Learning Community der TUHH

Session am 23.10.2019: It's Open-Access-Week!

Im Rahmen der Open Access Week 2019 veranstalten wir in dieser Woche eine besondere Session.

Offener Workshop: Daten auswerten und visualisieren mit Jupyter Notebooks

Die preisgekrönte Software Jupyter Notebook ist in vielen Forschungsbereichen zum Defacto-Standard geworden. Bei der Entwicklung von Algorithmen, der Verarbeitung von Daten und der Zusammenarbeit in offenen Forschungsprozessen spielt die Software ihre Stärken aus.

Die Fortbildung gibt einen Einblick in die Potenziale, die sich für moderne Lehre und offene Forschung im Einsatz von Jupyter Notebook ergeben.

Marvin Kastner und Axel Dürkop leiten durch die Session. Für mehr Praxis und Spaß bitte den eigenen Laptop mitbringen!

Zur Verbereitung der Session gibt es den Artikel “Jupyter Notebook und JupyterLab” von Axel und “Prüfungen mit JupyterHub” von Marvin.

Internet in der Session

Falls Ihr einer Hochschule angehört, checkt vorher bitte, dass Ihr mit eduroam ins Netz kommt, da wir bei uns am Institut nur eine begrenzte Anzahl von freien IP-Adressen für das LAN haben.
Neu: Wir können nun allen Gästen einen freien WLAN-Zugang bieten.

Admin-Rechte für Euren Rechner

Es ist gut, wenn Ihr Admin-Rechte auf Eurem mitgebrachten Rechner habt, also Software und Treiber installieren dürft. Wenn Euch das Gerät von Eurem Arbeitgeber zur Verfügung gestellt wurde, fragt bitte nach, ob Ihr Admin-Rechte erhalten könnt. Geht das nicht, sprecht uns an, ggf. können wir im Hack[a|er]space ein Gerät zum Experimentieren zur Verfügung stellen.

Teilnahme

Wenn Du in dieser Woche dabei sein möchtest, melde Dich mit einer kurzen Antwort unten an. Ggf. musst Du vorher einen neuen Account in diesem Forum anlegen.

Wo?

Zeit, Ort und Raum des Hack[a|er]spaces findest Du hier angegeben.

Ich komme da gerne =)

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Moin! Da ich sowieso an der TUHH sein werde, komme ich gern dazu.

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Moin, ich möchte an dem Workshop teilnehmen

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Ich bin auch dabei :slight_smile:

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Installation des Extension Packs für Jupyter

Die Slideshow-Extension ist nur eine von mehreren, die für Jupyter aktiviert werden können. Bevor das möglich ist, muss das Extension Pack installiert werden.

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

Dieser Befehl kann eingegeben werden, wenn aus Anaconda heraus ein Terminal geöffnet wird:

jupyter-install-extensions

Lehrbücher mit Jupyter

Wer gefallen gefunden hat an Jupyter in der Lehre, möge sich auch das brandneue Jupyter Book anschauen. Hier wird konsequent zusammengeführt, was immer schon gewünscht war: mehrere Notebooks zu einem Buch zusammenzuführen und interaktiv explorierbar zu machen.

Einführung und Unterscheidung von KI und Maschinellem Lernen (ML)

Eine gute deutschsprachige Einführung in die Konzepte von KI und ML findet sich bei

Kirste, M. & Schürholz, M. (2019). Einleitung: Entwicklungswege zur KI. In V. Wittpahl (Hrsg.), Künstliche Intelligenz (S. 21–35). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-58042-4_1

Der Text steht unter CC und ist daher hervorragend in der Lehre einsetzbar.

Vielen Dank, @cmk3624, dass Du uns die Folien Deiner Präsentation zur Verfügung stellst!

Datenauswertung und Visualisierung.pdf (1,2 MB)