PM-Themen

Die ESA AstroPi Challenge 2017/2018

Letztes Jahr habe ich in Artikel „AstroPi – Interessantes Lernprojekt der ESA“ ein Lernprogramm der ESA auf Basis des Raspberry PI vorgestellt. Die Challenge der ESA für 2017/ 2018 lädt gerade.


„Open Codes“ am ZKM und das Human Brain Project

Über die Ausstellung „Open Codes – Leben in digitalen Welten“ am ZKM in Karlsruhe bin ich auf das „Human Brain Projekt“ gestoßen.

Dieses EU-Projekt erforscht das menschliche Gehirn und Denken. Es bietet darüberhinaus eine Infrastruktur, in der man z.B. mit virtuellen Robotern experimentieren kann.


Mit einem Quantencomputer experimentieren

Das maschinelle Lernen, künstliche Intelligenz, oder ganz generell das Lösen von Optimierungsproblemen erfordert Rechnerkapazitäten, und Rechenleistungen, die es heute noch nicht gibt. 

Man setzt deshalb viele Hoffnungen in eine neue Art von Rechnern, genannt Quantencomputer. IBM (R) hat einen kostenlosen Service ins Netz gestellt, mit dem man solche Maschinen ausprobieren kann.


Embedded World 2018

In den letzten Tagen war ich auf der embedded world in Nürnberg, und habe mich schwerpunktmäßig für die Themen „Artificial Intelligence“ und „Industrie 4.0“ interessiert. In diesem Beitrag fasse ich einige Highlights zusammen.


Glanzmomente der Informationstechnik – Eniac und Apollo 11

Gelegentlich finde ich es interessant, mir noch einmal die Vergangenheit der IT anzusehen. Im ZKM in Karlsruhe existiert eine große Abteilung mit alten Spielecomputern – dort macht Historie Spaß.

Heute habe ich einige alte Artikel herausgesucht zur Frühzeit der IT, die in eine ähnliche Richtung gehen.


Eine inspirierende Serie von Designvorträgen

Die SAP design talks sind eine interessante Idee und ein tolles Format. Die Serie richtet sich insbesondere auch an nicht-Designer, die mit Designern zusammenarbeiten. Ich möchte Ihnen diese Serie heute kurz vorstellen.


Künstliche Intelligenz und Wohlstand in Europa

Der Wettbewerb zwischen den einzelnen Weltregionen in der Zukunftstechnologie der „künstlichen Intelligenz“ ist sehr intensiv.

Das kommt auch daher, weil inzwischen Jedem (und insbesondere den großen Spielern USA, China und Europa) klar geworden ist, daß intelligente Systeme ein riesiges ökonomisches Potential haben.

Welches sind eigentlich die Effekte, und wie kann die Politik dabei helfen, die Technologie zu erschliessen? Hierzu ist ein zukunftsweisender Artikel erschienen.


Die Ausstellung „Open Codes – Leben in digitalen Welten“ am ZKM

Endlich bin ich am Wochenende in die vielbesprochene Ausstellung „Open Codes – Leben in digitalen Welten“ am ZKM in Karlsruhe gekommen. Dabei handelt es sich um ein neues Konzept, und es geht um die Digitalisierung. Dies sind mindestens zwei gute Gründe, um heute meine Eindrücke zu schildern.


Wie Produktmanager mit Designern erfolgreich zusammenarbeiten

Als MitarbeiterIn im Produktmanagement ist es Ihre Aufgabe, dafür zu sorgen, daß die von Ihnen betreuten Teams den Kunden ein Produkt liefern, das einen Wertbeitrag beiträgt; und dies konstant. Ein zentraler Produktbestandteil ist das Design. Wie ticken Designer eigentlich, und wie arbeitet man mit ihnen zusammen?


Industrie 4.0 – Trends des Jahres 2018

Anfang des Jahres 2016 hat Professor Klaus Schwab im Handelsblatt einen Artikel über die Trends und Entwicklungen veröffentlicht, die mit der „Industrie 4.0“ verbunden sind.

Derzeit beginnt das Jahr 2018, und wir sind nach wie vor mitten drinnen in diesem Trend. Ich bin davon überzeugt, auch 2018 wird von der „Industrie 4.0“ geprägt sein.


Winterpause 2017 – Alles Gute zu den bevorstehenden Festlichkeiten

Gerade kam in den Nachrichten ein Bericht über das Schneechaos, das es heute gab. Das ist ein untrügliches Zeichen dafür, daß es auf die Weihnachtsferien zugeht. Ich mache jetzt Pause, und wünsche Ihnen alles Gute für Fest und Jahreswechsel 2017/2018.


Kontrolle von Maschinenintelligenz und Bias

In einer Welt, in der sich zunehmend intelligente Software verbreitet, gewinnt eine zuverlässige Qualitätssicherung der Algorithmen an Bedeutung.

Die Frage ist, wie man qualitätssichernde Prozesse sinnvoll in der Organisation verankert.


Machine Learning – Empfehlungen für Onlinekurse

Verfahren der Artificial Intelligence, das Machine Learning und das mathematisch-statistische Rechnen finden nach wie vor rasant Verbreitung in der IT.

Wie Sie weiter unten sehen, habe ich Ihnen schon häufiger Empfehlungen für solche Trainings zusammengestellt, an denen ich auch selbst teilnehme.

Derzeit gibt es wieder interessante Lernmöglichkeiten.


Die eigene Rolle im Produktmanagement ausfüllen

In der heutigen Zeit ändern sich die Technologien rasant, und hiermit auch die Berufe.  Gerade wenn man eine Aufgabe schon lange ausfüllt, ist es gelegentlich hilfreich, sich mit der eigenen beruflichen Rolle zu befassen.

Hierzu hab ich ein paar nützliche Tipps aus der Feder eines „alten Hasen“ gelesen.


Machine Learning – Kursempfehlungen

Machine Learning und Data Sciences gehören derzeit zu den heißen Themen in der IT. An beiden Themenbereichen wird schon lange geforscht und gelehrt.

Daher gibt es eine unübersehbar große Menge an guten Materialien, die den Einstieg erleichtern. Ich habe Online Kurse zusammengestellt, die mir geholfen haben, oder, die mir interessant erscheinen.


Industrie 4.0 – Wandel in der Arbeitswelt

Das McKinsey Global Institut hat eine kleine Interviewserie veröffentlicht, die auf die Folgen der Digitalisierung in der Arbeitswelt eingeht.

Und man versucht dort u.a. die Frage zu beantworten, welche Fähigkeiten zukünftige Arbeitnehmer mitbringen müssen, um jobfähig zu bleiben.


Machine Learning mit Google Blogs

In der letzten Woche hatte ich Google’s TensorFlow™ als eine der möglichen Bibliotheken für das Machine Learning erwähnt.

Da sehr aktiv in diesem Bereicht, bietet das Unternehmen auf weiteren Gebieten nützliche Inhalte, die sich an Anfänger und Fortgeschrittene in Sachen „Machine Learning“ wenden.


Machine Learning mit TensorFlow

Neulich habe ich über ein Rechnercluster geschrieben, das man einsetzen kann, um darauf Big Data Szenarien auszuprobieren, und Machine Learning Algorithmen zu testen.

TensorFlow™ von Google ist eine der möglichen Bibliotheken für das Machine Learning, die man auf diesem Cluster einsetzen könnte. Daneben ist die TensorFlow Dokumentation eingängig geschrieben, und kann damit auch Einsteigern helfen, die verstehen wollen, wie solche Szenarien aussehen.


Machine Learning in einem eigenen Rechnercluster

Viele Big Data Szenarien verwenden den sogenannten SMACK-Softwarestack (Spark, Mesos, Akka, Cassandra, und Kafka) als Laufzeitumgebung. Dabei handelt es sich um frei verfügbare Software, die normalerweise auf Rechnerclustern in Datenzentren installiert wird, um dort Big Data Anwendungen durchzuführen.

Der kleine Raspberry Pi bietet eine interessante Möglichkeit, um sich ein eigenes Rechnercluster im Wohnzimmer aufbauen zu können.


Arbeiten 4.0 – Lebenslanges Lernen

Viele Studien sprechen dafür, daß sich die Berufswelt aufgrund der wachsenden Digitalisierung in den nächsten Jahren grundlegend ändern wird.

Daher wird das lebenslange Lernen immer wichtiger. Der neue Newsletter von PragmaticMarketing.com bring eine weitere Idee: Mitarbeiter sollten konstant auf ihren eigenen Markenwert achten, und diesen fördern.


Mathematische Optimierung mittels OptaPlanner

Im Rahmen des Maschine Learning werden Verfahren, wie neuronale Netze oder Decision Tree Algorithmen eingesetzt, und es werden damit in vielen Fällen gute Erfahrungen gesammelt.

Für manche Problemstellungen bieten sich aber nach wie vor Optimierungsverfahren aus dem Bereich des Operation Research an. OptaPlanner ist eine offene und dabei mächtige Bibliothek.


AstroPi – Interessantes Lernprojekt der ESA

Heute kam in den Nachrichten, daß der Deutsche Alexander Gerst der Kommandant der nächsten Mission der European Space Agency (ESA) sein wird.

Hierzu passt ein schönes Ausbildungsprojekt der britischen ESA, das sich an Jugendliche wendet (und das ich mir schon eine längere Zeit ansehe).


Machine Learning mit Apache Spark – Einführung

Ich beschäftige mich zur Zeit mit dem Thema „Machine Learning mit Apache Spark“ und habe am Wochenende in der Computerzeitschrift „iX“ einen sehr informativen Artikel hierzu gelesen, und das Beispielprogramm ausprobiert, das darin vorgestellt wurde.


Mit Digital Analytics und Machine Learning den nächsten Produktivitätsschub realisieren

„Big Data Analytics“ und das „Machine Learning“ sind wichtige Schlüsseltechnologien auf dem Weg zur Industrie 4.0. Richtig eingesetzt, unterstützen sie Unternehmen dabei, den nächsten großen Produktivitätsschub zu realisieren.

Derzeit wird viel darüber geschrieben, und es ist deshalb nicht leicht, den Einstieg in das Thema zu schaffen. Daher fasse ich hier Leseempfehlungen zusammen.