Schlagwort: LiL

PI – AbiWord – Gnumeric

Ich nenne einen Raspberry Pi V1 und einen Pi V4 mein eigen. Aber außer, dass ich bei einigen Videos Zugriffe auf Hardwaresensoren in meinen wöchentlichen Tipps & Tricks zu Python bei LinkedIn Learning zeige und hin und wieder die Pi als Remote-Linux-Testsystem für alle möglichen Zugriffsarten (SSH, SCP, RDP, VNC etc.) einsetze, sind diese bei mir mehr Spielerei bzw. Hobby denn produktive Systeme. Ich habe ja auch genügend andere Linux-Rechner.

Aber der Pi4 ist mir einfach zu leistungsfähig, um nicht häufiger genutzt zu werden. „PI – AbiWord – Gnumeric“ weiterlesen

Doppelt hält besser

Seit gestern bin ich 2x pro Woche bei Linked Learning (LiL) mit neuen Praxistipps am Start. Nachdem schon mehrere Wochen immer wieder Donnerstags ein neuer Tipp zu Python veröffentlicht wird, ist gestern der Kurs Java Praxistipps: Jede Woche neu in einer neuen wöchentlichen Reihe an Tipps & Tricks veröffentlich worden. Ich stehe also jetzt einige Zeit jede Woche regelmäßig Dienstags und Donnerstags auf der Matte.

Praxistipps zu Java ist eine Art „Back-to-the-roots“, denn Java war mehr oder weniger die erste Programmiersprache, die ich neu gelernt hatte, als ich mich vor einer gefühlten Ewigkeit selbständig gemacht hatte und viele Jahre für mich die wichtigste Programmiersprache. Auch wenn ich die letzten Jahre mehr mit Python und auch anderen Sprachen mache, ist Java immer noch für mich wichtig und präsent.

Vibe Coding

Rund herum in der IT-Szene und vor allen Dingen bei Softwareentwicklung dreht sich im Moment gefühlt alles um Vibe Coding. Das Collins Dictionary hat Vibe Coding sogar angeblich zum Wort des Jahres gewählt. Aber funktioniert die Idee? Ich habe dazu eine klare Position. Und die ist „Nein“. Vibe Coding ist für mich nur eine Illusion, Leute ohne fundierte Programmierkenntnisse könnten mittels KI ein „gutes“ Programm oder Softwareprodukt erstellen, das echte Aufgaben löst. „Vibe Coding“ weiterlesen

In und out

Wie schon vor wenigen Wochen haben sich heute der Zufluss neuer Videoaufzeichnungen bei Linked Learning (LiL) und der „Abfluss“ durch einen neuen Tipp zu Python in meiner wöchentlichen Reihe an Tipps & Tricks rund um Python die Klinke in die Hand gegeben. Ich bin wieder mit den Aufzeichnungen für das neue Videotraining und einige Updates fertig.

Zu- und Abfluss

Heute gab es bei Linked Learning (LiL) wieder einen neuen Tipp zu Python in meiner regelmäßigen Reihe an Tipps & Tricks rund um Python. Gleichzeitig sind die Aufzeichnungen für das neue Videotraining und einige Updates fertig. Ein Abfluss offener Publikationen und ein gleichzeitiger Zufluss sozusagen.

Feel the Rhythm – Immer wieder Donnerstags

Ich denke nicht, dass ich jedes neu veröffentlichtes Video meines neuen Videotrainings bei Linked Learning (LiL) im Blog bewerbe. Aber weil jetzt erst die zweite Folge der Tipps & Tricks rund um Python erschienen ist, will ich nochmal auf die wöchentliche Veröffentlichung eines neuen Videos jeden Donnerstag hinweisen.

proudly presents – Python Praxistipps: Jede Woche neu

Mein neues Videotraining bei Linked Learning (LiL) geht los. Es geht um Tipps & Tricks rund um Python, die mit dem heutigen Stichtag wöchentlich veröffentlicht werden. „Python Praxistipps: Jede Woche neu“ ist ein sogenanntes Weekly. Solch ein Weekly zu Python hatte ich schon einmal und das ist – wie fast alle Weeklies bei LiL – nach der Veröffentlichung des letzten Videos in ein „reguläres“ Onlinetraining umgewandelt worden.

Für die neue Version habe ich mich mit Python-Themen ausgetobt, die sich aus meinen letzten Schulungen ergeben  oder die mich einfach interessiert haben. Ich habe bei Linked Learning (LiL) sehr oft die Freiheiten, einfach mal meine persönlichen Vorlieben und Interessen als Kurse anzubieten. Natürlich muss ich das Einreichen und intern durchdrücken, aber sehr oft darf ich das dann machen. Das aktuelle Training beinhaltet viele Videos, die meine persönliche Neugier zu einer besonderen Anwendung mit Python befriedigt haben. Ich hoffe natürlich, dass das auch ankommt.

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Eigenlob

Eigenlob ist meist unangenehm und/oder kritisch, aber gerade habe ich die aktuelle Rangliste der beliebtesten Kurse bei Linked Learning (LiL) in der Kategorie „Technik“ gesehen. Es gibt derzeit 1.223 Kurse und ich bin mit gleich 4 Training in den Top 10. Auf den Plätzen 2 (Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen ), 3 (Python lernen) , 8 (KI-unterstütztes Programmieren mit OpenAI und ChatGPT) und 9 (Python: GUI-Programmierung mit TKinter). Dazu noch auf Platz 23 mit Mathematik-Grundlagen für die Programmierung.

Das macht mich schon ein bisschen stolz, wobei die Anzahl der Nutzerzahlen ja nicht unbedingt gleichbedeutend ist, ob ein Kurs super gut oder schlecht ist. Es gibt in dieser Rangliste so viele Kurse, die fachlich brilliant sind, aber nur wenige Leute als Zielgruppe haben.

„Eigenlob“ weiterlesen

Aktualisierung meines Trainings zu Programmierung mit ChatGPT

Bei Linked Learning (LiL) wurde gestern mein Training zu KI-unterstütztes Programmieren mit OpenAI und ChatGPT aktualisiert. Dabei habe ich ziemlich umfangreiche Änderungen, Anpassungen und Aktualisierungen vorgenommen. Mehr als in je einem Training zuvor. Aber die rasante Entwicklung bei KI und vor allen Dingen der Benutzerschnittstellen der Large Language Model (LLM) haben dieses umfangreiche Update notwendig gemacht, auch wenn ich schon über die letzten Monate die Grundversion von 2023 immer wieder erweitert und aktualisiert hatte.

Wobei ich ja schon vor der ChatGPT-Supernova im Umfeld von KI bzw. AI recht viele Videotraining zu Grundlagen der künstlichen Intelligenz veröffentlicht habe. Etwa zu Statistik in Verbindung mit Python und  Mathematik-Grundbegriffe für Programmierer, was einen Teil der KI-Grundlagen samt der Arbeitsweise von LLM berührt und vor allen Dingen Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen sowie Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning, was elementare Basistheorien und -techniken für das Training von KI bzw. LLM abdeckt.

Als LLM mit ChatCPT als Speersitze wie ein Sturm die IT umgekrempelt und Künstliche Intelligenz vom Nerd-Thema zum Massenhype befördert hat, habe ich sofort ein Training dazu aufgezeichnet und damit die Welle ganz am Beginn mitgenommen. Da ich mit dem Training aber eben absolut am Anfang schon dabei war, habe ich in dem Training – trotz immer wieder laufender Aktualisierungen – zu ChatCPT auch noch einige Videos auf dem Stand gehabt, der eben 2022 am Beginn der Welle up2date war.

Das musste einfach bei einigen Videos angepasst werden und teils war es auch sinnvoll Videos zu entfernen, weil die Art des Zugangs zu ChatCPT und anderen LLM 2025 nicht mehr auf diese Weise erfolgt, wie es „früher“ (man beachte die Ironie, wenn ich bei 2022/2023 von der Vergangenheit rede) gemacht wurde. Etwa hat der Playground bei ChatGPT nicht mehr die Bedeutung wie am Anfang und wird auch anders eingesetzt. Die reine GUI von ChatGPT ist zudem einfacher geworden und steht auch mittlerweile ohne Anmeldung zur Verfügung, wenn man nur einfache Ansrpüche hat. Dazu wurden Features erweitert bzw. vom Playground in das einfache ChatGPT-Userinterface verlagert. Das musste einfach in das Training rein.

Damit sollte das Videotraining jetzt wieder vollständig auf dem aktuellen Stand der KI-Entwicklung bzw. der Verwendung von ChatGPT & Co sein.

 

10 Jahre LinkedIn Learning

Gerade habe ich mitbekommen, dass es Linked Learning (LiL) mittlerweile 10 Jahre gibt. Zumindest organisatorisch, auch wenn die Kurse erst sukzessive unter das neue Branding gestellt wurden. Davor war es eine gewisse Zeit das Lynda-Branding und vor allen Dingen davor Video2Brain. Ich erinnere mich noch ziemlich gut, wie ich 2007 das erste Mal zu Videoaufnahmen nach Graz geflogen bin und von Gerhard – dem Chef von Video2Brain – am späten Abend mit dem Auto vom Flughafen abgeholt wurde. Zu der Zeit war V2B noch ein typisches Startup mit Comics überall und einer Trainerwohnung, in der 3 Trainer während der Aufnahmetage in einer Art WG untergebracht waren. Werde richtig nostalgisch bzw. sentimental, wenn ich daran denke. Dabei soll der klassische Boomer-Spruch bzw. der Standardspruch der alten Leute nicht fehlen:

„War eine schöne Zeit!“ 😉

Regenpause abwarten

Ich bin soweit mit meinen neuen Videoaufnahmen für LinkedIn Learning (LiL)  durch. Jetzt muss ich eine ausreichend lange Regenpause abwarten, bevor ich mit dem eBike von meinem Eppsteiner Büro wieder nach Hause radel. Auch wenn das Luftlinie vielleicht nur 20 Km sind, muss ich mit dem Rad gut 35 Km fahren, weil ich kreuz und quer die Berge überqueren oder umfahren und vor allen Dingen zwei Flüsse überqueren muss. Das dauert und auf eine Dusche beim Fahren habe ich keine Lust.

Das Aufnahme-Kit lasse ich aufgebaut, weil ich mein ganzes Zeug auf dem Rad nicht mitnehme kann und die nächsten Tage deshalb sowieso nochmal mit dem Auto herfahre.

C# Programmierpraxis: Interfaces und abstrakte Klassen

Es gibt von mir wieder ein neues Videotraining bei LinkedIn Learning. Es handelt sich um eine weitere Adaption eines US-Trainings von Walt Ritscher rund um C#.

Kern dieser Trainings ist das Testen und Erweitern von Wissen über praktische Aufgaben, die sich in dem konkreten Fall auf abstrakte Klassen und die Implementierung von Schnittstellen in C# konzentrieren und in einer interaktiven Umgebung mit Namen CoderPad gelöst werden. Jede Challenge untersucht einen Aspekt dieser Themen rund um C#, Schnittstellen und abstrakten Klassen und nachdem Sie Ihren Code geschrieben haben, können Sie Ihre Lösung mit der Musterlösung vergleichen.

Für alle Praxisübungen bleibt dabei auf der in die Kursseite direkt eingebettete Entwicklungsumgebung CoderPad. Dort nutzen Sie bereits vorbereiteten Code und beginnen direkt mit dem Coden und Testen ihrer Lösungen.