\PassOptionsToPackage{table}{xcolor} \documentclass{custombeamer} \usepackage[ngerman]{babel} \usepackage{biblatex} \nocite{*} \addbibresource{sources.bib} \usetikzlibrary{decorations.pathreplacing, positioning} \usepackage{tabularx} \title{Machine Learning} \subtitle{Eine Einführung} \author{Simon Bruder} %\titlegraphic{\includegraphics[scale=1.25]{focuslogo.pdf}} \institute{Christian-von-Bomhard-Schule} \usepackage{datetime} \newdate{date}{09}{07}{2019} \date{\displaydate{date}} \begin{document} \begin{frame} \maketitle \end{frame} \begin{frame}[noframenumbering] \tableofcontents \end{frame} \section{Einsatzgebiete} \begin{frame}{Einsatzgebiete} \begin{itemize} \item{Computerspiele-»KI«} \item{Medizinische Diagnostik} \item{Personalisierte Werbung} \item{Selbstfahrende Autos} \item{Spracherkennung} \end{itemize} \end{frame} \section{Praxis: Tic Tac Toe} \begin{frame}{Tic Tac Toe} \begin{minipage}[t]{.5\textwidth} \textbf{Lernen} \begin{itemize} \item{Computer weiß nur, wann das Spiel gewonnen ist} \item{\textbf{Generator} gibt zufällige Züge zurück} \item{Wenn gewonnen: \textbf{Diskriminator} wertet Züge von Gewinner auf, Züge von Verlierer ab} \end{itemize} \end{minipage}% \begin{minipage}[t]{.5\textwidth} \textbf{Anwenden} \begin{itemize} \item{\textbf{Generator} weiß für jede Spielsituation, wie erfolgreich ein Zug ist} \item{Erfolgreichster Zug wird ausgeführt} \item{→ Immer Gewinn oder Unentschieden} \end{itemize} \end{minipage} \vspace{1em} \renewcommand*{\o}{$\pmb\bigcirc$} \newcommand*{\x}{$\pmb\times$} \begin{center} \pause \ttfamily\begin{tabularx}{7em}{|X|X|X|} \x & \o & \x \\\hline 1 & \o & 0.5\\\hline \x & 0 & \o \\ \end{tabularx} X am Zug \end{center} \end{frame} \section{Theorie: Neuronale Netzwerke} \begin{frame}{Neuronale Netzwerke: Eingabe} \begin{center} \begin{tikzpicture} \onslide<+>\node[] (traffic light) {\includegraphics[height=.75\textheight]{traffic-light-ryg}}; \onslide<+->\node[] (traffic light) {\includegraphics[height=.75\textheight]{traffic-light-ryg-gray}}; \onslide<+-> \draw[decoration={brace, raise=1pt, amplitude=5pt}, decorate] (traffic light.north west) -- node[above=5pt] (width) {$25$} (traffic light.north east); \draw[decoration={brace, mirror, raise=1pt, amplitude=5pt}, decorate] (traffic light.south east) -- node[right=5pt] (height) {$75$} (traffic light.north east); \onslide<+-> \node[right=5 of traffic light.north east] (input) {$25 \cdot 75 = 1875$}; \draw[->, thick] (traffic light.north east) ++ (0.25,0) -- (input); \onslide<+-> \node[below=1em of input] (values) {$[0 .. 255]$ → $[0, 1]$}; \node[below=1em of values] {\includegraphics[width=.33\textwidth]{traffic-light-ryg-gray-values}}; \onslide<1-> % I don’t use reveal because I have to do ugly hacks there … wait what? \end{tikzpicture} \end{center} \end{frame} \begin{frame}{Neuronale Netzwerke} % stolen from https://tex.stackexchange.com/a/153974 \tikzset{% every neuron/.style={ circle, draw, minimum size=1cm }, neuron missing/.style={ draw=none, scale=4, text height=0.333cm, execute at begin node=\color{black}$\vdots$ }, } \begin{tikzpicture}[x=2.4cm, y=1.5cm, >=stealth, font=\sffamily] \foreach \m/\l [count=\y] in {1,2,3,missing,4} \node [every neuron/.try, neuron \m/.try] (input-\m) at (0,2.5-\y) {}; \foreach \m [count=\y] in {1,missing,2} \node [every neuron/.try, neuron \m/.try ] (hidden-\m) at (2,2-\y*1.25) {}; \foreach \m [count=\y] in {1,2,3} \node [every neuron/.try, neuron \m/.try ] (output-\m) at (4,1.5-\y) {}; \foreach \l [count=\i] in {1,2,3,1875} \draw [<-] (input-\i) -- ++(-1,0) node [above, midway] {$I_{\l}$}; \foreach \l [count=\i] in {1,n} \node [above] at (hidden-\i.north) {$H_\l$}; \foreach \l [count=\i] in {1,2,3} \draw [->] (output-\i) -- ++(1,0) node [above, midway] {$O_\l$}; \foreach \i in {1,...,4} \foreach \j in {1,...,2} \draw [->] (input-\i) -- (hidden-\j); \foreach \i in {1,...,2} \foreach \j in {1,...,3} \draw [->] (hidden-\i) -- (output-\j); \foreach \l [count=\x from 0] in {Input, Hidden, Output} \node [align=center, above] at (\x*2,1.9) {\l \\ layer}; \end{tikzpicture} \end{frame} \begin{frame}{Graphische Demo} \href{https://playground.tensorflow.org/\#activation=tanh&batchSize=10&dataset=gauss®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.90019&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false&discretize_hide=true&numHiddenLayers_hide=true®ularizationRate_hide=true&learningRate_hide=true&batchSize_hide=true&dataset_hide=true®ularization_hide=true&noise_hide=true&problem_hide=true&activation_hide=true&showTestData_hide=false&percTrainData_hide=false}{playground.tensorflow.org} \end{frame} \section{Training in der Praxis} \begin{frame}{Training} \pause\begin{minipage}[t]{.30\textwidth} \textbf{Computer trainiert sich selbst} \begin{itemize} \item{Diskriminator hat Regelwerk vorliegen} \item{In zufälliger Generation ist auch ein richtiges Ergebnis vorhanden} \item{Funktioniert gut für Spiele} \end{itemize} \end{minipage}\hfill% \pause\begin{minipage}[t]{.30\textwidth} \textbf{Entwickelnde Menschen als Diskriminator} \begin{itemize} \item{Menschen geben Eingabe und gewünschte Ausgabe vor} \item{Teilweise existieren schon Datensätze} \item{Arbeitsaufwändig/Teuer} \end{itemize} \end{minipage}\hfill% \pause\begin{minipage}[t]{.30\textwidth} \includegraphics[height=.1\textheight]{im-not-a-robot} \\ \includegraphics[height=.7\textheight]{captcha} \end{minipage}% \end{frame} \appendix \begin{frame}{Quellen} \printbibliography[heading=none] \end{frame} \begin{frame}[focus] Nicht ganz verstanden? \\ Fragen? \end{frame} \begin{frame}{Bonus/Weiterführende Informationen} \begin{itemize} \item{Videoserie: \href{https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi}{3Blue1Brown: Neural networks}} \end{itemize} \end{frame} \end{document}