimentelle Bestimmung Faktor Kilometer zu Meile
  • Fehlerabweichung
  • Literatur: Tariq Rashid
14.09.
  • Vektor und Matrix mit NumPy
  • NumPy und Zecher
  • NumPy und Schueler
07.09.
  • Weinheimer UKW-Tagung
  • Kein Workshop
31.08.
  • Vektor und Matrix mit NumPy
  • Methoden von NumPy
  • NumPy: Skalarprodukt von Vektor und Matrix
  • NumPy: Skalarprodukt und Einkauf
24.08.
  • Vektor und Matrix mit NumPy
  • Vektor und Matrix in NumPy implementieren
  • Der NumPy-Array
  • Arithmetik mit Vektor und Skalar in NumPy
  • Arithmetik mit Vektor und Vektor in NumPy
  • Vektor-Skalarprodukt in NumPy
17.08.
  • Ferien
10.08.
  • Ferien
03.08.
  • Ferien
27.07.
  • Ferien
20.07.
  • Vektor und Matrix
  • Vektor und Matrix in Python mit numpy
13.07.
  • Vektor und Matrix
  • Vektoren und Matrizen für Schüler-, Fach-, Notenverwaltung
  • Netzwerk – Knoten – Kanten – Gozinto-Graph
  • Prozessmatrix
06.07.
  • Vektor und Matrix
  • Vektor und Matrix in Python
  • Graphentheorie – Knoten und Kanten
  • Python-Methoden für die Ausgabe von Vektoren und Matrizen
  • Netzwerk – Gozinto-Graph
  • Prozessmatrix
29.06.
  • Vektor und Matrix
  • Vektor und Matrix in Python
  • Graphentheorie – Knoten und Kanten
22.06.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz mit Python
  • Neuronale Netze und maschinelles Lernen
  • Maschinelles Lernen
  • Workshop fällt aus
15.06.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz mit Python
  • Neuronale Netze und maschinelles Lernen
  • Vektor und Matrix
  • Vektor und Matrix in Python
08.06.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz mit Python
  • Neuronale Netze und maschinelles Lernen
  • Vektor und Matrix in Python
01.06.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz mit Python
  • Neuronale Netze und maschinelles Lernen
  • Maschinelles Lernen
  • Workshop fällt aus
25.05.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz mit Python
  • Neuronale Netze und maschinelles Lernen
  • Workshop fällt aus
18.05.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz mit Python
  • Neuronale Netze und maschinelles Lernen
  • MINT 4.0: Lineare Gleichung
  • MINT 4.0: Quadratische Gleichung
  • MINT 4.0: Punkt, Strecke, Fläche, Graph
11.05.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz mit Python
  • Neuronale Netze und maschinelles Lernen
  • MINT 4.0: Mathematik – lineare und quadratische Gleichungen – Python -> Tabellenkalkulation
  • Vektor und Matrix allgemein
  • Vektor und Matrix in Python
04.05.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz – Neuronale Netze mit Python
  • MINT 4.0: Mathematik – lineare und quadratische Gleichungen – Python -> Tabellenkalkulation
27.04.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz
  • Neuronale Netze mit Python
  • MINT 4.0: Mathematik – Gleichungen
  • MINT 4.0: Lineare Gleichung
  • MINT 4.0: Punkt, Strecke, Fläche
  • MINT 4.0: Quadratische Gleichung
  • MINT 4.0: Lineare Algebra
  • Was ist eine Matrix?
20.04.
  • Heute fällt der Workshop wegen der Osterferien aus
13.04.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz
  • Neuronale Netze mit Python
  • MINT 4.0: Was ist ein Vektor?
  • MINT 4.0: Vektoraddition und -Subtraktion
  • MINT 4.0: Vektormultiplikation und -Division
  • MINT 4.0: Vektor Skalarprodukt
06.04.
  • Raspberry Pi und künstliche Intelligenz
  • Neuronale Netze mit Python
  • Gehirn, Neuron, Dendrite, Axon
  • Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen
  • Künstliche neuronale Netze
  • MINT 4.0
  • Schulmathematik mit Skalaren
  • Schulmathematik mit Vektoren
  • Schulgeometrie – Dreieck
  • Satz des Pythagoras
30.03.
  • Raspberry Pi und Python
  • Steuerung von Lichterketten WS2812B
23.03.
  • Raspberry Pi und Python
  • Steuerung von Lichterketten WS2812B
16.03.
  • Raspberry Pi und PiFace Digital 2
  • Objektorientierte Programmierung von PiFace Digital 2 mit Python
  • Ampelsteuerung und PiFace Digital 2 mit Python
  • Multitasking und Multithreading mit Python
  • Grafische Benutzerschnittstelle GUI steuert PiFace Digital 2 mit Python
  • Ampelsteuerung über GUI und PiFace Digital 2 mit Python
09.03.
  • Raspberry Pi und PiFace Digital 2
  • Objektorientierte Programmierung von PiFace Digital 2 mit Python
  • Ampelsteuerung und PiFace Digital 2 mit Python
  • Multitasking und Multithreading mit Python
  • Grafische Benutzerschnittstelle GUI steuert PiFace Digital 2 mit Python
  • Ampelsteuerung über GUI und PiFace Digital 2 mit Python
02.03.
  • Raspberry Pi und PiFace Digital 2
  • Objektorientierte Programmierung von PiFace Digital 2 mit Python
  • Ampelsteuerung und PiFace Digital 2 mit Python
  • Multitasking und Multithreading mit Python
  • Grafische Benutzerschnittstelle GUI steuert PiFace Digital 2 mit Python
  • Ampelsteuerung über GUI und PiFace Digital 2 mit Python
23.02.
  • Raspberry Pi und PiFace Digital 2
  • Objektorientierte Programmierung von PiFace Digital 2 mit Python
16.02.
  • Raspberry Pi und PiFace Digital 2
  • Die Sensor-Schnittstelle von PiFace Digital 2 mit Python überwachen
  • Die Aktor-Schnittstelle von PiFace Digital 2 mit Python ansteuern
  • Objektorientierte Programmierung von PiFace Digital 2 mit Python
  • Grafische Benutzerschnittstelle GUI steuert PiFace Digital 2 mit Python
  • Ampelsteuerung über GUI und PiFace Digital 2 mit Python
09.02.
  • Raspberry Pi und PiFace Digital 2
  • Die Sensor-Schnittstelle von PiFace Digital 2 mit Python überwachen
  • Die Aktor-Schnittstelle von PiFace Digital 2 mit Python ansteuern
  • Geschwindigkeit der Ausgabe steuern
  • Geschwindigkeit des menschlichen Auges messen
  • Objektorientierte Programmierung von PiFace Digital 2 mit Python
02.02.
  • Raspberry Pi und PiFace Digital 2
  • Die Sensorschnittstelle von PiFace Digital 2
  • Die Aktorschnittstelle von PiFace Digital 2
  • Aufbau einer Leuchtdiode
  • Weshalb leuchtet eine Leuchtdiode? – Kristallgitter – Dotierung
26.01.
  • Raspberry Py und PiFace Digital 2
  • Die Sensorschnittstelle von PiFace Digital 2
  • Die Aktorschnittstelle von PiFace Digital 2
  • Anschluss einer LED
  • Anschluss eines Relais
  • Aufbau einer Leuchtdiode
  • Weshalb leuchtet eine Leuchtdiode?
  • Aufbau eines Atoms
  • Neutron, Proton, Elektron, Photon, Quark

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