Agile? Zum Heulen! Von bunten Klebezetteln über Meeting-Marathons zu Pairprogramming und Organisations-entwicklung

Vermutlich durften viele bereits einmal in einem Scrum-Team arbeiten. Dürfen? Müssen! Als Entwickler will ich einfach nur hochwertigen Code schreiben. Und der C(hief)E(fficiency)O(fficer) will die Software draußen beim Kunden sehen. Egal wie. Hauptsache schnell und die Kasse stimmt.
Brauchen wir nun all diese Meetings? Das viele Reden? Und dieses Board mit den Klebezetteln? Kann nicht wenigstens DAS elektronisch sein? Ihr wisst schon: paperless!

So schwarz-weiß ist die Welt natürlich nicht. Oder? Wir streifen einmal das Gemüseregal, machen bei der (agilen) Zwiebel Halt und vertreiben einige G‘schmäckle, die der Agilität anhaften. Lern-, Lach- und Aha-Effekte nicht ausgeschlossen.

Vorkenntnisse

Erste Arbeitserfahrung in der IT-Welt ist hilfreich, aber nicht zwingend nötig. Humor und etwas Selbstironie hingegen schon.

Lernziele

* Einordnung von bisher gemachten Erfahrungen mit agiler Softwareentwicklung in ein einfaches und wirkungsvolles Modell
* Ideen für nächste Schritte zu echter Businessagilität – und was jede(r) Einzelne davon hat: Techies, Produkties und Manager

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Cosima Laube Cosima Laube studierte Informatik und Psychologie und hat – nach über zwölf Jahren als Softwerkerin in verschiedenen Firmen und Fachdomänen – nun ihren Platz zwischen „Coding und Leadership“ gefunden. Ihre Mission ist es, Menschliches und IT zu verbinden. Dabei unterstützt sie zum Beispiel beim Parsen und Debuggen zwischen Techies, Produkties und Management sowie überall wo es sonst menschelt.

Gold-Sponsor

Deloitte.

Silber-Sponsoren

codecentric
ISO-Gruppe

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