Seinen Erstkontakt mit Code hatte Fynn in der vierten Klasse - love at first sight. Seitdem hat er von Mikrokontroller über Webentwicklung, iOS-Entwicklung, Machine Learning und Algorithmik bis hin zu IoT alles einmal ausprobiert. Mit 14 Jahren wurde Fynn ein Stipendium von Apple zu der weltweiten Entwicklerkonferenz WWDC im Silicon Valley verliehen. Seine Praktika bei mbTech zur Anwendung von Deep Learning in der Automobilbranche und an der Universität Stuttgart am Institut für maschinelle Sprachverarbeitung boten ihm bereits mehrere Erfahrungen mit Machine Learning. Momentan besucht er die Neuronale Netze AG des Freiburg Seminars, arbeitet als iOS-Entwickler beim Startup "Cedalo"und bringt Schüler*innen an seiner Schule das Programmieren bei.
Talk: A.I. - demystified
In seinem Talk erläutert Fynn den Grund für den Einsatz von Machine Learning Verfahren, indem er auf die Grenzen der herkömmlichen Programmierung eingeht. Dabei betrachtet er den grundliegenden Unterschied zwischen der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns, das durch seinen Aufbau komplexe Strukturen erkennen kann und eines Computers, der im Wesentlichen nur Addieren und Vergleichen kann. Anschließend gibt er einen Überblick über die diversen Begriffe wie „Künstliche Intelligenz”, „Machine Learning” und „Deep Learning” und erklärt ihre Zusammenhänge. Als letzten Punkt geht er exemplarisch auf zwei Ansätze ein (Neuronale Netze und Lineare Regression), um ein Gefühl für die Thematik vermitteln zu können.
Er möchte dabei jedoch vollständig auf Code, Formeln oder komplizierte Mathematik verzichten und den Fokus auf Verständlichkeit setzen.
