Wurm / Steininger Schrödinger programmiert KI

Das etwas andere Fachbuch
1. Auflage 2025
ISBN: 978-3-367-10903-6
Verlag: Rheinwerk
Format: PDF
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Deutsch, 699 Seiten

Reihe: Rheinwerk Computing

Du kannst schon Python und möchtest jetzt mit KI durchstarten? Und zwar wirklich selbst programmieren und lernen, was dahinter steckt? Perfikt! Schrödinger hat den gleichen Plan wie du und kennt zwei Profis, die euch alles erklären. Wichtige KI-Algorithmen, wie man sie implementiert und wann welcher am besten passt. Ihr lernt, scikit-learn, TensorFlow und Keras zu verwenden – mächtige Frameworks und Bibliotheken. Zu jedem Thema stehen Jupyter Notebooks mit dem Code aus dem Buch online für euch bereit.Schrödinger stellt meist genau die Frage, die du auch gerade hattest, und Bernhard und Sebastian haben immer eine gute Antwort parat. Gemeinsam implementiert ihr Entscheidungsbäume und Co., arbeitet euch durch Zeitreihenanalysen und schreibt einen Chatbot mit eigenem kleinen GPT.Mit außergewöhnlichen Beispielen, in Farbe und fantastisch illustriert.

Aus dem Inhalt:

Warum Python für KI so genial ist
Merkmale, Räume und Vektoren – die Mathematik, mit der Maschinen lernen
K-nearest Neighbors, k-means und DBScan
Deep Learning mit mächtigen Bibliotheken: scikit-learn, TensorFlow und Keras
Clusteranalyse
Entscheidungsbäume
Bildklassifizierung: Hund oder Katze?
Neuronale Netze und Transformer verstehen
Ein einfacher Chatbot mit eigenem GPT

Autoren/Hrsg.

Wurm, Bernhard

Steininger, Sebastian

Inhaltsverzeichnis

1.  Große neue Welt -- Features ... 19  Wieso neu? ... 20  Die Dreifaltigkeit der KI-Welt ... 23  Unendliche Räume ... 27  Raumreduktion ... 32  Ran an den Code, raus in die Cloud! ... 35  Daten vorbereiten: Alles da, alles normal, alles klar? ... 42  Einen schnellen Blick riskieren ... 44  Ein Bild sagt mehr als tausend Worte ... 50  Unterm Mikroskop ... 56  Wurmlöcher -- Schrödingers Katze erkundet neue Dimensionen ... 61  2.  Auf gute Nachbarschaft -- Abstandsmetriken, K-Means, DBScan und K-Nearest-Neighbor ... 69  Geh auf Distanz! ... 70  Tanz nicht aus der Reihe! -- Normalisierung ... 76  Wie ähnlich wir uns doch sind ... 78  Abstände in der Nussschale ... 82  Der Durchschnitts-Nachbar ... 83  Schwere Stellvertreter ... 88  Orchideentypen ... 100  Dicke Freunde ... 107  Stressige Tage ... 110  Drama-Nachbarn, die nicht ins Bild passen ... 117  Neue Nachbarn ... 122  Wertvorhersage mit KNN ... 124  Gesellschaftsspiele in der Nachbarschaft ... 126  Lärmbelästigung in der Nachbarschaft? ... 131  3.  Was uns trennt und verbindet -- Clusteranalyse ... 141  Aufstieg mit der Ellenbogentechnik ... 142  Den Ellenbogen kommen sehen ... 146  Schattenspiele ... 149  Ich werfe Schatten ... 153  Fertige Schatten ... 159  4.  Pflanzenkunde -- Entscheidungsbäume ... 165  Einfache Pflanzen ... 166  Unordnung genau messen ... 169  Von der Unordnung zur Information ... 171  Schrödingers Tageszeitenbaum ... 172  Der Kreislauf der Natur ... 177  Baumnattern ... 182  List Comprehension ... 184  Die Informationen in der DNA ... 185  Lass den Baum wachsen ... 187  Pflanzenarten ... 190  Neue Art züchten ... 192  Die Gärtnerei ... 194  Kontinuierliches Wachstum ... 197  Kontinuierliches Wachstum in der Praxis ... 205  Kontinuierlicher Fortschritt ... 209  Ein Blick in die Zukunft ... 213  Theoretische Vorhersagen ... 215  Praktische Vorhersagen ... 218  5.  Pflanzen im Fitnessstudio -- Modellbeurteilungen ... 223  Fitnessvergleich ... 224  Die Wahl des Besten ... 231  Im Gleichgewicht der Widersprüche ... 233  Fitness für die Formel 1 ... 233  Fitnessübung: Wiederholung ... 236  Viele, wenige oder doch wieder viele? ... 238  Modelle am Leistungsprüfstand ... 241  Fit im Code! Aber fit am (Taschen-)Rechner? ... 245  6.  Wenn du den Wald vor lauter Bäumen nicht siehst -- Von Random Forest bis BoostedDecision Trees ... 249  Klein, aber fein -- Pflanzenpflege ... 250  Wenn du den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr siehst ... 253  Monokultur ... 255  Ab in die Baumschule ... 256  Profi-Förster ... 259  Pflanzenähnlichkeiten und Verwechslungen vermeiden ... 261  Bäume im Trainingslager ... 267  Entscheidungen im Raketentempo ... 274  Einen Gang höher ... 279  7.  Schreib, was ich denke! -- Levenshtein und N-Gramme ... 283  Ähnliche, aber nicht gleiche Wörter ... 284  Fehler korrigieren ... 290  Ähnliche Produktnamen finden ... 293  Das hört sich gleich an ... 295  Ein Wort ergibt das andere: N-Gramme als digitale Wahrsager ... 301  Noch mehr russische Mathematik: die Markov-Annahme ... 303  Doppelter Wurstsalat ... 304  Von Null auf N-Gramm -- Code statt Zaubersprüche ... 305  Schrödingers Autovervollständigung ... 309  Zeichen für Zeichen oder doch ein halber Satz? ... 312  Die unbekannte Vorhersage: Back-off-Modelle ... 315  Ich mag es groß ... 318  Vorhersage auf Basis des zuletzt Gelesenen ... 320  Textanalyse mit spaCy ... 325  8.  Ich denke, also bin ich! -- Neuronale Netze ... 329  Der kleinste Teil des Gehirns ... 330  Denken wie ein Computer ... 339  Erste Denkversuche ... 346  Die zweite Epoche: Wiederholen hilft! ... 351  Einer für alle und alle für einen ... 355  Probieren geht über Studieren ... 367  Ein neues Zuhause ... 376  Schicht um Schicht wird dein Wissen dicht ... 383  9.  Schulbeginn -- Wie neuronale Netze lernen ... 387  Vom Zufall zur Information ... 388  Lernen durch Lehren ... 427  Handeln an der Wall Street ... 431  Waldwanderung ins Tal ... 434  Unterrichtswiederholung ... 440

10.  Herr Ingenieur Breitfuss -- Feature Engineering ... 445  Wenn Daten einen Blackout haben ... 446  Daten-Patchwork: flicken, was fehlt ... 451  Die Daten-Dolmetscher ... 457  Dolmetscher-Training ... 460  Du bist nicht normal! ... 463  Normal werden ... 468  Vom Laien zum Datendolmetsch-Profi ... 470

11.  Von der Schule an die Uni -- Neuronale Netze anwenden ... 475  Modelle an der Universität ... 476  Wie schnell lernst du? ... 477  Wachstum einmal anders ... 480  Studentenleben ... 483  Der Optimizer ... 484  Wenn die Jeans nicht passt ... 486  Aufhören, wenn es am schönsten ist ... 488  Daten grafisch auswerten ... 490  Dropout ... 491  Der Weg ist das Ziel ... 493  Auf eigene Kosten leben ... 494  Die Spitze des Eisbergs ... 496  Tuning-Werkstatt ... 503  Die Spreu vom Weizen trennen ... 508  Wettrennen ... 514  Klausur ... 519

12.  Ein Bild sagt mehr als tausend Worte -- Neuronale Netze und Bilder ... 523  Ich fühle mich beobachtet ... 524  Ein Bild »tensorfizieren« ... 528  Freibad ... 530  Kernel ... 533  Links, zwo, drei, vier, links ... ... 537  Bild-ung ... 540  CNN ... 543  Kunst am Bau ... 547  Klassenfoto der 10 C ... 548  Falten sind ein Zeichen von Weisheit ... 551  Das Rudel bekommt Zuwachs ... 554  Zu faul zum Lernen ... 557  Wenn Faulheit zur Gewohnheit wird ... 562

13.  Heute ist das Gestern von morgen -- Zeitreihen ... 567  Den Fluss der Zeit verstehen ... 568  Zeitreisen für Anfänger ... 570  Ein Gastronom beim Wahrsager ... 578  Die Periode ... 586  Tod der Statistik ... 589  Zeitreisen für Fortgeschrittene ... 592  Zu einfach für das RNN ... 597  Reisen in die Vergangenheit ... 601

14.  Abrakadabra, Text verwandle dich! -- Tokenizing und Embedding ... 605  Das Wörterbuch der Zahlen ... 606  Partner finden ... 609  Onlinedating ... 611  Mit Tokens in die Spielhalle ... 613  Ein Raum sagt mehr als tausend Worte ... 616  Ich packe meinen Koffer und nehme mit ... ... 616  Den Wörtern müssen Taten folgen ... 620  Räume, die Sinn ergeben ... 623  Zauberschule -- der Vektorenzauber ... 629  Und es geht doch! ... 634  Ein Wörterbuch schreiben ... 637  Eine neue Epoche ... 641

15.  Transformer auf der Jagd nach Bedeutung -- Transformer ... 645  Ich verstehe nur Bahnhof ... 646  Geotracking für die Wächter ... 654  Aufmerksamkeit ist der Schlüssel zum Erfolg ... 656  Wächter beim Maskenball ... 660  Schrödinger baut einen Wächter-Killer ... 663  Gratulation! ... 691  Index ... 697

Über Autor(innen)

Wurm, Bernhard
Bernhard Wurm ist Softwareentwickler aus Leidenschaft und kann sich noch sehr gut an seine ersten Programmierversuche erinnern. Er weiß, dass gute Nerven und Ausdauer genauso gefragt sind wie Neugierde und Spaß am logischen Denken. Auf jeden Fall hat ihn noch kein Programm in die Knie gezwungen; er studierte prompt Information Engineering und Management sowie Software Engineering. Inzwischen leitet er ein österreichisches Software-Unternehmen. Seine Interessen sind breit gestreut, aber immer computer-affin: Sie reichen von Distributed Computing über die digitale Bilderverarbeitung und Software-Architekturen bis hin zu den neuesten Technologien.