Information hilft uns, komplexe Raumzeit-Systeme aus einer höheren, fünften Dimension zu betrachten und aus Datenfluten Nutzen zu schöpfen. Der Schlüssel zu ihr ist ihr Code: Wissensgraphen. Sie bilden dynamische Netzwerke ab, in denen Dinge (Knoten) über Beziehungen (Kanten) miteinander verbunden sind. Mit schnellen Graphen-Transformatoren erkennen wir darin Strukturen und Bedeutung, also den Sinn und die Zusammenhänge hinter den Daten. So beschreiben Wissensgraphen, wie unsere Welt funktioniert und erschließen das, was Daten wirklich sagen wollen. Die Bausteine der AI sind ein Teilaspekt von Wissensgraphen. Hast du den Code der fünften Dimension verstanden, dann verstehst du auch das Prinzip der AI.
Von Daten zu Taten in der Fünften Dimension
Worum geht es?
Was, wenn es beim aktuellen AI-Hype gar nicht um Artificial Intelligence selbst ginge, sondern um etwas Grösseres? Um eine fünfte Dimension, die das neue Informationszeitalter einläutet? Diese Perspektive eröffnet uns völlig neue Möglichkeiten: Wir könnten Raum und Zeit tiefer verstehen, Komplexität meistern, Datenfluten zähmen und daraus Wissen formen. Das Phoenix Bootcamp führt dich zum „heiligen Gral“ dieser Dimension und vielleicht zu einem neuen Blickwinkel auf AI. Dank diesem Wissen erhältst du neue Freiheitsgrade und kannst den Hype gelassener nehmen.
Ein Bootcamp steht generell für fokussiertes, intensives Lernen, ein Prinzip, das Eliteeinheiten seit jeher zur Lösung komplexer Probleme nutzen. Schmid Elektroniks Phoenix Bootcamps entstand ursprünglich im datenzentrierten Rennsport des Shell Eco-Marathon. Nach dem Einsatz in der Industrie bei Swiss Engineering folgt nun die dritte Generation: Dein persönlicher Weg in die fünfte Dimension, wo Raum, Zeit und Information verschmelzen und AI sicht- und spürbar wird.
Voraussetzung
Mit Neugier und minimalen Physik- und Mathematikgrundlagen bist du dabei. Python-Kenntnisse helfen beim Lesen der Programmierbeispiele, sind aber keine Pflicht. In Sandbox-Umgebungen lässt du Theorie lebendig werden, experimentierst in einer interaktiven Web-Umgebung mit Quellcode und erlebst hautnah, wie Graphentheorie, Wissensgraphen und neuronale Netze ineinandergreifen. So löst du praktisch ein anspruchsvolles Mehrzielproblem aus dem Rennsport