Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie von den Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz. Der Autor behandelt zu Beginn ausführlich mathematische und theoretische Grundlagen. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schließlich die Transformer-Architektur und große Sprachmodelle kennen. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittenen Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code-Refactoring und vieles mehr. Sie lernen, Methoden auszuwählen, Daten aufzubereiten und KI-Verfahren gewinnbringend zu kombinieren.Mit zahlreichen Codebeispielen und ausführlichen Erklärungen eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung. Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg.Aus dem Inhalt:Logik und diskrete MathematikStochastik und weitere mathematische GrundlagenÜberwachtes und unüberwachtes LernenReinforcement LearningDatenanalyse: Aufbereitung und VisualisierungBig Data mit Apache HadoopKNN und Deep LearningBilderkennung und -verarbeitungChatbots und ÜbersetzungCode Refactoring und DokumentationTransformer-Architektur und LLMsMachine Learning Pipelines

Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie von den Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz. Der Autor behandelt zu Beginn ausführlich mathematische und theoretische Grundlagen. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schließlich die Transformer-Architektur und große Sprachmodelle kennen. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittenen Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code-Refactoring und vieles mehr. Sie lernen, Methoden auszuwählen, Daten aufzubereiten und KI-Verfahren gewinnbringend zu kombinieren.Mit zahlreichen Codebeispielen und ausführlichen Erklärungen eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung. Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg.Aus dem Inhalt:Logik und diskrete MathematikStochastik und weitere mathematische GrundlagenÜberwachtes und unüberwachtes LernenReinforcement LearningDatenanalyse: Aufbereitung und VisualisierungBig Data mit Apache HadoopKNN und Deep LearningBilderkennung und -verarbeitungChatbots und ÜbersetzungCode Refactoring und DokumentationTransformer-Architektur und LLMsMachine Learning Pipelines