Künstliche Intelligenz und Machine Learning Das umfassende Lehrbuch
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9204-7
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9205-4
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9207-8
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9208-5
Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie von den mathematischen und informatischen Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz. Sascha Kersken vermittelt Ihnen fundiertes Wissen zu Machine Learning, Deep Learning, neuronalen Netzen und vielem mehr. Mit zahlreichen Codebeispielen in Python, ausführlichen Erklärungen und praxisnahen Projekten eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung. Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg.
- Grundlagen, Implementierung und Anwendung aller wichtigen Verfahren
- Inkl. Deep Learning, Datenanalyse, Sprach- und Bildverarbeitung
- Mit Aufgaben und ausführlichen Lösungen zum Selbststudium
Das lernen Sie hier:
-
Grundlagen verstehen
Von den mathematischen und wissenschaftlichen Grundlagen wie Logik, linearer Algebra, Stochastik und Analysis bis zur theoretischen Informatik lernen Sie alle wichtigen Konzepte kennen. Praktische Werkzeuge wie Python, Jupyter Notebooks und wichtige Bibliotheken werden lernfreundlich eingeführt.
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Alle wichtigen KI-Verfahren beherrschen
Sie erlernen klassische Algorithmen wie Suchalgorithmen und genetische Algorithmen ebenso wie moderne Machine-Learning-Verfahren, neuronale Netze und Deep Learning. Von Labyrinth-Lösungen über Spiele wie Mühle bis zu komplexen neuronalen Netzen.
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Anwendungen in der Praxis
Entwickeln Sie fortgeschrittene Chatbots, unterscheiden Sie Tierarten in Bildern, lassen Sie Code-Refactoring automatisch vornehmen und vieles mehr. Von der Datenaufbereitung bis zur Kombination verschiedener Verfahren bereitet Sie das Buch optimal auf die berufliche Praxis vor.
Aus dem Inhalt
- Logik und diskrete Mathematik
- Stochastische und weitere mathematische Grundlagen
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Reinforcement Learning
- Datenanalyse: Aufbereitung und Visualisierung
- Big Data mit Apache Hadoop
- KNN und Deep Learning
- Bildverarbeitung und -erkennung
- Textverarbeitung: Chatbots, Übersetzung
- Code-Refactoring und Dokumentation
- Transformer-Architektur und LLMs
- Machine Learning Pipelines
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