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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.

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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.

C Programmierpraxis: Mathematische Algorithmen und Arrays – neues Videotraining

Es ist Montagmorgen und mein neuster LinkedIn Learning-Kurs wurde freigeschaltet. Titel ist „C Programmierpraxis: Mathematische Algorithmen und Arrays – neues Videotraining„. Es geht also offensichtlich um die Programmiersprache C, die immer noch eine der wichtigsten Sprache in der IT ist. Aber der  Kurs ist als interaktiver Kurs mit CoderPad aufgebaut. Es geht also nicht darum, die Programmiersprache C von Grund auf zu lernen. Das kann man erst einmal beispielsweise mit meinem C Grundkurs bei LinkedIn Learning (LiL) machen.

Dieser neue  Kurs ist dafür gedacht, Ihre Grundlagen der Programmierung in C zu testen und zu festigen. Und damit natürlich auch C weiter zu lernen, wobei die ausgewählten Programmierkonzepte verschiedene Stufen haben und gewisse Dinge wie Entscheidungsstruktur, Schleifen, Variablen oder Funktionen als auch Arrays und Strings voraussetzen. Wir beginnen mit einfachen Text-Eingaben und Ausgaben, den aber weitergehende Themen wie die Umwandlung von Zahlen in verschiedene Basen, mathematische Aufgaben sowie dem Umgang mit Arrays und Zeichenketten folgen.

Für alle Praxisübungen bleiben Sie auf der in die Kursseite direkt eingebettete Entwicklungsumgebung CoderPad. Dort tauchen Sie in den bereits vorbereiteten Code ein und beginnen direkt mit dem Coden und Testen ihrer Lösungen. Für diese Live-Umgebung sind keinerlei zusätzliche Lizenzen zu erwerben und keine Installationen und Einstellungen auf Ihrem Computer vorzunehmen. Eine Musterlösung zeige ich dann jeweils in einem eigenen Film.

Faust auf Faust

Nachdem gestern die Aktualisierung von meinem Kurs JavaScript für Fortgeschrittene – Programmiertechniken und Frameworks bei LinkedIn Learning (LiL) veröffentlicht wurde, kam heute direkt der Kurs C# Programmierpraxis: Attribute neu heraus. Es geht also Schlag auf Schlag oder Faust auf Faust, wie Klaus Lage das vor langer Zeit in einem Song thematisiert hatte.

Dieses neue Training ist mal wieder eine Adaption eines US-Kurses. Das Original ist von meinem amerikanischen Kollegen Walt Ritscher, das ich übersetzt und auf hiesige Verhältnisse angepasst habe. Offensichtlich geht es um Programmierpraxis mit C# und konkret die Verwendung von C#-Attributen. Aber die Besonderheit dieses Trainings ist der Einsatz von CoderPad im Zusammenhang mit Challenges und deren Solutions. Das ist ein neuer Ansatz, der bei manchen Kursen von LinkedIn Learning (LiL) verwendet wird, um automatisierte Code-Herausforderungen zu erstellen, die direkt im Challenge-Video bzw. im Browser gelöst werden sollen. Dort gibt es einen Editorbereich auf Basis eines besagten CoderPad-Systems mit der Möglichkeit zur Eingabe und dem automatisierten Test der Lösung.

Mac mini Rebirth mit Linux

Da ich vor geraumer Zeit ein paar Videotraining zur Programmierung unter iOS mit Swift für LinkedIn Learning aufgenommen hatte, habe ich noch einen alten Mac mini im Computer-Fundus. Aber der verkümmert als reiner Druckserver und Backup-Speicher für das Backup des Backups und wird sowieso rein per Remotezugriff eingesetzt. Anders gesagt – er wird nicht mehr wirklich genutzt. Ok – er ist aus dem Jahr 2012 und Apple hat erfolgreich verhindert, dass ich macOS Sierra auf eine halbwegs akutelle Version von macOS aktualisieren konnte. Da ich m.W. kein Apple-Konto mehr habe, konnte ich dementsprechend auch seit gut 10 Jahren keinen aktuellen Stand meiner anderen Software auf dem Mac erreichen, die im App Store vertrieben wird. Abgesehen von Programmen, die ich jenseits des Apple Stores besorgt habe wie Firefox. Aber auch viele Programme, die ich auf alternativen Wegen besorge, funktionieren beim uralten macOS Sierra einfach nicht (etwa VirtualBox oder Docker).

Da ich wie gesagt den Mac Mini  remote verwende und normalerweise nie Monitor, Tastatur oder Maus angeschlossen sind, nutze ich SSH und VNC für den Fernzugriff. Dummerweise skaliert VNC die Auflösung elend herunter und ist grottenlangsam, weil ich mich mit dem Standard-VNC-Server von macOS verbinde und TigerVNC als Client auch nicht wirklich performant ist. Ich habe zwar mit ein paar Remoteclients wie Remmina experimentiert und da klappt die Skaliierung mit dem integrierten VNC-Plugin. Aber ich kann Tastatur und Maus nicht verwenden und habe mittlerweile keine Lust, das weiter zu verfolgen. X11vnc konnte ich nicht sauber installieren, weil Sierra wohl zu alt ist und X-Umleitung vom Mac auf meinen Linux-Rechner geht über SSH nur für wenige Programme wie xeyes. Die meisten Programme unter macOS nutzen wohl native Bibliotheken und das verträgt sich nicht mit X-Forwarding – trotz XQuartz. Es ist halt ein Graus unter macOS.

Aber mit NoMachine habe ich gute Erfahrungen beim grafischen Zugriff gemacht. Fix und die Skalierung geht auch. Das werde ich wohl in Zukunft verwenden, wenn ich auf den Mac bzw. macOS zugreifen will. Geht ja auch unter Linux und bei Zugriff per SmartPhone.

Ich will aber im Grunde auch gar nichts mit macOS zu tun haben. So sehr ich macOS nicht mag und dazu absolut keinen Zugang finde, so gut finde ich aber die Hardware an sich. Für einen Computer, der 13 Jahre alt ist, ist die immer noch absolut gut. Es ist einfach schade, dass die sogut wie ungenutzt ist.

Mir kam die Idee, mit einem besseren und vor allen Dingen aktuellen Betriebssystem den Kleinen wieder in die reale Praxis zu übernehmen. Die letzten Probleme mit der nicht mehr zu installierenden Software und dem mangelhaften grafischen Remotezugriff haben den Ausschlag gegeben.  Und natürlich kommt dann nur Linux infrage. „Mac mini Rebirth mit Linux“ weiterlesen

Update Python lernen

Ich habe über die vielen Jahre, in denen ich Videotraining für LinkedIn Learning (LiL) aufgenommen habe, einen ziemlichen Fundus Trainings zu den verschiedensten Themen. Natürlich habe die ziemlich unterschiedliche Nutzerzahlen über die Zeit ihrer Veröffentlichung. Aber ein Training sticht heraus, das mit ziemlichem Abstand am erfolgreichsten hinsichtlich der Nutzerzahlen ist – Python lernen. Und dieses Training wurde gerade mal wieder aktualisiert.

What ever it takes

Die Videoaufnahmen für  LinkedIn Learning (LiL) sind eingetütet. Die Aufnahmen selbst sind gut durchgeflutscht. Aber die Vorbereitung war dieses Mal heftig. Das hat mir einige neue graue Haare gebracht und mich um Jahre altern lassen. Vermutlich sehe ich jetzt aus wie 40 ;-).

Aber ich denke, dass die Resultate gut geworden sind und den Aufwand wert waren.

Graz-Resultate

JavaScript GrundlagenNachdem ich Ende letzten Jahres zu Videoaufnahmen in Graz bei LinkedIn Learning (LiL) gewesen bin, ist heute der da aufgenommene neue JavaScript Grundkurs freigeschaltet worden. Es gibt zwar schon einen entsprechenden Kurs zu JavaScript von mir, aber der ist im Kern schon recht alt. Er wurde zwar über die letzten Jahre immer wieder aktualisiert, aber trotzdem war eine komplette Neukonzeption mit aktueller Software und modernen Themen wirklich sinnvoll.

Von der Schulung in die Aufnahme

Nachdem ich die ersten drei Tage der Woche für einen ausgefallenen Trainer ganz kursfristig eine Schulung zu Perl übernommen habe, geht es jetzt los mit den Videoaufnahmen für LinkedIn Learning (LiL). Die letzten Aufnahmen Ende Nov/Anfang Dez waren mal wieder in Graz gewesen, aber die aktuellen mache ich in meinem Eppsteiner Büro. Es wird auch nicht so viel. Nur einge Updates zu bestehenden Trainings.

LiL-Update

Es gibt mal wieder ein Update von einem meiner Kurse bei LinkedIn Learning (LiL). Der Kurs KI-unterstütztes Programmieren mit OpenAI und ChatGPT hat eine Auffrischung erhalten. Dabei geht es sowohl um Nutzung von ChatGPT ohne Anmeldung bzw. Account als auch die Verwendung einer rein lokalen KI wie Llama. Letzteres war dabei sogar für mich Anlass für das Update. Denn mir ist bei gleich mehreren Kunden in Schulungen gesagt worden, dass dort die Verwendung von KIs im Internet wegen Unternehmesrichtlinien verboten wird. „LiL-Update“ weiterlesen

Da simmer dabei, dat is prima!

Bei LinkedIn Learning (LiL) gibt es einen neuen Lernpfad mit dem Titel „Praktisches Weiterbildungsmodell für die KI-Transformation in Unternehmen„.  Dieser gliedert sich in 5 Stufen für die KI-Weiterbildung. Von der  1. Stufe zum Verständnis, der  2. Stufe rund um Anwendung von KI, der  3. AufbauStufe, der 4. Stufe zum Modelltraining und der Pflege bis zur 5. Stufe zur Spezialisierung.

Da in ich mit einem Kurs dabei. Und zwar in der Stufe 3 „Aufbau: Erstellen von Anwendungen mit KI für Business-Power-User:innen und Entwickler:innen“. Dabei stehen Power-User:innen und Entwickler:innen von KI-gestützten Anwendungen und Lösungen im Fokus. Der Kurs Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning passt da auch gut rein.