Neuronale Netze für Systemingenieure
Ein visueller Einstieg in die Grundlagen - für Leute, die wissen wollen, was unter der Haube passiert.
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Ein visueller Einstieg in die Grundlagen - für Leute, die wissen wollen, was unter der Haube passiert.
Neuronale Netze bestehen aus Neuronen.
Ein einzelnes Neuron multipliziert. Schön. Aber multiplizieren reicht nicht, um eine Entscheidung zu treffen — und Entscheidungen sind das, …
Der Gradientenabstieg (Gradient Descent) ist das Herzstück vieler Optimierungsprobleme und Machine-Learning-Algorithmen.
Ich denke, fast jeder Entwickler hat irgendwann wieder einmal eine Datumsberechnung implementieren müssen – und sich dabei geärgert, wie unlogisch das alles wirkt. Warum das so ist, wollen wir auf einer faszinierenden Reise durch die Epochen der Zeitrechnung erkunden – und am Ende auch überlegen, wie wir es besser machen könnten.
Wir formulieren kein Manifest, um besser zu werden. Sondern um zu rechtfertigen, warum wir bleiben wie wir sind – nur mit bunten Boards und neuen Jobtiteln. Alles ist agil. Außer das Denken.
Inspiriert von erhellenden Gesprächen mit klugen Menschen habe ich begonnen, meine Prinzipien als Softwarearchitekt zu reflektieren. Herausgekommen ist dieses kleine Manifest – eine Sammlung von Haltungen, die mir für die tägliche Arbeit wichtig sind.
Nach meinem letzten Rant über Java habe ich mir weitere Gedanken gemacht wie ich in Zukunft programmieren möchte. Schauen wir mal auf Rust, Kotlin, Go und TypeScript.
Als ich Anfang der 1990er Jahre meine ersten Websites erstellte, war das World Wide Web noch nicht haushoch den bisherigen Diensten wie Usenet und Gopher überlegen. Mit dem Erscheinen von Java kam das Versprechen, dass alles anders werden würde, und irgendwie wurde dieses Versprechen sogar eingelöst. Allerdings nicht so, wie man sich das anfangs dachte.
Traditionelle Testmethoden, die sich auf die Verifizierung bekannter Eigenschaften und erwarteter Ergebnisse konzentrieren, sind reaktiv. Chaos Engineering stellt einen Paradigmenwechsel dar: Es ist eine disziplinierte, wissenschaftliche Praxis, die darauf abzielt, proaktiv Vertrauen in die Fähigkeit eines Systems aufzubauen, turbulenten und unerwarteten Bedingungen standzuhalten.
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