In größerer Runde ging der letzt Stammtisch zu Ende. Diesmal standen Verbesserungen beim Ablauf im Vordergrund und wie immer angeregte Diskussionen. Ein Konklusio war es, dass die Treffen regelmäßig stattfinden sollen. Und zwar immer dann, wenn es ein Thema, eine Projektvorstellung oder eine Präsentation gibt. Ein offener Slot für Talks ermöglicht es Interessierten, ihre Themen einzubringen und die Ideen zu präsentieren. Wer mehr über den Ablauf lesen möchte, folgt dem Link: Plan, Zielsetzung und Ablauf
Entwicklung und Ziele
Eine der langfristigen Ziele die wir verfolgen ist die Ausrichtung des Stammtisches in Richtung Aufklärung über AI-Themen. Es sollen vorab Ideen, Themen und Agendapunkte vorab gesammelt und strukturiert werden, um einen strukturierten Ablauf der Meetups zu ermöglichen.
Um alle Teilnehmer und Teilnehmerinnen auf den gleichen Wissensstand zu bringen, müssen grundlegende Fragen wie „Was bedeutet AI, Deep Learning und Machine Learning?“ beantwortet werden. Und das ist auch passiert! Harald hat uns eine Präsentation über die wichtigsten Begriffe gegeben, welche auf unserem Discrod-Server für jeden bereit stehen.
Fragen und Diskussionen
Server mit GPUs?
Es wurde diskutiert, ob ein Server mit GPUs als Produkt in Betracht gezogen werden soll. Aktuell befindet sich dies in der Evaluierungsphase, wobei eine Produktentwicklung eher unwahrscheinlich ist. Stattdessen wird die Forschung und Entwicklung (F&E) in Betracht gezogen.
Verwendung von LLMs (Large Language Models)
Hier wurde der Einsatz von Tools wie CoPilot (GPT-3/4/X) besprochen, die als fortschrittliche Code-Interpreter und Formulierungshilfen für E-Mails genutzt werden. Eine Frage war, ob und in welchem Umfang Code an CoPilot gesendet werden darf. Es wurde betont, dass bestimmte Dateien mit Zugangsdaten ausgeschlossen werden sollten, um Sicherheitsrisiken zu minimieren. Die Meinungen hierzu waren unterschiedlich, doch Einigkeit bestand darin, dass keine kritischen oder sensiblen Daten übertragen werden sollten.
Tipps und Empfehlungen
Ein nützlicher Tipp für Proof of Concepts (PoC) war die Nutzung von OpenAI oder anderen API-Diensten, da das lokale Betreiben eines Modells teuer und aufwendig ist. Ein interessanter Use Case, der besprochen wurde, war das Training eines Machine Learning Modells mithilfe eines LLMs.
Ausblick
Der AI Stammtisch hat nicht nur technologische Aspekte beleuchtet, sondern auch die Bedeutung von Aufklärung und gemeinschaftlichem Lernen hervorgehoben. Die Idee weiter für Aufklärung zu sorgen wurde positiv aufgenommen und wird in Zukunft weiterverfolgt werden.
Die Diskussionen und der Austausch beim AI Stammtisch haben erneut gezeigt, wie wichtig und wertvoll regelmäßige Treffen für die Community sind. Wir freuen uns auf die nächsten spannenden Präsentationen und Gespräche!
Seid beim nächsten AI Stammtisch dabei und bringt eure Fragen, Ideen und Neugierde mit!
