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„Eine Chance auf selbstbestimmtes Lernen" | Erfahrungsberichte der AI Teilnehmer

Mit dem „Udacity Technology Scholarship Program“ startete Bertelsmann im September vergangenen Jahres eine neue, umfangreiche Stipendieninitiative. Nach dem Abschluss des „Challenge Course“ erhielten die besten zehn Prozent der Teilnehmerinnen und Teilnehmer ein Stipendium zu einem vollwertigen Udacity-Nanodegree-Programm in den Bereichen Cloud, Data oder künstliche Intelligenz. Auch Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aller Bertelsmann-Firmen konnten sich im Rahmen der Weiterbildungsinitiative für eines der drei Nanodegree-Programme qualifizieren. Im Gespräch mit dem BENET berichten einige von ihnen von ihren Erfahrungen im „Udacity Technology Scholarship Program“. 

Im dritten und letzten Teil der Reihe erzählen Julia Xu, Senior Director Strategy and Investments / M&A bei BMG in den USA, Patrick Guiran, Technical Head of Data and Emailing bei Prisma Media in Frankreich, Iris Tan, Senior Technical Consultant der Microsoft Business Unit bei Arvato Systems in Malaysia, und Paolo de Luca, CRM Operator bei Arvato Supply Chain Solutions in Italien, unter anderem, was sie im „Deep Learning“-Nanodegree-Programm gelernt haben, wie sie das gelernte Wissen im Beruf anwenden können und was ihnen an dem Kurs besonders gefallen hat. 

BENET: Wie haben Sie das „Udacity Technology Scholarship Program“ wahrgenommen? 

Julia Xu: Das Stipendium war für mich eine sehr lohnende Erfahrung. Über das erworbene Wissen hinaus hat es mir die Möglichkeit gegeben, mit gleichgesinnten Menschen in Kontakt zu kommen und mich mit ihnen auszutauschen. 

Paolo de Luca: Es war eine große Herausforderung. Ich habe an den Projekten jeden Tag mindestens eine Stunde gearbeitet. Aber mit dieser Konstanz ist es mir gelungen, die Lerninhalte zu verstehen. Es war nicht immer einfach, aber ich habe es geschafft, die Schwierigkeiten zu überwinden – auch mithilfe des Engagements der anderen Teilnehmerinnen und Teilnehmer und der Unterstützung durch die Mentorinnen und Mentoren. 

Iris Tan: Die Qualität des Kurses ist sehr hoch. Alle Mentorinnen und Mentoren sind sehr professionell und in der Lage, die Lerninhalte klar und verständlich zu vermitteln. Ich fand es gut, dass sie uns zu vielen der Lektionen zusätzliches Material gegeben haben. Und die Tests während des Kurses helfen dabei, zu überprüfen, ob man das Gelernte wirklich verstanden hat.

BENET: Worum ging es inhaltlich im „Deep Learning“-Nanodegree? 

Patrick Guiran: Das Nanodegree behandelt das Thema Machine Learning und künstliche Intelligenz. Wir haben unter anderem gelernt, Ereignisse aufgrund von historischen Daten vorherzusagen oder Elemente in Bildern und Videos automatisch zu erkennen. 

Iris Tan: In dem Nanodegree-Programm haben wir verschiedene Formen von künstlichen neuronalen Netzen (Artificial Neural Network) kennengelernt und haben diese genutzt, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen, beispielsweise Klassifizierungen, Vorhersagen oder Merkmalserkennungen zu erstellen oder die Generierung von neuen Daten auf Basis eines Training-Sets. Wir haben in dem Kurs die Grundlagen des Deep Learnings gelernt, und zum Ende hin konnten wir ein künstliches neuronales Netzwerk auf der Plattform AWS Sagemaker entwickeln. 

Paolo de Luca: Das Nanodegree-Programm untersucht die verschiedenen Technologien, die im Bereich künstliche Intelligenz genutzt werden. Beim Thema „Neuronale Netzwerke“ haben wir uns beispielsweise mit Vorhersagen für ein Bike-Sharing-Modell beschäftigt. Ausgehend von den Daten der vorherigen Jahre haben wir Modelle entwickelt, die vorausgesagt haben, wie viele Personen ein Fahrrad an einem bestimmten Tag mieten werden. Nach der Auseinandersetzung mit dem Thema „Artificial Neural Networks“ haben wir uns dem Thema „Convolutional Neural Network“ über die Bilderkennung genähert, beispielsweise anhand von Bildern verschiedener Hunderassen. Außerdem haben wir uns mit „Recurrent Neural Networks“ und „Generative Adversarial Networks“ sowie mit Sentiment-Analysen beschäftigt. Bei Letzterem ging es darum, die Stimmung einer Filmkritik zu erkennen, also ob sie positiv oder negativ gegenüber dem Film war, und dieses Modell dann über den Anbieter AWS auf jedem möglichen Gerät als HTML-Datei anzuwenden. 

BENET: Was hat Ihnen an dem Nanodegree-Programm besonders gefallen? Und wo lag für Sie persönlich die Herausforderung? 

Paolo de Luca: Mir haben besonders die Zielvorgaben der Projekte gefallen, weil sie komplett anders und originell waren im Vergleich zu klassischen Programmier-Kursen. Das hat mich motiviert, das Studium durchzuziehen. Die Herausforderung bestand für mich darin, die Programme zu verstehen und in der Lage zu sein, sie anzupassen und sie nach meinen Ideen umzusetzen, um neue Ergebnisse erzielen zu können. 

Iris Tan: Als Mutter von zwei Kindern ist es schwierig für mich zu studieren. Aber das Nanodegree-Programm hat mir die Chance auf ein selbstbestimmtes Lernen geboten. Ich mag die Zeitplan-Funktion bei Udacity, mit der wir unser Studium strukturieren und planen können, an welchen Tagen wir wie viele Stunden auf den Kurs aufwenden. 

Julia Xu: Mir haben vor allem die Projekte im Bereich Programmierung gefallen, weil ich dabei das theoretische Wissen, das man im Kurs lernt, praktisch anwenden und meine Fähigkeiten hier auffrischen konnte. Durch die Tatsache, dass unsere Codes von Experten aus der Praxis überprüft wurden, haben wir ein wertvolles Feedback erhalten, um uns verbessern. Die Koordination des Kurses mit meinem Job war eine gute Lektion in Sachen Zeitmanagement. 

BENET: Wie haben Sie es geschafft, das Nanodegree-Programm neben der Arbeit zu absolvieren? 

Julia Xu: Ich habe die Zeit nach Feierabend zum Lernen genutzt, was oft zu sehr späten Programmierungssessions geführt hat. 

Patrick Guiran: Das Geheimnis besteht darin, einen festen Zeitplan zu haben und sich auch daran zu halten. Ich habe meistens abends für den Nanodegree gelernt, nach der Arbeit und auch nachdem ich Zeit mit meiner Familie verbracht habe. So konnte ich am besten ungestört lernen. 

Paolo de Luca: Vor dem Corona-Lockdown hatte ich vor, mich immer abends nach 22 Uhr an das Studium zu setzen, nachdem meine Kinder im Bett waren. Während des Lockdown habe ich den Plan noch einmal geändert und stattdessen früh morgens gelernt. Da ich in Teilzeit arbeite, konnte ich alles gut schaffen. 

Iris Tan: Vor dem Schlafengehen habe ich mich jeden Tag ein bis zwei Stunden für das Nanodegree-Programm hingesetzt. Meine Ehemann hat sich abends um die Kinder gekümmert, sodass ich mich voll auf das Studium konzentrieren konnte. 

BENET: Wie können Sie das Wissen aus dem Nanodegree-Programm nun in Ihren beruflichen Alltag einbringen? 

Paolo de Luca: Das Modell, das ich in meinem Job gut nutzen könnte, ist das, was wir am Beispiel des Bike-Sharings gelernt haben. Ich möchte das Wissen darüber gerne vertiefen und ähnliche Projekte für den Bereich E-Commerce aufziehen. 

Patrick Guiran: Während des „Udacity Technology Scholarship Program“ lernt man neue Fähigkeiten immer im Kontext seines Arbeitsalltags. Das macht es sehr einfach, Anwendungsfelder in der eigenen Tätigkeit auszumachen. 

Iris Tan: Machine Learning spielt in unserem täglichen Leben zunehmend eine immer größere Rolle. Mit dem Wissen aus dem „Deep Learning“-Nanodegree-Programm bin ich in der Lage, Anwendungen und Berechnungen zu erstellen, die dazu beitragen, komplexe Aufgaben, für die zuvor menschliche Interaktion nötig war, zu vereinfachen und zu automatisieren. 

Julia Xu: Ich arbeite mit vielen Start-ups zusammen und verbinde innovative Technologien mit unseren Geschäftsbereichen. Künstliche Intelligenz ist ein zunehmend wichtiges Thema in der Tech-Community. Das durch diesen Nanodegree gewonnene Wissen hilft mir, mich auf einer tieferen Ebene mit den Unternehmen, mit denen ich zusammenarbeite, auseinanderzusetzen, sie zu überprüfen und sie zu verstehen. Und wenn ich das Thema künstliche Intelligenz im Ganzen besser begreife, hilft es mir, darüber nachzudenken, wie sich diese Technologien auf unser Geschäft auswirken und es verbessern können.

Über das „Udacity Technology Scholarship Program“ 

Über einen Zeitraum von drei Jahren finanziert Bertelsmann 50.000 Tech-Stipendien auf der Online-Bildungsplattform Udacity (das BENET berichtete). Jedes Jahr besteht die Stipendieninitiative aus 15.000 Plätzen für den „Challenge-Kurs“ in den Bereichen Cloud, Data und AI, gefolgt von 1.600 Plätzen im Nanodegree-Programm. 

In der zweiten Runde der Stipendieninitiative wird Bertelsmann das Cloud-Nanodegree mit dem Fokus auf den Cloud-Computing-Anbieter Azure-, das Nanodegree-Programm „Predictive Analytics for Business“ sowie das Programm „AI Product Manager“ anbieten. Die Bewerbungsphase hierfür beginnt am 15. September 2020. Das Stipendium richtet sich gleichermaßen an Personen mit und ohne Programmier- oder IT-Erfahrung. 

Wenn Sie über den Start der Bewerbungsphase informiert werden möchten, können Sie sich über den folgenden Link registrieren und erhalten per E-Mail automatisch eine Benachrichtigung: https://createyourowncareer.de/udacity/reminder (benet)

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