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Aktivitäten, Ausbildung, Neuronale Netze mit Python, Python, Workshops

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

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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Der Parabolspiegel und sein Brennpunkt

Funkverbindungen über den QO-100 sind für immer mehr YLs und OMs eine faszinierende Herausforderung. Auch der OV Weinheim wird in Kürze unter DL0WH hierbei mitmischen. Deshalb hat der drei Meter im Durchmesser messende „Weinheim-Rieseʺ seinen Standort vom Mast mit einem neuen Standort auf der Wasserhauswiese getauscht. Seinen Name hat er liebevoll in Anlehnung an den legendären „Würzburg-Riese″ erhalten. In den Brennpunkt des Parabolspiegels wird ein Team um Wolfgang, DJ8LC, die Sendeantenne einbauen.

Hierbei hat sich die interessante Frage gestellt, wo liegt denn der Brennpunkt? Die Praktiker in Weinheim wissen sehr schnell eine Antwort, denn sie kennen die Brennpunktformel, die da lautet: f = x2/4y. Welche physikalischen Gegebenheiten und mathematische Überlegungen zu dieser tollen Formel führen ist nun Gegenstand einer einstündigen Fortbildungsveranstaltung im Wasserhaus, die von Dr. Armin Brenner, DM2AB, dem OVV vom Ortsverband Mannheim A10, am OV-Abend, dem 23. Oktober 2019 gehalten wird. Hierzu sind alle ganz herzlich eingeladen, die an dem vielschichtigen und zukunftsweisenden Thema interessiert sind. Der Vortrag beginnt um 19:00 Uhr.

Brennpunkt F eines Parabolspiegels