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KI am Rande des Netzwerks – Deep Dive mit Felix Feix

Anyplace, Anywhere, Anytime - KI-Applikationen im Edge-Computing

Von Jenny Tiesler

 

 

Die Versuchung liegt nahe, mit Deep Learning-Modellen alle Probleme unseres Alltags lösen zu wollen. – Felix Feix

Mit einem Special zum IT-Consulting fand am 02. Dezember 2021 das Virtual Job Event von get in IT statt. Im Rahmen des job I/O-Programms berichteten Expert:innen aus der IT-Branche von ihren Erfahrungen aus der Praxis und gaben Tipps für Deinen Jobeinstieg. Im Live-Chat beantworteten die Speaker:innen Deine Fragen.

Mit dabei war Felix Feix mit seiner Live-Session. Als Quereinsteiger schaffte Felix den Sprung in die IT-Welt und erzählte, wie er bei seinem Arbeitgeber Computacenter KI-Modelle entwickelt, die z.B. erkennen können, ob Kund:innen im Supermarkt ihre Atemschutzmasken richtig tragen.

Du hast das Live Event verpasst? Kein Problem! Schau Dir Deep Dive von Felix hier einfach gemütlich an.

Hier siehst Du die Session der job I/O in voller Länge:

Ob Personen, Objekte oder Emotionen – Die KI-Bilderkennung bietet Dir als IT-Talent viele Möglichkeiten und ein spannendes, sich sehr schnell entwickelndes Arbeitsumfeld. Als IT-Spezialist:in “trainierst” Du aber nicht nur die KI-Modelle. Darüber hinaus sorgst Du dafür, dass Applikationen mit KI-Unterstützung an der Edge bereitgestellt werden und ohne ständige Internetverbindung vor Ort auch auf Geräten mit geringer Rechenleistung betrieben werden können. Außerdem stellt Felix Dir in seiner Live-Demo den Lebenszyklus eines Bilderkennungsmodells und beantwortet alle Fragen rund um das Thema KI und Edge-Computing.

Speaker

Florian Feix – IT-Associate

Florian Feix studierte Politikmanagement, Public Policy und öffentliche Verwaltung an der Universität Duisburg-Essen und spezialisierte sich dort auf das Themenfeld der Computational Social Science. Nach seinem Master absolvierte er 2021 als Quereinsteiger das Traineeprogramm IT-Consulting von Computacenter und arbeitet seitdem als IT-Associate bei Computacenter im Bereich Dynamic Datacenter. Dort beschäftigt er sich vor allem mit den Bereichen künstlicher Intelligenz und der Datenanalyse mit Splunk.

Unternehmen

Computacenter ist ein führendes herstellerübergreifendes IT-Dienstleistungsunternehmen mit rund 17.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern weltweit. In Deutschland arbeiten an den 24 Geschäftsstellen rund 7.000 Angestellte. Computacenter berät Unternehmen strategisch, implementiert die am besten geeignete IT-Technologie und managt die Infrastruktur ihrer Kund:innen.
Als IT-Sicherheitsberater ist es Deine Aufgabe, wertvolle Daten Deines Unternehmens und seiner Kunden zu schützen. Als unternehmensinterner Mitarbeiter oder externer Dienstleister stellst Du Dich digitalen Gefahren wie Viren, Cybervandalismus, also dem Löschen oder Verändern von Dateien, oder Wirtschaftsspionage. Gerade in Zeiten, in denen Unternehmen mobile Endgeräte und Cloud-Lösungen intensiv nutzen, wird das Schützen großer Datenmengen, die jederzeit abgerufen werden können und müssen, immer komplexer und kritischer.

Deep Learning mit KI – wie lernen Maschinen “Lernen”?

Wolltest Du schon immer mal einer Maschine Klavierunterricht geben? Dann bist Du als Informatiker:in im Bereich Deep Learning richtig, also dem Lernen mit neuronalen Netzen.

Garbage in, garbage out. Mit der Qualität von Daten steht und fällt jedes KI-Projekt. – Felix Feix

Wenn alle Fragen zur Projektplanung geklärt sind, also was wie gemessen wird und der Datensammlungsprozess abgeschlossen ist, geht es in die Modellentwicklung. Als IT-Spezialist:in legst Du fest, welche statistischen Methoden und vorgefertigten Algorithmen angewendet werden, um z.B. zu messen, ob Personen auf der Baustelle Helme tragen und damit Sicherheitsmaßnahmen einhalten, bevor es ins Training geht.

Projektplanung: Von der KI zur Edge

Ähnlich wie beim menschlichen Lernprozess, steht am Anfang vor allem eins: Üben, üben, üben. Um einen Lernprozess zu initiieren, fütterst Du im ersten Schritt Maschinen, Algorithmen oder neuronale Netzwerke mit ganz viel Trainingsmaterial. Auf extrem rechenstarker Hardware trainierst Du ein sehr großes KI-Modell.

Denn nur mit sehr vielen, qualitativ guten Trainingsdaten, die z.B. aus Video-und Bilddaten bestehen, “lernt” die Maschine. Das heißt: Sie findet eigene Regeln. Ist das Training abgeschlossen, bekommt die Maschine neues, unbekanntes Material, auf das sie ihre Regeln schließlich anwendet. Mit diesen Testdaten überprüfst Du, ob das Modell auch mit unbekannten Daten so umgeht, wie angenommen. Tut es das, folgen die Containerisierung und das Deployment. Schließlich soll die KI lokal über einen Raspberry Pi betrieben werden und zwar mit annähernd derselben Genauigkeit. Ein großer Vorteil: In der lokalen Ausführung müssen dann nicht mehr die gesamten Bilddaten, z.B. als Videostream, an die zentrale Infrastruktur zurückgeschickt werden, sondern nur noch Textdaten.

Im Einsatz vor Ort wird die Erkennungsgenauigkeit jedoch immer schlechter. Denn was im “Labor” unter Musterbedingungen und perfekt ausgeleuchteten Bildern gelernt wurde, sieht z.B. bei der Maskenerkennung im Supermarkt oft ganz anders aus: Da sind Lichtverhältnisse oft sehr viel schlechter und erschweren die Arbeit der KI. Deshalb ist es wichtig, in der Model degradation Anpassungen vorzunehmen, um zu gewährleisten, dass immer noch die richtigen Parameter getrackt werden.

Herausforderungen für IT-Consultants

Bei KI-Themen geht es auch immer um ethische Fragen. Wir müssen im Einzelfall sehr genau abwägen. Wir sind im konstanten Austausch intern und extern mit Kunden, dass wir die passgenaue Lösung im Rahmen des gesetzlich Erlaubten umsetzen. – Felix Feix

Die Herausforderung für Consultants wie Felix ist es, in Gesprächen herauszuhören, welche Lösung für die Kund:innen passgenau ist. Denn es muss nicht immer die bildbasierte Erkennung sein, manchmal erfüllen auch eine Lichtschranke oder Sensoren die Anforderungen der Kund:innen.

Denn nur weil ein Thema neu ist, heißt es nicht, dass es die bestmögliche Lösung ist. – Felix Feix

Vom Politikstudent zum IT-Associate bei Computacenter

Ich wollte den Einstieg in die IT-Welt. – Felix Feix

Vor Kurzem stand Felix noch auf der Bewerber:innenseite. Um als Quereinsteiger in die IT-Welt zu wechseln, hat er während seines Politikmanagement-Studiums als wissenschaftlicher Mitarbeiter wertvolle Erfahrung in den Bereichen Text Mining, Natural Language Processing und Computerlinguistik gesammelt. Auch seine Freizeit hat er genutzt, um sich wichtige Skills anzueignen. 

Ich habe mir tatsächlich ein Profil bei get in IT erstellt. – Felix Feix

Um den Sprung in die IT zu schaffen, legte Felix sich ein Profil bei get in IT an und wurde prompt von seinem zukünftigen Arbeitgeber Computacenter kontaktiert. In einem ersten Gespräch mit der Personalverantwortlichen hat er alles erfahren, was er über das Unternehmen, die Geschäftsbereich und seine Einstiegsmöglichkeiten wissen wollte. Punkten konnte Felix mit seinen Schwerpunkten in Analytics, Containerisierung und KI.

Am Ende bin ich dann zu Computacenter gekommen und habe dort das Trainee-Programm Consulting abgeschlossen und dort sehr, sehr viel für die Praxis mitgenommen. – Felix Feix

Der Deep Dive im Überblick
  • 02:30 - Vorstellung von Felix und Computacenter
  • 06:38 - Was ist KI – und was ist Edge Computing?
  • 13:20 - Lifecycle von KI-Applikationen
  • 16:40 - Wo wird KI in der Praxis eingesetzt?
  • 19:00 - Fragen aus dem Live Chat
 

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