Guten Tag zusammen,

wie versprochen werde ich einen Einblick in das „Labor Deep Learning“ der AKAD geben. Ich hatte im Bachelor bereits vor Ort Labore erlebt und gebe mal ein Feedback eines Online Labors.

Bevor das Labor überhaupt gestartet ist, gab es vom Dozenten eine Info übers das Modulforum, was man im Vorfeld zu erledigen hat. Dies ist im Grunde ein Aufbau von der Entwicklungsumgebung gewesen und anlegen von Accounts (Google Mail und Microsoft Azure). Zeitlich jetzt keine große Hürde. Meine Schätzung: Dauert zwei Stunden wenn man keine Ahnung hat. (Ich war in einer Stunde durch).

Dieses Labor ist in 3 Terminen unterteilt. Jeweils im April jeden Samstag 4 Stunden. Das Labor läuft interaktiv ab. Zuerst gibt es eine Einführung über eine Präsentation und dann bekommt man Quellcode bereit gestellt, der sofort funktioniert (In der vorher erstellten Umgebung) und man hat die Gelegenheit diesen Quellcode etwas anzupassen oder später damit weiter zu spielen. Es werden auch immer Fragen gestellt, damit es kein stumpfer Vortrag wird. Was mir persönlich gut gefiel, wenn die Antwort falsch war, wurde es nicht direkt als Fehler angesehen sondern kurz reflektiert, ob dies ggf. doch helfen könnte oder nicht.

Ingesamt gab es 4 Quellcode Dateien die man probieren konnte. Zumindest hatte man gespürt, dass der Dozent wirklich Lust hatte und auch das Thema gut rüber gebracht hat. Es lief Ähnlich wie in einem Präsenzlabor ab. 

Theorie - Praxis - Probieren - Theorie - Praxis - Probieren usw.

Anwesend waren meine ich 11 Personen. Die nächsten Termine werden ähnlich ablaufen (Wenn ich mir den Ablauf und die bereitgestellten Dateien so ansehe), gehe aber davon aus, dass die Thematik dann etwas spezieller wird. (Von „normalen“ Deep Learning zum Verknüpften mit Azure usw.)

Kleiner Fun Fact was mich doch überrascht hat. Der Dozent hatte erwähnt, dass man mit Chatgpt seine Produktivität stark steigern kann, da bereits erstellter Quellcode schneller in das Thema reinfinden lässt. (Der Meinung bin ich auch)

Ich werde natürlich zum Schluss noch berichten, was am Ende für eine Aufgabe erledigt werde muss für die Benotung.