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Mathe für Machine Learning Lernressourcen?

Hallo liebe Gutefrage-Community,

ich bin gerade noch am Gymnasium, möchte aber gerne schon mal die nötigen Mathekentnisse für ein späteres potenzielles Studium erwerben, welches in die Richtung Informatik geht. Und vor allem will ich in der Lage sein, meine eigenen KI-Modelle zu entwickeln. Unabhängig davon, ob man jetzt dafür zwingend Mathekentnisse braucht, oder man man das mit irgendwelchen Librarys umgehen kann ist mir nicht so wichtig. Ich möchte die zugrundeliegenden mathematischen Themen einfach nachvollziehen können. Meine aktuell geplante Ressource ist folgendes Buch:

https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

Aber jetzt habe ich auch folgenden Artikel gefunden:

https://pabloinsente.github.io/intro-linear-algebra

Meine Frage ist jetzt, was auf euch einen didaktisch besseren Eindruck macht und auch eher für einen Gymnasiasten verständlich ist. Mir ist auch klar, dass sich der eine Artikel nur auf lineare Algebra konzentriert, während das Buch auch andere Themen abdeckt. Aber ich müsste mir für die anderen Themen aus dem Buch dann halt noch mal andere Quellen suchen oder so.

Darüber hinaus wollte ich mal fragen, ob ihr versuchen würdet so abstrakte Konzepte wie z.B. Matrizen geometrisch zu verstehen und auch Operationen wie Matrixmultiplikation oder ob ihr es als sinnvoller erachtet, Matrizen als Sammlung von Zahlen zu verstehen und die Regeln der Matrixmultiplikation einfach als Definition hinzunehmen, ohne zu versuchen jetzt eine besondere Intuition dafür zu entwickeln, zumal diese bei 100-dimensionalen-Vektorräumen ja auch nicht mehr hilfreich wäre, da sich glaube ich niemand 100 Dimensionen bildlich vorstellen kann.

Ich freue mich über jede Antwort, die mir als Anhaltspunkt dient, um mich zu orientieren und so möglichst effizient und zielstrebig lernen zu können.

Mathematik, Informatik, lineare Algebra, Matrix, Vektoren, Vektorrechnung, Machine Learning

Weg zum KI-Ingenieur?

Hallo liebe Comunity,

ich gehe im Moment noch in die Schule, könnte mir aber vorstellen zukünftig etwas im Bereich des maschinellen Lernens zu machen. Deswegen würde ich gerne jetzt schon einen Grundstein dafür legen. Ich habe mich aber gefragt, wie man da am besten einsteigen könnte. Mein Plan war es jetzt, erst mal meine mathematischen Kentnisse aufzufrischen und den Schulstoff der letzen Jahre Mathe zu wiederholen. Darauf aufbauend wollte ich dann in die höhere Mathematik einsteigen und mich mit linearer Algebra, Stochastik & Statistik befassen.

Danach würde ich dann beginnen mir das Programmieren beizubringen. In Python kenne ich mich schon ein bisschen aus, aber ich würde mein Können als definitiv ausbaufähig beschreiben.

Als letzen Schritt würde ich mich dann mit KI-spezifischen Themen auseinandersetzen. Da hab ich mir jedoch noch nichts genaueres überlegt. Wahrscheinlich beständer der Teil dann darin, die Struktur von neuronalen Netzen tiefer zu durchblicken, mit KI-Frameworks zu experimentieren und verschiedene Trainingsmethoden auszuprobieren (Supervised learning, Reinforcment learning, etc.)

Aber ich bin halt echt alles andere als Experte in diesem Bereich (das will ich ja erst noch werden in Zukunft). Deswegen bitte ich darum, mögliche Fehler in meiner Nachricht zu entschuldigen.

Jetzt zu meiner Frage an alle, die sich mit KI auskennen, selber in diesem Bereich tätig sind oder sich auf dem Weg dahin befinden.

Was haltet ihr von meinem Plan. Würdet ihr anders vorgehen? habe ich irgendetwas wichtiges vergessen? Würdet ihr das Erlernen dieser Fähigkeiten anders strukturieren?

Über eine simple Bewertung und ein paar Ratschläge würde ich mich sehr freuen.

Viele Grüße und noch einen schönen Sonntag :)

Mathematik, Framework, Informatik, künstliche Intelligenz, lineare Algebra, Statistik, Stochastik, Machine Learning, Data Science

Wie gehe ich meinem Projektleiter, der zu viel erwartet?

Ich arbeite in einer IT-Firma und wir arbeiten in einer Machine Learning Gruppe, weil wir sonst keine Projekte haben (bin sonst backend Entwickler, aber es gibt nichts zu tun derzeit, weil wir im Projektgeschäft sind). Mein Projektleiter hat dauernd irgendwelche Ideen, was wir umsetzen können, Problem ist aber:

1) Außer mir hat noch keiner ein Model trainiert oder längere Erfahrung mit LLMs.

2) Wir sind 2-3 Entwickler, die wenig Erfahrung haben.

3) Das Produkt soll für gerade mal ein paar tausender verkauft werden.

Ich sehe nicht wie man das erfüllen soll und wir haben es der Geschäftsleitung schon vorgerechnet, demonstriert etc. trotzdem will man anscheinend nicht aufgeben.

Problem ist: Ich fühle mich, als verschwende ich meine Zeit.

Und nein wir wurden nicht für den Bereich eingestellt, wir sind keine Data Scientist. Zumindest außer mir hat damit keine große Erfahrung.

Die erwarten halt auch, dass wir das innerhalb von n paar Wochen oder Monaten produktiv fähig machen.

Es zieht mich mega runter, ich komme demotiviert auf die Arbeit und es gab auch schon ein unschönes Gespräch mit der Geschäftsleitung wo man andeutete, dass wir ja einfach keine Lust hätten.

Ich werde die Leitung eh nicht überzeugen können, aber daher meine Frage wie geht man damit persönlich um? Wie gibt man sich in Gesprächen? Ich muss ja trotzdem Professionalität bewahren.

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