MLUGS

Protokoll

Vorstellungsrunde

• Tin, DHBW-Dozent
• Andreas, Software-Entwickler, AX-Semantics
• Frank, mlugs-Gründer
• Daniel, Wirtschaft-Informatiker / IT-Berufe-Ausbilder, Trumpf
• Ioana, Bosch-Rexrodt, IOT
• Jörg, Data-Engineer, Bosch
• Romeo, Rust-Meetup-Organizer, will KI mit SAP nutzen
• Andreas, Software-Entwickler, WGV
• Uwe, macht Raumfahrt, ST2C
• Stefan, ML-Berater, Deloitte
• Simon, Mathematiker, macht seit 2015 ML

+2 Nachzügler

Uwe: Kaggle Survey

• Kaggle bietet datasets und problemstellungen
• sinn der survey: was wird so benutzt, welche platformen
• häufigste algorithmen: linear / logistic regression; decision tree/random tree; gradient boosting

podcasts:

• https://changelog.com/practicalai
• https://lexfridman.com/ai/

online-kurse:

• viel coursera
• kaggle lean
• udemy
• fast.ai

weitere automated ML (nicht in der liste):

• https://github.com/automl/Auto-PyTorch

Slides von Uwe: http://machinelearningintro.uwesterr.de/KaggleSurvey.html

Tin: Adversarial-ML hacking NNs

Hacking NNs mit FGSM

• panda beispiel: panda bild + X wird als Gibbon erkannt
• https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/adversarial_fgsm
• https://pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html
• https://github.com/IBM/adversarial-robustness-toolbox

slides: https://github.com/tvotan/mlugs_adversarial_ml/blob/master/mlugs_adversarial_ml.pdf

misc

• meetup zu chatbots: https://www.meetup.com/ChatbotStuttgart/events/267929038/

• tesseract-ocr ist gut: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

• gute blogposts zu opencv: https://www.pyimagesearch.com/

• numpy/pandas in schnell mit Rust: https://www.weld.rs/

• python-regex in schnell mit Rust: https://github.com/davidblewett/rure-python

next

• Date: 2020-03-17
• Themen:
• Tin: recap vfb-hackathon - https://www.vfb-hackathon.de/de
• (bitte meldet euch, wenn ihr einen Vortrag habt)