Programmieren lernen: Einführung in C++ mit einem YouTube-Video-Kurs

Hier auf dem Blog arbeiten wir fast ausschließlich mit Python, wenn es ums Programmieren geht, aber das ist ja nicht die einzige Programmiersprache der Welt. Es lohnt sich immer, andere Sprachen kennen zu lernen, daher wagen wir heute einen Blick über den Tellerrand und gucken einmal, wie man mit einer der bekanntesten und verbreitetsten Sprachen, C++, beginnt.

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Erste Schritte in Googles Colaboratory mit Python

Google ist bekannt für seine vielen hochwertigen und dennoch kostenlosen Dienste wie Gmail, Google Maps, Google Docs, Google Drive und viele andere. Mit Colaboratory kommt ein weiterer Dienst dazu, mit dem sich Programme schreiben, ausführen und auch teilen lassen. Das allein ist interessant, aber richtig spannend wird das dadurch, dass Colaboratory Python-Code unterstützt und viele Tools für Machine Learning mitbringt. Sehen wir uns an, wie man mit Colaboratory loslegen kann.

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Tolles Python-Buch zur Datenanalyse kostenlos lesen: Python Data Science Handbook

Ein paar Englischkenntnisse vorausgesetzt haben Pythonistas mit dem Buch namens Python Data Science Handbook von Jake VanderPlas eine hervorragende Wissensquelle kostenlos zur Verfügung. Sehen wir uns an, was sich darin befindet und an wen sich das Buch wendet.

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Pornobild oder Wüste: Machine Learning und britische Polizei kommen nicht zusammen

Hier mal etwas zum Schmunzeln, das uns gleichzeitig zeigt, dass Machine Learning nicht alle Probleme lösen kann und doch noch ein wenig Forschung benötigt: Die Londoner Polizei möchte mit Hilfe künstlicher Intelligenz automatisch Bilder von Kinderpornos erkennen. Das ist zweifellos ein sinnvoller Zweck und ein intelligenter Ansatz, aber das System hat Schwierigkeiten ein Wüstenbild von einem Nacktfoto zu unterscheiden.

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Lernen: Kostenloser Online-Kurs zu Python 3

Python in der Version 3 ist mit Sicherheit die Sprache Nummer Eins, wenn es um das Anwenden maschinellen Lernens geht. Zwar ist Python eine vergleichsweise einfach zu erlernende Sprache, aber dennoch kommt es häufig genug vor, dass man mal dies, mal das vergisst. Hinzu kommt, dass die meisten Ressourcen englischsprachig ist, was den einen oder die andere abschrecken mag. Da hilft das kostenlose Python-3-Tutorial von Bernd Klein.

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Mit Machine Learning zu neuen Antibiotika

Antibiotika gehören zu den wichtigsten Entdeckungen der Menschheit, aber seit einigen Jahren macht unter Experten die Erkenntnis die Runde, dass die bekannten Antibiotika ihre Wirkung verlieren. Neue multiresistente Erreger machen insbesondere in Krankenhäusern den Ärztinnen und Ärzten, den Pflegerinnen und Pflegern und nicht zuletzt den Patientinnen und Patienten das Leben schwer. Abhilfe verspricht hier der Einsatz maschinellen Lernens bei der Entdeckung neuer Antibiotika.

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Altair statt Matplotlib als Visualisierungstool von Daten für Machine Learning in Python

Geht es um die Visualisierung von Daten, greifen wir schnell zum Matplotlib-Modul. Das ist auch in Ordnung, aber es gibt daneben weitere Visualisierungstools für die Darstellung von Daten für Machine Learning in Python. Eines davon ist Altair und das sehen wir uns hier genauer an.

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Machine Learning Crash Course von Google mit TensorFlow APIs

Die großen Tech-Firmen der Welt haben alle Machine Learning in vielen Gebieten im Einsatz. Neben Amazon bietet auch Google einen kostenlosen Kurs für Machine-Learning-Interessierte mit dem Namen Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs an. Sehen wir uns das Angebot etwas näher an.

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Google Landmarks: Riesiges Datenmaterial zur Bilderkennung für Machine Learning

Als Machine-Learning-Enthusiasten sind wir quasi immer auf der Suche nach Datenmaterial, das wir in unseren Experimenten der maschinellen Bilderkennung verwenden können. Mit Google Landmarks haben wir über vier Millionen Bilder zu Sehenswürdigkeiten weltweit zur Verfügung, die uns hilfreiche Erkenntnisse liefern können.

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Buch: Software selbstbewusst entwickeln

Du bist Softwareentwicklerin oder Softwareentwickler. Du kannst coden. Nun bist du bereit für den nächsten Schritt: den geschriebenen Code selbstbewusst, reproduzierbar und qualitativ hochwertig zu einer Anwendung zu gießen. Dieses Buch hilft dir, diesen Weg zu gehen.

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