Schlagwort: Mathematik

Warum ich von Physik auf Mathematik gewechselt habe

Ich habe zu Beginn meines Studium Physik studiert, aber irgendann auf Mathematik gewechselt. Gerade wurde wieder deutlich, was der Grund war. Meine Experimente mit dem Raspberry PI, Sensoren und deren Auswertung in Python haben mich fast zur Verzweiflung gebracht. Die Quellcodes an sich sind ziemlich trivial, aber die Messwerte waren komplett unlogisch. Sowohl am alten PI V1, aber auch der neue 4B hat den gleichen Müll geliefert. Bei allen drei Sensoren, die ich aktuell da habe. Natürlich konnten die alle defekt sein, aber als meine Skripte auch ohne einen Sensor Werte geliefert und beim Anpassen des Eingangsignals grundsätzlich kein Signal ins Skript portiert haben, ist bei mir der Groschen gefallen. Ich hatte die Verkabelung einfach nicht verstanden. Obwohl ich diese Fehlerquelle nach zig Varianten, die ich ausprobiert hatte, ausgeschlossen habe. Nach einigem Suchen im Internet habe ich endlich ein paar einfache Bilder der Sensoren als auch PIs mit der Belegung der PINs gefunden, die selbst ich endlich verstanden habe. Seit Beginn meiner Experimente konnte nichts gehen, weil ich einen grundsätzlichen Knoten im Gehirn und die PINs falsch durchgezählt hatte.

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Update der Mathematik-Grundlagen für die Programmierung

Meine Ausbildung als Diplom Mathematiker spielte nach dem Studium eigentlich über die Jahre immer weniger einer Rolle. Als ich am Anfang bei einer Versichung gearbeitet habe, kam zumindest noch etwas Versicherungsmathematik am Rande meiner Programmierung vor. Mein Job hat sich dann aber fast komplett Richtung Informatik bzw. IT entwickelt.

In der letzten Zeit bekommt aber – nicht zuletzt durch Data Science und KI  – die Mathematik bei mir wieder stärkeres Gewicht.  Auch in Kursen zu Kryptografie und Steganografie oder anderen Themen kommt wieder mehr die Mathematik zum Tragen.

Wobei der Anfang des Wegs „Back-to-the-roots“ liegt schon einige Zeit zurück und war bei LinkedIn Learning der Kurs Mathematik-Grundlagen für die Programmierung. Zumindest war er eines der ersten Projekte, bei denen ich wieder mehr meine Mathematikkenntnisse herausgekramt habe. Aber er war in die Jahre gekommen und ist heute aktualisiert worden. „Update der Mathematik-Grundlagen für die Programmierung“ weiterlesen

Update für KI-unterstütztes Programmieren mit OpenAI und ChatGPT

Zu meinen Kursen bei LinkedIn Learning (LiL) werden Statistiken über die Zugriffs- bzw. Nutzerzahlen geführt. Mittlerweile habe ich da über 70 aktive Kurse am Start. Der ganze Hype um  künstlichen Intelligenz (KI – engl. Artificial Intelligence oder kurz AI) hat dafür gesort, dass das Videotraining „KI-unterstütztes Programmieren mit OpenAI und ChatGPT“ unter die Top-5 bei den Zugriffszahlen meiner aktiven Kurse aufgestiegen ist und auch weitere Kurse mit Bezug zu KI steigende Zugriffszahlen bekommen haben. Und das bei einer Laufzeit von gerade mal 5 Monaten seit der Veröffentlichung. Die Nutzerzahlen werden over-all gesehen und damit im Vergleich zu Kursen, die meist mehrere Jahre bereits verfügbar sind. „Update für KI-unterstütztes Programmieren mit OpenAI und ChatGPT“ weiterlesen

Da isses endlich – mein neues Training bei LiL zu Kryptografie und Steganografie mit Python

Gerade wurde mein neustes Training Kryptografie und Steganografie mit Python bei LinkedIn Learning (LiL) freigeschaltet. Als Sicherheitsthema mehr oder weniger „zeitlos“ und deshalb – da nicht zeitkritisch – ungewöhnlich lange in der Produktion gewesen, finde ich es persönlich aber wahnsinnig interessant. Mir hat da die Einarbeitung und das praktische Umsetzen von den theoretischen Konzepten mit Python bei dem Training so richtig viel Spaß gemacht.

Um ein bisschen abzuschweifen – ich werde immer wieder gefragt, ob ich noch viel mit Mathematik zu tun habe? In der Tat ist die Frage nicht ganz einfach zu beantworten, denn wie viele Mathematiker bin ich komplett in die Computerschiene geraten. Aber hin und wieder bricht auch in dieser IT-Welt die „echte“ Mathematik durch. Beispielsweise bei Kursen wie Mathematik-Grundbegriffe für Programmierer:innen von LiL, wo „Mathematik“ schon im Titel steckt. Oder auch LiL-Kurse wie Python: Statistische Auswertungen haben offensichtlich eine Verbindung zu Teilen der Mathematik – wenngleich in Bezug zu einer Programmiersprache. Ebenso kommt Mathematik rund um die Datenanalyse und das Maschinenlernen (Python für die Datenanalyse 1: Grundlagen und Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning) im Hintergrund massiv zum Einsatz. Wenngleich alles auf einem einfachen und praxisorientiertem Level – aus Sicht von Mathematikern gesehen. Also mathematische Beweise habe ich etwa seit meinem Studium nicht mehr geführt.

In meinem neusten Training hingegen kommt die Mathematik sogar ebenso recht intensiv zum Einsatz – mehr als es der Titel Kryptografie und Steganografie mit Python deutlich macht. Denn die Verfahren, die hierbei eine Rolle spielen, erinnern mich durchaus an das Thema Zahlentheorie, das ich im 2. Semester hatte, und allgemein die Algebra und Logik sowie sogar ganz wenig die Stochastik. Aber das Training versucht dennoch die Mathematik mehr in den Hintergrund zu stellen und das praktische Probieren in den Fokus zu nehmen. Was liegt denn hinter den ganzen Fachbegriffen und Techniken und kann man das auch ganz einfach und praktisch sich veranschaulichen? Ich selbst brauche bei komplexen Themen immer einen maximal vereinfachten Ansatz und wenn ich den verstanden habe, kann ich mich Schritt-für-Schritt an die komplexen Level ranarbeiten. Getreu dem Motto, dass Mathematik ganz einfach ist – die Komplexität entsteht nur daraus, dass ganz viele einfache Dingen zusammengesetzt sind. Hat man die Einzelteile verstanden, versteht man auch das Gesamte.

Also kümmere ich mich in dem Training darum, was genau hinter Sicherheitstechniken wie Verschlüsselung und Signaturen steckt oder was unter Steganografie zu verstehen ist. Die Programmiersprache Python eignet sich hervorragend dazu, sich mittels praktischen Beispielen in diese Thematik einzuarbeiten, da wichtige Funktionen bereits in der API bereitgestellt werden. In diesem Videokurs erfahren Sie alles Wichtige zu AES und RSA und Sie lernen einfache Verschlüsselungs- und Angriffstechniken zu entwickeln und anzuwenden. Anhand von Code-Challenges am Ende eines Kapitels können Sie das Erlernte sofort testen und Ihre Lösung mit der angebotenen »Solution« vergleichen. Parallel zu vielen kleinen und einfachen Beispielen entsteht in dem Training ein komplexes Programm, das eine grafische Oberfläche bereitstellt und Daten sowohl verschlüsseln, verstecken und signieren sowie die Informationen wieder herstellen kann.

Ich gehe davon aus, die Zielgruppe von dem Training eher geringer ist als bei vielen anderen Grundlagenthemen von mir, aber was rein meine Interessen und das Fachliche angeht, sehe ich in dem Kurs vermutlich das Highlight meiner bisherigen Videotraining.

Die Magie der Mathematik

Nach den Aufnahmen zu meinen Videotrainings bei LinkedIn Learning schaue ich – gerade im Winter – abends im Hotel gerne mal TV, wenn ich nicht noch zu arbeiten habe oder mich nicht mit den Leuten von LinkedIn Learning und den anderen Trainern zum Abendessen treffe. Oft einfach quer Beet und leichte Kost, zu der ich zuhause nicht komme, weil es da eigentlich immer definitiv Besseres zu tun gibt als vor der Glotze zu hängen.

Gestern bin ich bei 3-Sat über gleich 2 aufeinanderfolgende Sendungen gestolpert, die alles anderes als leichte Kost, aber dennoch für mich extrem interessant waren. Es ging um die Magie der Mathematik und eine nachfolgende Diskussion zum gleichen Thema mit drei Mathe-Profs. Beide sehr zu empfehlen und in dr Mediathek von 3-Sat verfügbar.

Aber die Sendungen haben mich auch nachdenklich gemacht. Hätte ich nach dem Diplom nicht doch mehr bei der Mathematik bleiben sollen? Gerade Chaostheorie oder Fraktale wären spannend gewesen. Oder ich wäre auch gerne Richtung Physik und Astronomie gegangen. Und hätte ich es überhaupt geschafft, meinen Dr in Mathe zu machen oder gar Prof zu werden?

Anyway – ich bin in die Informatik abgebogen und über den Weg – zumindest als Lehrbeauftragter – ja auch wieder temporär an Hochschulen zurückgekommen.

Interessanter Weise biege ich jedoch die letzten 2 – 3 Jahre auch wieder mehr in die Richtung Mathematik ab. Von Trainings zu Mathematik für Programmierer, Statistische Auswertungen mit Python oder Geometrische Berechnungen mit Python haben gerade meine neuen Adaptionen zu Big Data, KI (Künstliche Intelligenz) und Maschninenlernen wieder viel mehr Bezug zur Mathematik als meine Themen die ganzen Jahre zuvor, wo ich maximal mit ein bisschen Versicherungsmathematik, Binärarithmetik oder Algorithmen in meinen Schulungen, Videotraining und Büchern in Berührung kam. Natürlich nur auf einem immer noch recht einfachen Level und ich habe auch nichts mehr mit Beweisen und damit „echter“ Mathematik zu tun. Aber immerhin kann ich ein wenig von meinem Studium profitieren, auch wenn Vieles mittlerweile tief verschüttet ist.

Aber die beiden Sendungen haben ich motiviert, die nächte Zeit vielleicht den Schutt wegzuräumen und doch mal wieder „echte“ Mathematik anzusehen. Eventuell verstehe ich ja doch noch ein Wenig davon.

 

Back 2 the roots – ganz gewaltig

Eben habe ich gerade die Email bekommen, dass mein neustes Videotraining bei Video2Brain erschienen ist. Dessen Thema führt extrem weit zurück in meine berufliche Vergangenheit. Genaugenommen in mein Studium. Denn in dem Training geht es um Mathematik.
Praktische Mathematik, die man als Programmierer wissen sollte. Also nicht direkt um Beweise oder abgehobenes Zeug, aber auch nicht um Grundrechenarten oder anderen im Grunde einfache Dinge aus der Schule wie Integrieren oder Differenzieren.
Stattdessen geht es um Zahlensysteme, Binärarithmetik und Bit-Operationen, Algorithmen, ein paar Dinge zu Arithmetik, Algebra und Geometrie, ein paar Details zu Logik, Stochastik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie ein paar Videos zu mathematischen Grundsatzfragen.
Gerade die letzten Themen waren überhaupt der Auslöser zu dem ganzen Training, denn ich hatte mich Anfang des Jahres mit zwei Ingenieuren in der Wolle, die mir einfach nicht glauben wollten, dass die Division durch 0 nicht einfach „verboten“ ist, sondern man dazu durchaus qualifizierte Aussagen treffen kann. Es gibt „Verboten“ und „Denkverbote“ in der Mathematik nicht. Deshalb widme ich mich in diesem Kapitel mathematischen Themen und Situationen, die man in mathematischer Hinsicht als „ungewöhnlich“ bezeichnen kann. Etwa wenn man Dinge tut, die eben in der Grundschule als „verboten“ gelehrt werden. Aber in der Programmierung kann man mit solchen Dingen konfrontiert werden und die „richtige“ Mathematik bietet dafür vernünftige Lösungen bietet, die die Informatik ebenso sauber umsetzt.

Kostenlose Beispielfilme und Trailer

Die folgenden
Videos sind frei geschaltet, so dass man sie kostenlos ansehen und das Training antesten kann:

 

Mathematik-Grundlagen für Programmierer

 

Zahlensysteme, Binärarithmetik, Algorithmen, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Einzeltraining: € 39,95

Abonnement: ab € 19,95

Erscheinungsdatum:04.10.2016

Laufzeit:2 Std. 52 min (39 Videos)

Back to the roots …

Mein neustes Videotraining bei Video2Brain führt mich zu meinen Wurzeln zurück. Zumindest in Hinsicht auf meine berufliche Ausbildung, aber eigentlich bis in die Kindheit, wenn ich den Erzählungen meiner Eltern glauben kann – der Mathematik, mit der ich wohl schon immer ganz gut umgehen konnte.
Nach dem Studium ist allerdings die Mathematik immer mehr hinter der Informatik verschwunden und mit dem, was ich im Mathe-Studium gelernt habe, habe ich so gut wie gar nichts mehr zu tun gehabt. Es stellt sich sowieso die Frage, wie ich mit Themen wie den „Mathematischen Grundlagen der relativistischen Quantenmechanik“ (Thema meiner Diplom-Arbeit) im normalen Leben Geld verdienen sollte?
Aber jetzt stand mal wieder die Mathematik im Fokus meiner beruflichen Aktivitäten. Allerdings habe ich aus dem großen Gebiet der Mathematik in diesem Video-Training nur die Themenbereiche rausgesucht, die mir bei der Ausbildung von Fachinformatikern und der täglichen Programmierarbeit immer wieder untergekommen sind. Das habe ich also ganz subjektiv entschieden und es handelt sich wirklich um Grundlagen, die man anwenden kann – keine höhere Mathematik.

Hier sind die Details zu dem Training:


Mathematik-Grundlagen für Programmierer – Zahlensysteme, Binärarithmetik, Algorithmen, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Ralph Steyer Onlinetraining: Mathematik-Grundlagen für Programmierer - Zahlensysteme, Binärarithmetik, Algorithmen, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Ralph Steyer – Video2Brain

 

Einzeltraining: € 39,95
Abonnement: ab € 19,95
Erscheinungsdatum: 04.10.2016
Laufzeit:2 Std. 52 min (39 Videos)