Coding School Wörthersee startet ins zweite Semester

Die von Lorenz Edtmayer und Maximilian Nimmervoll (Diamir Holding) gemeinsam mit Johannes Eder (Humanomed) gegründete Coding School Wörthersee hat sich zum Ziel gesetzt, der großen Nachfrage nach Codern nachzukommen und hat dafür im März 2020 einen eigenen fünfmonatigen Lehrgang ins Leben gerufen. Im Herbst startet die Coding School Wörthersee nun offiziell ins zweite Semester.
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Coding School Wörthersee
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  • Die von Lorenz Edtmayer und Maximilian Nimmervoll (Diamir Holding) gemeinsam mit Johannes Eder (Humanomed) gegründete Coding School Wörthersee hat sich zum Ziel gesetzt, der großen Nachfrage nach Codern nachzukommen und hat dafür im März 2020 einen eigenen fünfmonatigen Lehrgang ins Leben gerufen.
  • Im Herbst startet die Coding School Wörthersee nun offiziell ins zweite Semester.

Mit über einer Million fehlender IT-Fachkräfte in der EU ist der Beruf der Coder deutlich unterbesetzt. Der viel besagte „War for Talents“ stellt auch hierzulande für viele innovative Tech-Companies eine große Herausforderung dar. Abhilfe möchte hier die Coding School Wörthersee schaffen, die von Lorenz Edtmayer und Maximilian Nimmervoll (Diamir Holding) gemeinsam mit Johannes Eder (Humanomed) im Frühjahr 2020 gegründet wurde.

Bilanz des ersten Semesters

Der erste Lehrgang startete im März 2020 und dauerte insgesamt fünf Monate. Lorenz Edtmayer und Maximilian Nimmervoll ziehen für das erste Semester Bilanz: „Trotz Corona war der Zulauf enorm. Nach einer fünfmonatigen Ausbildung im Android Bereich sind unsere Abgänger jetzt in der Lage, erste App Projekte in Android (Kotlin) umzusetzen und damit bereit, ihr in der Coding School erworbenes Können in Unternehmen einzusetzen.“

Daher geht es jetzt laut den beiden Geschäftsführern der Diamir Holding, bestätigt von der großen Nachfrage und der Unterstützung der Partner, in das zweite Semester. Neben dem bestehenden Android-Lehrgang soll es nun auch einen eigenen iOS-Lehrgang geben.

Mit dem Startschuss für das zweite Semester soll auch die offizielle Eröffnungsfeier gemeinsam mit Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck im Herbst stattfinden. „Die starke Nachfrage hat gezeigt, dass das Interesse für dieses Berufsfeld enorm ist. Die Coding School trifft hier genau ein Bedürfnis in kurzer Zeit einen Beruf zu erlernen und so qualifizierte Fachkräfte von morgen in Österreich auszubilden“, so Schramböck in Hinblick auf den Start ins zweite Semester der Coding School Wörthersee.

(c) Coding School Wörthersee

FH-Kärnten zertifiziert den Lehrgang

Die FH-Kärnten, die als Partner die Coding School Wörthersee unterstützt, hat den Lehrgang zertifiziert und garantiert dadurch die Anrechnung von 30 ECTS für die Studenten. FH-Prof. Christian Menard von der FH-Kärnten über die Vorteile des Lehrgangs: „Personen, die sich für ein Bachelorstudium im Bereich Informationstechnologien interessieren, denen aber die Dauer von drei bis fünf Jahren zum Berufseinstieg zu lange dauert, kann der Besuch eines Coding Lehrgangs empfohlen werden, der ihnen bei einem möglichen späteren Einstieg in das Bachelorstudium vollinhaltlich angerechnet werden kann.“

Neben der FH-Kärnten zählen auch die Babeg Kärnten, Raiffeisen Bank Kärnten, Industriellen Vereinigung Kärnten, Humanomed & Diamir Holding zu den Partnern der Coding School, die das Bildungsprojekt laut den Initiatoren nicht nur tatkräftig unterstützen, sondern auch eine Jobgarantie für Absolventinnen und Absolventen sicherstellen.


Disclaimer: Lorenz Edtmayer und Maximilian Nimmervoll sind durch ihre Beteiligungsgesellschaften zu je 5,6095 % am brutkasten beteiligt.

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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