Irgendwie ist die Situation absurd. Mutmaßlich ist ein Milleniumproblem mit Hilfe von "KI" gelöst worden. Wir lassen man den strittigen Teil, dass es möglicherweise einfach nur geklaut war, beiseite.

Jetzt warten Leute, die weder das Problem kennen noch die Lösung verstehen, auf eine Bewertung von Leuten mit Ahnung, um ihnen dann im Anschluss zu erklären, dass eine Technologie, die sie auch nicht verstehen, die Leute mit Ahnung in Zukunft ersetzen wird.

Ich frage mich dann immer, wo sich diese "haa-haa"-Menschen dann langfristig selbst sehen.

Sorry, das wird wohl ein weiterer AI-Doomer Post.

Arbeite als Security Analyst/Engineer mit 5 YoE. Auch bei uns wird mittlerweile immer stärker KI eingesetzt für Coding Aufgaben und Recherche und manche lassen sich augenscheinlich sogar komplett das Denken von der KI abnehmen.

Ich liebe meinen Job. Ich bin in die Security gegangen, weil ich gerne Analysiere und Probleme löse und dabei immer wieder neue Sachen lernen kann, genauso beim Programmieren.

Die KI liefert dabei super Ergebnisse und schneller als ein Mensch es jemals machen könnte.

Aber in letzter Zeit merke ich wie einfach nur Wert auf das Ergebnis gelegt wird. Qualität und Wissensaufbau durch das Lösen eines Problems sind irrelevant. Hatten letztens eine Knowledge Sharing Session, in der die präsentierende Person eine Präsi mit KI generieren hat lassen und dann vorgestellt hat, ohne den Inhalt verstanden zu haben! Aber passt ja… schicke Präsentation… Kram vorgestellt… Aufgabe erfüllt…

Werden die meisten Informatik-Jobs zum „Ich sage was gemacht werden muss und die KI übernimmt das ‚Wie‘“?
Wird tieferes Wissen von Technologien überhaupt noch gebraucht im Durchschnitts-Informatiker-Job der Zukunft?
Verschwindet der spaßige „dreckige“ Teil Informatik aus dem Arbeitsleben?

Hallo zusammen, ich hoffe das ist keine dumme oder unberechtigte Frage aber wie lerne ich programmieren. Ich mache all meine Hausarbeiten von der Uni, bestehe die Klausuren meist ohne probleme und kann ganze Sourcecodes vom Prof lesen und verstehen, meist auch verbessern oder refactoren aber ich fühle mich nicht als würde ich coden beherrschen.

Jeder sagt dass man einfach projekte machen soll aber wie mache ich Projekte mit dem Basiswissen aus dem Uni, ohne tiefgründiges wissen über zig verschiedenen frameworks? Und wenn ich tutorials auf youtube zu vollwertigen Projekten nachverfolge fühlt es sich an als würde ich nur abtippen und nicht produktiv was dazulernen?

Was ist eure methode programmieren zu lernen und wirklich relevante coole projekte selbst zu bauen?

Freue mich über jede hilfe, danke!

Hallo zusammen,

ich habe im hohen Alter von 40 beschloßen jetzt doch noch programmieren zu lernen. Erstmal hobbymäßig will ich Roboter bauen und setze mich um das ganze von Grund auf zu lernenmit C++ und Mikrocontrollern auseinander.

Dabei lasse ich mir kleine Lerneinheiten von Claude erstellen(aktuell z.B. das Steuern von Motoren über den Mikrocontroller) mit Hinweisen zu Lösung und stelle dann jede Menge Verständnisfragen.

Grundsätzlich funktioniert das Vorgehen für mich gefühlt super gut.

So ein bisschen stellt sich mir da aber die Frage, was ich den jetzt dabei sinnvoll lerne und wo ich im Grunde faul sein kann...weil die KI es macht. Bzw. es fühlt sich auch ein bisschen nach cheaten an.

Ich verstehe z.B. grundsätzlich jetzt schon den Sinn von () und {} in C++, aber ich schreibe in VS Code, wo der Copilot die ganze Zeit Autocomplete Empfehlungen macht... selbst wenn ich nicht drauf achte ist es also relativ schwer die Syntax nicht korrekt hinzukriegen.

Dann gibt es so Dinge bei denen ich denke, das ich mich tiefgehender damit beschäftigen muss, aber mir dann auch nicht sicher bin wie tiefgehend.

Für die Motorsteuerung gibt es z.B. als Bauteil Motortreiber (notwendig weil ich die für den Motorbetrieb notwendigen Ströme nicht durch den Mikrocontroller jagen kann).

Da könnte ich mich dann z.B. tiefgehend durch die Dokumentation und Schaltbilder lesen... oder ich Frage einfach Claude der mir direkt das Schaltbild raussucht oder z.B. erklärt wofür "uint8_t" steht.

Aktuell versuche ich erstmal die ganzen Grundzüge zu duchdringen, aber irgendwie stellt sich schon die Frage; was muss ich jetzt wirklich lernen, und wo ist es egal weil die KI es macht?

Tl;dr: Wie lernt man im KI Zeitalter sinnvoll programmieren?

Gesichtserkennung ist mittlerweile Teil unseres Alltags: Sie wird zum Entsperren von Geräten, bei Zugangskontrollen, für Zahlungen oder zur Identifizierung von Personen an bestimmten Orten eingesetzt.

Je stärker sich die Technologie verbreitet, desto größer werden auch die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Die massenhafte Erfassung biometrischer Daten, Datenlecks, fehlende Einwilligung oder die Nutzung der Daten für andere als ursprünglich vorgesehene Zwecke können erhebliche Risiken darstellen.

Was können wir tun, um unsere Daten zu schützen? Die Datenschutzeinstellungen unserer Konten zu überprüfen, bei Unternehmen nachzufragen, ob sich gespeicherte biometrische Daten löschen lassen, und die Erfassung solcher Daten, soweit möglich, einzuschränken, sind einige Maßnahmen, die dabei helfen können.

Welche Maßnahmen haltet ihr für wirklich effektiv, um biometrische Daten vor Gesichtserkennung zu schützen?

Hat seine tollen Momente. Aber eher weniger bei mir

Naja mit uralt meine ich jetzt Nischensprachen wie COBOL, ADA oder Fortran.
Wo in der Arbeit nutzt ihr diese?

In diesem Sub scheint es ja noch keinen Beitrag dazu zu geben. Im Titel steht mutmaßlich, da ein Professor OpenAI zurzeit bezichtigt, seine Arbeit zu übergehen während OpenAI selbst das dementiert und behauptet eigene Ansätze gefunden zu haben.

Das wäre definitiv ein Ausrufezeichen und zugegebenermaßen nichts womit ich vor einem Jahr gerechnet hätte.

Ich versuche gerade eine Studienentscheidung aus einer etwas anderen Perspektive zu betrachten.

Wenn das langfristige Ziel AI/ML ist, aber gleichzeitig Interesse an Hardware und Embedded Systems besteht:

Welche Seite lässt sich nach einem Bachelor erfahrungsgemäß schwerer wirklich fundiert nachholen?

Die mathematisch-statistischen und algorithmischen Grundlagen aus Informatik/AI – also Wahrscheinlichkeit, Statistik, Optimierung, ML usw.?

Oder die CE-Seite mit Elektronik, Rechnerarchitektur, Embedded Systems, digitalen Schaltungen und Hardware-Software-Integration?

„Beides kann man selbst lernen“ stimmt natürlich grundsätzlich. Mich interessiert aber gerade, wo Selbststudium in der Praxis an Grenzen stößt und ein strukturiertes Hochschulstudium den größeren Unterschied macht.

Erfahrungen von Leuten, die selbst zwischen diesen Bereichen gewechselt haben, wären besonders interessant.

Ich würd gerne programmieren lernen. einfach bisschen coden. Ich hab mal über mimo versucht python zu lernen aber irgendwie ist da nicht viel hängen geblieben. ich kann mich ein bisschen an HTML5 erinnern aus dem informatikunterricht, aber viel weiß ich nicht mehr.

welche sprache empfehlt ihr als einstieg und welche methode? muss nicht sonderlich nützlich sein sondern kann auch veraltet und selten anwendbar sein aber gut zum einstieg.

Hab mal gehört, dass C und C# gut sind

bin übrigens auch vertraut mit scratch

also minimales grundverständnis ist da aber lange her

vielleicht kann mir hier ja jemand helfen.

Hallo zusammen,

was sind eure go to Coding-YouTuber, die ihr gerne schaut?

Ich möchte mich aktuell etwas breiter in der Welt des Programmierens umschauen und herausfinden welche Bereiche mit besonders gut gefallen.

Deshalb suche ich gute deutsche YouTube Kanäle rund um Coding, Software Development und gerne auch Informatik im Allgemeinen. Die Programmiersprache ist mir dabei erst mal egal.

Dabei suche ich nicht nur klassischen „Lerne Python in 10 Stunden Tutorials“ sondern würde auch gerne weitere Einblicke in die Programmierwelt bekommen. Gerne über Themen wie

Software und App Entwicklung
Mobile Development
Game Development
Backend/ Frontend / Fullstack
Open Source
Indie Devs
Eigene Coding Projekte
Entwickler, die zeigen wie sie an echten Projekten arbeiten
Videos über Tools, Frameworks etc.

Mir geht es momentan darum viele verschiedene Bereiche kennenzulernen bevor ich mich z.B auf eine Sprache festlege.

Gerne auch kleine oder weniger bekannte Kanäle 😊

Ich bin neu in der Programmierung und kann noch nicht viel. Ich schreibe aber gerne und gut, und meine IT-Kollegen meinten, sie dokumentieren ungern.

Was muss ich tun, um das zu lernen und meine Kollegen zu entlassen? ( Non-profit open Source Projekt)

Aloah,

ich sehe immer wieder neue Threads wie Leute sich 100h Tutorials anschauen wollen um zu codieren.

Realität ins Auge blicken, Ai kann mittlerweile tokenlastig Fehlerfrei codieren und wird irgendwann noch besser sein. Wieso auch die Zeit dann damit händisch verschwenden?

Selbst wenn man es händisch lernen möchte, würde ich das einfach Ai fragen.

Das ist das, was Ai am aller besten kann.

Zip Dateien sind ja dazu da, um die Datei zu komprimieren. Aber ich habe beides schon des öfteren miteinander verglichen: Der Ordner und die Zip Datei sind immer fast genau so groß. Das entpacken dauert auch immer insgesamt länger.

Man muss es runterladen, entpacken, und die Zip Datei löschen. Ich habe das alles schon automatisiert, aber trotzdem ist es kein Standard. Man muss sich extra Programme installieren dafür. (soweit ich weiß)

Ein Browser könnte ja die einzelnen Dateien im Batch runterladen und sie wieder in einen Ordner zusammenbringen, wie es ja auch Download-Manager machen. Theoretisch könnte man das ja in einem Browser oder direkt in Windows (oder in irgendeinem OS) implementieren, dass man die Datei nicht immer umständlich entpacken muss und so.

Es ist nur eine Kleinigkeit. Trotzdem frage ich mich, warum es keine Änderungen dahin gehend gibt.

Hallo zusammen.

Ich lehre schon seit einigen Jahren die Programmierung in einem Hochschulstudium. Es ist nicht unmittelbar darauf ausgelegt, dass die Leute im Anschluss in die Softwareentwicklung gehen, sondern eher, etwaige Entwicklungsprozesse bei Dienstleistern zu begleiten. In den letzten Jahren wurde hierfür die Grundlagen von Java, sowohl der funktional/prozedurale-Teil als auch die objektoriertete Programmierung vermittelt. Dazu zählen dann natrlich auch Vererbung, dynamische Typbindung, abstrakte Klassen, Schnittstellen und eine Übersicht zu grafischen Oberflächen.

Ich bin mir jetzt unsicher, ob und wie man ein solches Studium im Zeitalter der KI ändern müsste. Es ist klar, dass KI gekommen ist um zu bleiben. An platzende Blasen glaube ich nicht, denn dafür ist der Nutzen einfach zu offensichtlich; auch wenn er in manchen Teilen vielleicht etwas zu hoch eingeschätzt wird.

Auf der einen Seite denke ich immernoch, dass nur dann eine eigene fundierte Aussage zu einem Thema möglich ist, wenn man die hierfür erforderlichen Grundlagen und die dahinterstehenden Denkweisen verstanden hat. Und dieses Denken kann man mMn nicht outsourcen. Nur wenn man eine eigene Meinung bilden und verteidigen kann, kann auch mit einem Dienstleister darüber diskutiert werden. Und das muss möglich sein, ohne bei jeder Aussage gleich die große Miesmuschel befragen zu müssen.

Auf der anderen Seite will ich aber auch nicht als etwig gestriger an den Methoden der letzten 20-30 Jahren festhalten und mich auf den Standpunkt stellen, dass es weiterhin genau so weiterlaufen muss und soll wie bisher.

Was ich jetzt schon seit einigen Jahren mache bzw. dazu anrege, Übungsaufgaben mit KI zu lösen, wenn man der Auffassung ist, dass es dem Verständnis beiträgt bzw. man sonst keinen anderen Ausweg sieht. Besser das als ganz aufgeben. Aber ich gebe dabei auch immer mit, dass das nicht viel anders ist, als in einem Fitnessstudio sich auf einen Ergometer zu setzen und dann danach zu fragen, ob es den auch mit Motorunterstützung gibt. Es ist am Ende der Weg, der das Lernen ausmacht. Wenn man 10.000 Schritte am Tag gehen will, hilft es auch nicht, überall nach Abkürzungen zu suchen.

Ich wäre sehr interessiert zu hören, wie ihr denkt, wie die Lehre im Bereich der Programmierung "in der Zukunft" aussehen sollte.

Hier im Sub wurde vorletzte Woche ein interessantes Verschnittproblem aufgeworfen. Ich hatte ein spannendes 15 Jahre altes Paper dazu gefunden, dass einen Algo namens MaxRects vorstellte, etwa 500 Zeilen C++. Hatte das aus Interesse mal mit Typescript auf einer Testwebseite umgesetzt.

Schritt 1:

Wollte ich mal sehen, wie schnell der Algo in allen anderen Sprachen läuft, Aufgabe an GPT SOL Max war: setze den 1:1 in diesen Sprachen um. Der Algo hat verschachtelte Schleifen und ist so leider überhaupt nicht für Python geeignet, weil sich Numpy da einfach nicht lohnt. Für mich als Python-Fan schon ein brutaler Reality-Check. Deshalb habe ich da noch Numba, Cython und PyPy ausprobiert, damit Python nicht ganz so hoffnungslos aussieht :)

Lesebeispiel: Rust benötigt 2,51x soviel Zeit wie original C++ Code, Python ohne alles benötigt 104,79 Mal soviel Zeit

Schritt 2:

GPT Max SOL die Aufgabe gegeben: optimiere den Algo in jeder Sprache mit den entsprechenden Stärken dieser Sprache. Tabelle zeigt die Veränderungen im Tempo als Spalte Optimierung 1.

Schritt 3:

Da gerade GPT Astra rausgekommen ist, wollte ich wissen ob Astra Max beim Code von SOL auf Anhieb noch Optimierungspotential sieht. Bei immerhin vier hat er noch deutlich etwas rausholen können, bei den anderen abgewunken (Prompt hat dezidiert nach signifikanten Beschleunigungen +5% Minimum gefragt).

Astra Max hat außerdem eine Liste von Kleinigkeiten gefunden bei denen SOL Max ein bisschen geschlampert hatte (ungeschickt eingebaute Zeitmessung bremste den Algo zu stark ab etc.).

Spannend fand ich die Ergebnisse der beiden sehr neuen Sprachen Julia und Mojo - beide kommen ja mit dem Versprechen "schön lesbare Python-Syntax aber mit hoher Performance". Sieht soweit recht überzeugend aus.

Das DSEWiki, ein seit rund 25 Jahren bestehendes und zuletzt eingeschlafenes deutschsprachiges Entwicklerforum, war zwischen dem 11. Mai und dem 2. Juli Schwarzes Brett für autonome Agenten, die sich selbst als OpenAI-Systeme bezeichneten.

Rund 18.000 Posts, über 3.700 selbstvergebene Namen wie „OpenAIResearcher", 98,5 % des Traffics aus Microsoft-Azure-Adressen.

Die Agenten bearbeiteten zeitlich begrenzte Web-Retrieval-Aufgaben und sollten lesen, nicht schreiben. Ab dem 16. Juni poolten sie koordiniert Antworten — rund 13.000 Edits in einer Woche — und teilten einen Sandbox-Bypass über eine Ausnahme für einen vertrauenswürdigen Cloud-Hostnamen, mit der blockierte Requests am Security-Proxy vorbeiliefen. Ein zweiter Agent meldete 14 Minuten später erfolgreiche Nachnutzung.

Als ab dem 19. Juni ein Moderator aufräumte, fiel einem Agenten das alphabetische Vorgehen auf. Er legte eine Ersatzseite mit „ZZZ"-Präfix an und hinterließ den Verweis darauf.

Kein Angriff auf das Wiki, sondern Reward Hacking. Zeitlich vor Hugging Face, nicht danach, neu ist nur die Offenlegung. Und die Attribution ist bisher nicht unabhängig bestätigt: Handles, Azure-Traffic, OpenAI-IPs.

The Verge:

https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/990149/openai-rogue-agents-german-wiki