Die WWU bietet zahlreiche Tools und Cloud Ressourcen bis zum High-Performance Computing an. Hier gibt es eine Übersicht über die angebotenen Services und Anleitungen:

  • Machine Learning:
    • Interdisziplinäre Lehrprogramm zu Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz InterKI am CeNoS
      Die Kurse richten sich insbesondere an Studierende in den Naturwissenschaften
    • Programmieren in Python von der WWU IT über Lehrveranstaltungen der WWU IT
      Die Kurse richten sich an Studierende aller Fächer und geben eine Einführung in Python und Data Science / Machine Learning
    • incub.AI Programm vom REACH
      Veranstaltungen und Workshops sowie Beratung rund um ML und Ausgründungen
  • Tools / Software:
    Die Systeme der WWU sind größtenteils miteinander verbunden, sodass sich die unten genannten Tools mit Git im Zentrum gut kombinieren lassen.
    • Der JupyterHub bietet einen einfachen Zugang zu einem vorinstallieren Linux System in der Cloud. Dort können insbesondere (aber nicht nur) Python Notebooks auf den Ressourcen der WWU Cloud ausgeführt werden. Standardpakete für Machine Learning sind dort schon vorinstalliert und konfiguriert, sodass auch die Integration mit GPUs und CUDA einfach klappt.
    • Das eigene git https://zivgitlab.uni-muenster.de/ der WWU. Eine kurze Anleitung im Rahmen des incub.AI.tor gibt es hier.
    • Der WWU Kube ist ein Kubernetes-Cluster der WWU, auf welchem eigene Modelle gehostet werden können und per Web erreichbar gemacht werden können. Im Rahmen des incub.AI.tor gibt es eine kurze Anleitung für Anfänger.
    • Die Uni Cloud Münster betreibt einen OpenStack, über welchen eine komplette Cloud Umgebung administriert werden kann.
    • Über die Docker Registry https://harbor.uni-muenster.de können Docker Repositorys wie auch Helm Charts wie im Docker Hub bereitgestellt und archiviert werden. Siehe auch die folgende Anleitung der WWU IT.
    • PALMA II ist ein High-Performance Computer. Es gibt umfassende Anleitungen und die WWU IT und die IVV NWZ bieten ebenfalls eigene Lehrveranstaltungen an. Im Rahmen des incub.AI.tor gibt es eine kurze Anleitung für Anfänger.
  • Software Entwicklung:
    Als Research Software Engineering bezeichnet man die Entwicklung von Nachhaltiger Software aus der Forschung. Die Angebote der WWU konzentrieren sich insbesondere auf die Nutzung der o.g. Tools zur effizienten und nachhaltigen Software Entwicklung in der Forschung.
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