{"id":595,"date":"2019-04-08T15:57:55","date_gmt":"2019-04-08T15:57:55","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?p=595"},"modified":"2020-05-22T11:53:46","modified_gmt":"2020-05-22T11:53:46","slug":"zeiss-hackathon-munich-2019","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/","title":{"rendered":"ZEISS Hackathon Munich: Hacken bis in die Nacht"},"content":{"rendered":"\n

Das war die Devise beim j\u00e4hrlichen Hackathon der ZEISS Digital Innovation Partners vom 8. bis 10. Februar 2019 in M\u00fcnchen. \u201eBringing Data Science to the Nano Age\u201c lautete der Titel der Einladung nach M\u00fcnchen, welcher sieben Mitarbeiter der Saxonia Systems AG (seit 03\/2020 ZEISS Digital Innovation) folgten. Wir waren ein bunt gemischtes Team aus Entwicklern unterschiedlicher Fachgruppen, Designern und Softwarearchitekten und wurden unterst\u00fctzt von einem befreundeten KI-Experten.<\/p>\n\n\n\n

\n
\n

Der Hackathon begann am Freitagabend mit einem Meetup der Datageeks Usergroup aus M\u00fcnchen und drei spannenden Vortr\u00e4gen zu den Themen \u201eWord Embeddings f\u00fcr multilinguale Sprachverarbeitung\u201c, \u201eAnomaliedetektion mit Autoencodern\u201c und \u201eMachine Learning im ZEISS-Unternehmen\u201c.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\"H\u00e4nde<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\"Getr\u00e4nke<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
\n

Am Samstagmorgen startete der eigentliche Hackathon. Nach einer kurzen Begr\u00fc\u00dfung erfolgte direkt der Einstieg ins Thema mit der Vorstellung der m\u00f6glichen Aufgaben: Zur Auswahl standen zwei Aufgaben der ZEISS Semiconductor-Sparte und eine Aufgabe der ZEISS Microscopy, alle aus dem Bereich der Bildverarbeitung, sowie eine vierte Aufgabe zum Thema Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Wir teilten uns in zwei Teams auf und w\u00e4hlten das Zeitreihen-Thema und die Aufgabe zur Defekterkennung auf Photomasken. Ab um eins lief die Uhr \u2013 24 Stunden hatten wir Zeit. Insgesamt 75 Hacker, organisiert in 16 Teams, st\u00fcrzten sich in die Arbeit und versanken hinter ihren Laptops. Neben einem K\u00fchlschrank voller koffeinhaltiger Erfrischungsgetr\u00e4nke sorgten nun auch Mitarbeiter, die Chips und Schokolade vorbeibrachten, f\u00fcr die richtige Hacker-Atmosph\u00e4re.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Aufgabe #1 – Zeitreihenverarbeitung<\/h2>\n\n\n\n

F\u00fcr die Zeitreihen-Aufgabe standen ca. 1,8 Mio. Datenpunkte von 235 Maschinen zur Verf\u00fcgung, die st\u00fcndliche Temperaturmessungen von zwei CPUs enthielten. All diese Maschinen sind irgendwann kaputt gegangen und so wurde den Messpunkten nachtr\u00e4glich die verbleibende Lebenszeit hinzugef\u00fcgt. Das Ziel der Aufgabe bestand darin, aus den gegebenen Temperaturwerten eine Vorhersage der verbleibenden Lebenszeit zu erm\u00f6glichen, um den Nutzer warnen zu k\u00f6nnen und rechtzeitig entsprechende Wartungsarbeiten zu veranlassen. Dar\u00fcber hinaus sollte ein besonderer Fokus auf das UX-Design und eine nutzerfreundliche Darstellung der Vorhersage-Ergebnisse gelegt werden.<\/p>\n\n\n\n

\n
\n

Also ran an die Arbeit und erst einmal die Daten visualisieren. Nachdem wir uns ein Bild gemacht hatten und uns \u00fcber das Ziel der Analyse klar geworden waren, w\u00e4hlten wir zur L\u00f6sung des Problems ein LSTM (Long Short-Term Memory) als neuronales Netzwerk. Diese eignen sich durch ihre \u201eSpeicherf\u00e4higkeit\u201c bestens f\u00fcr eine Zeitreihenverarbeitung.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\"Personen<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Parallel entwickelten wir eine Monitoring-Oberfl\u00e4che, die die Temperaturverl\u00e4ufe in einem \u00fcbersichtlichen Diagramm darstellt und den Nutzer bei Auff\u00e4lligkeiten warnt. Eine rote Linie im Zeitverlauf und eine Warnmeldung sollten dem Nutzer Handlungsbedarf signalisieren.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Aufgabe #2 – Defekterkennung<\/h2>\n\n\n\n

Die erste Teilaufgabe unseres zweiten Teams bestand darin, Mikroskopaufnahmen zu klassifizieren und ellipsenf\u00f6rmige Features auf den Bildern zu erkennen. Hierbei handelte es sich um Defekte auf Photomasken aus der Halbleiterfertigung. Daf\u00fcr standen insgesamt 111 Bilder in den drei Kategorien \u201eDefekt vollst\u00e4ndig sichtbar\u201c, \u201eDefekt teilweise im Bild sichtbar\u201c und \u201eKein Defekt\u201c zur Verf\u00fcgung. Der zweite Arbeitsschritt, die Segmentierung, hatte das Ziel, die Defekte im Bild farbig zu markieren und als Bonusaufgabe sollte eine passende Ellipse um den Defekt gezeichnet werden.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Klassifizierung<\/h3>\n\n\n\n

Aufgrund des kleinen Datensatzes wurde dieser zun\u00e4chst durch Drehen und Spiegeln der Bilder augmentiert. Da es sich im ersten Schritt um eine klassische Bildklassifizierungsaufgabe handelte, entschieden wir uns f\u00fcr die Verwendung eines ResNet 50. Wir trainierten dieses Modell auf einer lokalen GPU, um das fertig exportierte Modell dann in unserer Cloud-L\u00f6sung f\u00fcr die Inferenz zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Zeitgleich entwickelten wir auch in diesem Team eine Web-Oberfl\u00e4che, auf der man die Mikroskopaufnahmen hochladen und das Klassifizierungsergebnis f\u00fcr die erste Teilaufgabe einsehen konnte.<\/p>\n\n\n\n

Das Endergebnis unseres Trainings war eine 100%ige Genauigkeit bei der Klassifizierung der Validierungsdaten. Ein fantastisches Ergebnis, das jedoch bei solch einem geringen Datenumfang erst einmal nicht viel aussagt. Wie so oft in der Verwendung von neuronalen Netzen w\u00e4ren hier mehr Daten von Vorteil gewesen.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Segmentierung<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
\"Personen<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
\n

F\u00fcr die zweite Teilaufgabe entschieden wir uns, die Trainingsdaten selbstst\u00e4ndig mit Labels zu versehen. Hierf\u00fcr markierten wir die Daten mit den zentralen Punkten sowie der langen und kurzen Achse der Ellipsen, damit diese Zusatzinformation das Training eines zweiten Netzes erm\u00f6glicht. Leider ist uns genau hier die Zeit ausgegangen und wir haben es nicht geschafft, die zweite Aufgabenstellung zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

F\u00fcr die Entwicklung und das Training der Machine-Learning-Algorithmen nutzten wir in beiden Teams das Python Framework Keras. Dieses erm\u00f6glicht eine vergleichsweise schnelle und intuitive Erstellung der gew\u00fcnschten Netzwerk-Architekturen und deren Export in g\u00e4ngige Formate.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Zusammenschluss der Komponenten<\/h3>\n\n\n\n

Zu den Bewertungskriterien der Jury geh\u00f6rten neben der technischen L\u00f6sung auch der Businesswert und das UI-Design unserer L\u00f6sungen. Also mussten wir uns auch \u00fcber das Deployment der Machine-Learning-Modelle Gedanken machen, denn eine Konsolenanwendung verkauft sich bekannterma\u00dfen schlecht. Wir entschieden uns in beiden Teams, eine Angular-Webanwendung zu entwickeln, die \u00fcber einen HTTP-Request mit dem Modell in der Cloud kommuniziert und das Ergebnis anschaulich darstellt. Microsoft stellte als einer der Sponsoren der Veranstaltung jedem Team des Hackathons einen Azure-Cloud-Zugang sowie ein Budget von 170 \u20ac zur Verf\u00fcgung. Zudem stand uns ein Mitarbeiterteam mit Rat und Tat zur Seite.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Anwendungen in unserem ersten Team nutzten wir den Azure-Machine-Learning-Dienst, um einerseits die Machine-Learning-Modelle zu hosten und andererseits die Kommunikation mit der Webanwendung zu erm\u00f6glichen. Um das Modell zu hosten, muss dieses zun\u00e4chst im Machine-Learning-Service-Workspace registriert und anschlie\u00dfend in ein Docker Image verpackt werden, welches alle erforderlichen Abh\u00e4ngigkeiten beinhaltet, um das Modell ausf\u00fchren zu k\u00f6nnen. Dieses Image kann anschlie\u00dfend durch eine Azure-Container-Instanz zur Verf\u00fcgung gestellt werden und auf diese Weise als Webservice fungieren. Da Azure jedoch in diesem Dienst keine CORS-Header sendet und diese auch nicht konfiguriert werden k\u00f6nnen, war es nicht m\u00f6glich, diesen Webservice mit einem einfachen HTTP-Request aus unserer Angular-Anwendung heraus anzusprechen. F\u00fcr diese Kommunikation war ein Umweg \u00fcber Azure Functions mit einem separaten HTTP-Endpunkt n\u00f6tig.<\/p>\n\n\n\n

Unserem zweiten Team, das sich mit der Defekterkennung auf Photomasken besch\u00e4ftigte, gelang leider erst wenige Minuten nach Ende der Bearbeitungszeit der Durchstich, der es erm\u00f6glichte, aus einer Webanwendung heraus ein Bild an den HTTP-Endpunkt zu senden und ein Klassifikationsergebnis als Antwort zu bekommen. So konnten wir die Gesamtl\u00f6sung leider nicht offiziell pr\u00e4sentieren, aber unserem inneren Wohlbefinden tat der Erfolg gut und wir haben viel \u00fcber das Deployment von Machine-Learning-Modellen dazugelernt.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Ergebnispr\u00e4sentation<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n

Der Hackathon wurde am Sonntagnachmittag mit den Teampr\u00e4sentationen beendet. Jedes Team hatte in einem Pitch drei Minuten Zeit, die f\u00fcnfk\u00f6pfige Jury von seinen Ideen und der Umsetzung zu \u00fcberzeugen.<\/p>\n\n\n\n

Es war \u00fcberaus interessant, die bunte Palette an L\u00f6sungsans\u00e4tzen zu sehen. Von einem ausgefeilten Businesskonzept oder einer besonders eleganten UI bis hin zu h\u00f6chst anspruchsvollen technischen L\u00f6sungen war alles dabei. Leider gingen unsere beiden Teams bei der Preisverleihung leer aus.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\"Personen<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

In unserem R\u00fcckreisegep\u00e4ck hatten wir aber nicht nur einige Werbegeschenke und etwas Schlafmangel, sondern vor allem wertvolle Erfahrungen in der Entwicklung von Machine-Learning-L\u00f6sungen f\u00fcr Zeitreihen und Bildverarbeitung, in der Umsetzung von Machine Learning in der Azure Cloud und in der Entwicklung einer Schnittstelle zwischen Webanwendung und Azure-Machine-Learning-Diensten. Wir bekamen einen Einblick, was es bedeutet, Daten vorzubereiten und zu labeln, konnten unsere CSS-Skills auffrischen und hatten jede Menge Spa\u00df in der Teamarbeit.<\/p>\n\n\n\n

Wir bedanken uns bei dem Veranstalter ZEISS Digital Innovation Partners f\u00fcr die gelungene Organisation, die Konzeption der Aufgabenstellungen, die Hilfestellungen und die exzellente Verpflegung. Es war uns eine gro\u00dfe Freude.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Bilder: \u00a9 ZEISS Hackathon Munich 2019<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dieser Blogbeitrag berichtet von unseren Erfahrungen und Eindr\u00fccken beim ZEISS Hackathon Munich 2019. Die Aufgaben besch\u00e4ftigten sich mit Bildverarbeitung sowie Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.<\/p>\n","protected":false},"author":26,"featured_media":599,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[257,258,259,260,261,262,263,264,265,266],"topics":[],"class_list":["post-595","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein","tag-defekterkennung","tag-zeitreihenverarbeitung","tag-hackathon","tag-bildverarbeitung","tag-cpu-monitoring","tag-zeiss-digital-innovation-partners","tag-zeiss-microscopy","tag-semiconductor","tag-datageeks-usergroup","tag-meetup"],"acf":[],"yoast_head":"\nZEISS Hackathon Munich 2019 - ZEISS Digital Innovation Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Dieser Bericht zeigt unsere Erfahrungen beim ZEISS Hackathon Munich 2019 und zu den Aufgaben zu Bildverarbeitung, Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"ZEISS Hackathon Munich 2019 - ZEISS Digital Innovation Blog\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Dieser Bericht zeigt unsere Erfahrungen beim ZEISS Hackathon Munich 2019 und zu den Aufgaben zu Bildverarbeitung, Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Digital Innovation Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/ZEISSDigitalInnovation\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-04-08T15:57:55+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2020-05-22T11:53:46+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1431\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"954\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Timon Kretzschmar\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@ZEISS_di\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@ZEISS_di\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Timon Kretzschmar\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/\",\"url\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/\",\"name\":\"ZEISS Hackathon Munich 2019 - ZEISS Digital Innovation Blog\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg\",\"datePublished\":\"2019-04-08T15:57:55+00:00\",\"dateModified\":\"2020-05-22T11:53:46+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#\/schema\/person\/354cac262af5a7f3ee9b7a49d6d1a6fa\"},\"description\":\"Dieser Bericht zeigt unsere Erfahrungen beim ZEISS Hackathon Munich 2019 und zu den Aufgaben zu Bildverarbeitung, Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg\",\"width\":1431,\"height\":954,\"caption\":\"H\u00e4nde tippen auf Tastatur\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"ZEISS Hackathon Munich: Hacken bis in die Nacht\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/\",\"name\":\"Digital Innovation Blog\",\"description\":\"\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#\/schema\/person\/354cac262af5a7f3ee9b7a49d6d1a6fa\",\"name\":\"Timon Kretzschmar\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/kretzschmar_timon-150x150.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/kretzschmar_timon-150x150.jpg\",\"caption\":\"Timon Kretzschmar\"},\"description\":\"Timon Kretzschmar hat Informationssystemtechnik (Dipl.-Ing.) an der TU Dresden studiert und arbeitet seit 2018 bei der ZEISS Digital Innovation im Bereich Softwareentwicklung. Sein Interesse gilt vorrangig der Entwicklung von KI-Anwendungen und deren Integration in Softwareprodukte. Insbesondere faszinieren ihn Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr medizinische Anwendungsf\u00e4lle.\",\"url\":\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/author\/timonkretzschmar\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"ZEISS Hackathon Munich 2019 - ZEISS Digital Innovation Blog","description":"Dieser Bericht zeigt unsere Erfahrungen beim ZEISS Hackathon Munich 2019 und zu den Aufgaben zu Bildverarbeitung, Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"ZEISS Hackathon Munich 2019 - ZEISS Digital Innovation Blog","og_description":"Dieser Bericht zeigt unsere Erfahrungen beim ZEISS Hackathon Munich 2019 und zu den Aufgaben zu Bildverarbeitung, Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.","og_url":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/","og_site_name":"Digital Innovation Blog","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/ZEISSDigitalInnovation\/","article_published_time":"2019-04-08T15:57:55+00:00","article_modified_time":"2020-05-22T11:53:46+00:00","og_image":[{"width":1431,"height":954,"url":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Timon Kretzschmar","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@ZEISS_di","twitter_site":"@ZEISS_di","twitter_misc":{"Verfasst von":"Timon Kretzschmar","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"6\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/","url":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/","name":"ZEISS Hackathon Munich 2019 - ZEISS Digital Innovation Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg","datePublished":"2019-04-08T15:57:55+00:00","dateModified":"2020-05-22T11:53:46+00:00","author":{"@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#\/schema\/person\/354cac262af5a7f3ee9b7a49d6d1a6fa"},"description":"Dieser Bericht zeigt unsere Erfahrungen beim ZEISS Hackathon Munich 2019 und zu den Aufgaben zu Bildverarbeitung, Zeitreihenverarbeitung und CPU-Monitoring.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#primaryimage","url":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg","contentUrl":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1.jpg","width":1431,"height":954,"caption":"H\u00e4nde tippen auf Tastatur"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/zeiss-hackathon-munich-2019\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"ZEISS Hackathon Munich: Hacken bis in die Nacht"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#website","url":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/","name":"Digital Innovation Blog","description":"","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#\/schema\/person\/354cac262af5a7f3ee9b7a49d6d1a6fa","name":"Timon Kretzschmar","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/kretzschmar_timon-150x150.jpg","contentUrl":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/kretzschmar_timon-150x150.jpg","caption":"Timon Kretzschmar"},"description":"Timon Kretzschmar hat Informationssystemtechnik (Dipl.-Ing.) an der TU Dresden studiert und arbeitet seit 2018 bei der ZEISS Digital Innovation im Bereich Softwareentwicklung. Sein Interesse gilt vorrangig der Entwicklung von KI-Anwendungen und deren Integration in Softwareprodukte. Insbesondere faszinieren ihn Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr medizinische Anwendungsf\u00e4lle.","url":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/author\/timonkretzschmar\/"}]}},"author_meta":{"display_name":"Timon Kretzschmar","author_link":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/author\/timonkretzschmar\/"},"featured_img":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/05\/201904_ZEISS_Hackathon_Munich_2019_1-600x400.jpg","coauthors":[],"tax_additional":{"categories":{"linked":["<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Allgemein<\/a>"],"unlinked":["<span class=\"advgb-post-tax-term\">Allgemein<\/span>"]},"tags":{"linked":["<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Defekterkennung<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Zeitreihenverarbeitung<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Hackathon<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Bildverarbeitung<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">CPU-Monitoring<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">ZEISS Digital Innovation Partners<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">ZEISS Microscopy<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Semiconductor<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Datageeks Usergroup<\/a>","<a href=\"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/category\/allgemein\/\" class=\"advgb-post-tax-term\">Meetup<\/a>"],"unlinked":["<span class=\"advgb-post-tax-term\">Defekterkennung<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Zeitreihenverarbeitung<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Hackathon<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Bildverarbeitung<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">CPU-Monitoring<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">ZEISS Digital Innovation Partners<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">ZEISS Microscopy<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Semiconductor<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Datageeks Usergroup<\/span>","<span class=\"advgb-post-tax-term\">Meetup<\/span>"]}},"comment_count":"0","relative_dates":{"created":"Posted 7\u00a0Jahren ago","modified":"Updated 6\u00a0Jahren ago"},"absolute_dates":{"created":"Posted on April 8, 2019","modified":"Updated on Mai 22, 2020"},"absolute_dates_time":{"created":"Posted on April 8, 2019 3:57 p.m.","modified":"Updated on Mai 22, 2020 11:53 a.m."},"featured_img_caption":"","series_order":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/595","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/26"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=595"}],"version-history":[{"count":12,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/595\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1238,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/595\/revisions\/1238"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/599"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=595"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=595"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=595"},{"taxonomy":"topics","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/wp-json\/wp\/v2\/topics?post=595"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}