Mach es endlich digital – GTD

Irgendwie ein blöder Titel und irgendwie will es auch keiner so richtig. Aufräumen. Hat schon als Kind keiner gern gemacht. Und deshalb müllt man sich auch Online und im Digitalen alles voll.

Jeder hat auf seinem Rechner zig Spiele wovon er/sie am Ende nur ein oder zwei WIRKLICH spielen. jeder hat zig Schreibprogramme installiert aber im Grunde würde das Betriebssystemeigene Notepad für über 90% der Arbeiten die man damit macht vollkommen ausreichen. Wir surfen zig Stunden im Internet, vergessen aber wieder die wichtige Seite über den Kaffe Siphon wo man gestern das coole video dazu gesehen hat und stellt dann lieber zeitverschwendend die Frage in irgendeinem sozialen Netzwerk wo man so eine Hippster Kaffeemaschine herbekommt, usw.

Irgendwann kommt man dann auf den Trichter: Das muß doch auch einfacher und effizienter gehen. Ja.

Früher hies es immer „schalt Dein Hirn ein“, später gabs und gibt es dazu Methoden wie man sich selbst besser erziehen kann sich und seine digitale Umgebung auzuräumen.

Eines der Schlagwörter zu denen man sich da gerne mal googeln kann ist „GTD“ (steht für „Getting Things Done“) und daraus entstanden dann so Dinge wie Livin in One Textfile, Hippster PDA, Bullet Journal, etc.

Auch diverse Online Tools wie Evernote, Joplin oder Instapaper bilden selbiges ab.

Ziel all dieser Tools und Methoden ist es lediglich, das man den ganzen Ballast an unnötigen Daten um die wirklich wichtigen Informationen ausfiltert.

Das coole ist, das keines dieser Methoden oder Tools einem direkt vorschreibt WIE man WAS zu tun hat, sondern jeder kann das so anwenden und umsetzen wie er will.

Ich sammele z.B. in Joplin in verschiedenen Unterabschnitten Infos, Snippets, Screenshots, Ideen, Texte, etc. Das kann ich dann später viel leichter wiederfinden, auf dem Handy oder Desktop, kann es vor allen Dingen sehr leicht sichern (alles liegt als kleine Dateien in einem Ordner ab) und auf einem anderen Rechner wieder herstellen, etc.

Und wie man an dem Screenshot sieht könnte man das jetzt auch noch verbessern, unterteilen, etc. Aber ich mag lieber flache Hierarchien.

Natürlich kann man damit ganze Rezeptbücher, Malideen, MakeUp und Schminktipps sammeln und organisieren, Checklisten für Einkauf und Urlaub sowie Tabellen für Rechnungen oder andere Dinge im Job anlegen, verteilen, etc. Ist eben genau wie mit einem Pinsel, Schraubendreher oder Küchenmesser – alles super Werkzeuge was aber am Ende rauskommt dafür sind wir selbst verantwortlich.

Ebenso habe ich auch schon seit Jahren immer ein analoges Notizbuch so richtig aus Papier im DIN-A-5 oder A-6 Format dabei und noch meist irgendwo das oben angesprochene Hippster PDA oder wenn man so will ein paar Blätter mit einer Büro-Klammer-Klemme Dingens  zusammengehalten. Kann man dann sogar noch das Altpapier verwenden.

Wie man sieht hat sich nicht viel geändert und man hat sogar das Gefühl wenn man z.B. andere Tools aus anderen Bereichen – hier mein Kombiwinkel – dazu nimmt das alles irgendwie zusammen passt … wie hier in eine Kartentasche aus dem Foto-Bereich.

Ob man dazu jetzt Selbstorganisation, Minimalismus oder GTD sagt es bleibt dasselbe. Einfach locker durch die Hose atmen. Vielleicht hilfts dem ein oder anderen ja. Enjoy.

Review Deep Learning mit Microsoft Azure

-Werbung- Das Thema KI Netze, Neuronale Netze und die Entwicklung drumherum hat mich so interessiert, das ich mir das Buch „Deep Learning mit Microsoft Azure“ aus dem Rheinwerk Verlag doch mal genauer angeschaut habe. Das Autorentrio Mathew Salvaris, Danielle Dean und Wee Hyong Tok hat hier versucht auf rund 260 Seiten ein komplexes Thema dar zu stellen.
Zuerst wird einem natürlich erst einmal erklärt was KI, Neuronale Netze, Deep Learning, etc. ist. Danach geht es in Teil 2 um die KI-Plattform Azure und dessen Werkzeugkasten. Dann geht es um KI-Netzwerke in der Praxis und zu guter Letzt gibt es noch ein paar Best Practice Ansätze.
Das Buch ist sehr kompakt geschrieben und enthält durch den lehrenden Charakter viele Informationen, die am Ende jedes Kapitels nochmal zusammenfassend dargestellt werden. Gerade die Unterschiede in den verschiedenen Neuronalen Netzen werden gut erklärt. Gut finde ich auch,m das der praktische Bezug im Maschine Learning innerhalb Azure gegeben ist. Was das Buch nicht leistet ist der praktischere Bezug bzw. viele praktische Beispiele. Dies ist auch wegen der Vielfältigkeit von gegebenen Problemstellungen oft schwierig und das Taschenbuchformat von etwas weniger als 300 Seiten würde dann bei weitem überschritten werden. Das Buch ist also ein gutes Einstiegswerk – ggf. mit etwas Vorkenntnissen damit das Thema einfacher ist – in die Thematik Deep Learning, Maschine Learning mit Microsoft Azure sodass man einen guten Überblick hat was man damit alles machen kann.