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Künstliche Intelligenz verstehen

Künstliche Intelligenz verstehen

Der praktische Einstieg ins Fachgebiet KI – Ausprobieren und Weiterprogrammieren, mit Übungen und Glossar

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Beschreibung

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

07.11.2023

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

382

Maße (L/B/H)

22,7/17/2,4 cm

Beschreibung

Rezension

»Das große Plus des vorliegenden Buchs liegt denn auch darin, dass es dem Leser ermöglicht, grundlegende KI-Konzepte selbst auszuprobieren und dadurch zu begreifen. Das macht Spaß und ist überaus lehrreich. Daher empfiehlt sich das Buch für alle, die verstehen wollen, wie künstliche Intelligenz tatsächlich funktioniert.«
»Für all jene zu empfehlen, die Interesse und Freude daran haben, sich mit Künstlicher Intelligenz auseinanderzusetzen, und zwar mit wenig – oder auch etwas mehr – Vorwissen.«
»Geboten wird ein interaktiver Blick in die Funktionsweise der KI, der Spaß macht.«
»Konsequent alltagsnah und ungewöhnlich unterhaltsam präsentiert dieses Lehrbuch wichtige KI-Themen. [...] Mit verblüffend alltagsnahen Beispielen und großartigen, teils sehr witzigen Illustrationen vermittelt es aber auch dieser Zielgruppe viel wichtiges Wissen rund um die KI.«
»Zugängliche, wirklich praxisorientierte Einführungen in KI sind nicht gerade üppig gesät. Pit Noack legt nun ein solches Buch vor. [...] Auch die Grafiken und Illustrationen von Sophia Sanner machen die sperrige, viel logisches Denken erfordernde Materie geschmeidiger.«
»Der Akzent dieser Veröffentlichung liegt in der Beschreibung und Veranschaulichung der zugrunde liegenden Technologien und des Funktionierens der KI. Der systematische Aufbau erschließt gut das Themenfeld.«

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

07.11.2023

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

382

Maße (L/B/H)

22,7/17/2,4 cm

Gewicht

724 g

Auflage

2. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-9858-2

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Für alle, die sich ernsthaft einarbeiten wollen.

Stefan-Wichmann aus Speckgürtel Berlins am 14.07.2024

Bewertungsnummer: 2244189

Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Rezensiert wird das Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ Redaktioneller Hinweis: Das Buch wurde mir kostenlos als Rezensionsexemplar überlassen. Kurzfazit: Sterne: 5 Lesbarkeit: nicht spielerisch einfach, aber weiterführend und interessant -------------------------------------------------------------------------- Meine Meinung: Ich habe das Buch im Format PDF und alternativ als ePub gelesen, wobei mir die ePub-Ausgabe auf Smartphone und Tablet viel besser gefiel, da die Schrift umgebrochen und am Bildschirm angepasst ist. Natürlich ist dies auch vom eBookreader abhängig, da es ja auch welche gibt, die das PDF zur Anzeige optimieren können. Tatsächlich scheinen, für Interessierte, Programmierkenntnisse nicht notwendig zu sein, aber ohne Faible für die Programmierung wird es schwerfallen, sich in das Buch einzuarbeiten. Die Kapitel im Anhang helfen durch die Anleitung zur Javascriptprogrammierung, durch die Erklärungen zu p5.js, bzw. dem entsprechenden Online-Editor. Wer tiefer einsteigen möchte und Programmiererfahrung hat, wird ergänzend sicher das ebenfalls im Verlag veröffentlichte Buch zur Programmierung eigener KI-Anwendungen in Python erwerben. -------------------------------------------------------------------------- Fazit: Nicht spielerisch und schon gar nicht einfach, aber interessant für alle Programmierbegeisterten auch durch die Beispiele zur Spieleprogrammierung. -------------------------------------------------------------------------- (Da ich nicht weiß, ob, wenn man ein Bestelllink hinterlegen möchte oder ich dies als Werbung kennzeichnen muss, tue ich dies einfach) Werbung: Titel: Künstliche Intelligenz verstehen – Eine spielerische Einführung Autor: Pit Noack, Sophia Sanner ISBN 978-3-8362-9858-2 Wie folgt ist mein Bewertungsmaßstab: 5x - Klare Empfehlung von meiner Seite aus. 4x - Hat ein kleines Manko, aber dennoch gut 3x - Kann man benutzen 2x - Keine Empfehlung von mir, nicht gut handhabbar. 1x - Ist unbrauchbar / fehlerhaft.
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Für alle, die sich ernsthaft einarbeiten wollen.

Stefan-Wichmann aus Speckgürtel Berlins am 14.07.2024
Bewertungsnummer: 2244189
Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Rezensiert wird das Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ Redaktioneller Hinweis: Das Buch wurde mir kostenlos als Rezensionsexemplar überlassen. Kurzfazit: Sterne: 5 Lesbarkeit: nicht spielerisch einfach, aber weiterführend und interessant -------------------------------------------------------------------------- Meine Meinung: Ich habe das Buch im Format PDF und alternativ als ePub gelesen, wobei mir die ePub-Ausgabe auf Smartphone und Tablet viel besser gefiel, da die Schrift umgebrochen und am Bildschirm angepasst ist. Natürlich ist dies auch vom eBookreader abhängig, da es ja auch welche gibt, die das PDF zur Anzeige optimieren können. Tatsächlich scheinen, für Interessierte, Programmierkenntnisse nicht notwendig zu sein, aber ohne Faible für die Programmierung wird es schwerfallen, sich in das Buch einzuarbeiten. Die Kapitel im Anhang helfen durch die Anleitung zur Javascriptprogrammierung, durch die Erklärungen zu p5.js, bzw. dem entsprechenden Online-Editor. Wer tiefer einsteigen möchte und Programmiererfahrung hat, wird ergänzend sicher das ebenfalls im Verlag veröffentlichte Buch zur Programmierung eigener KI-Anwendungen in Python erwerben. -------------------------------------------------------------------------- Fazit: Nicht spielerisch und schon gar nicht einfach, aber interessant für alle Programmierbegeisterten auch durch die Beispiele zur Spieleprogrammierung. -------------------------------------------------------------------------- (Da ich nicht weiß, ob, wenn man ein Bestelllink hinterlegen möchte oder ich dies als Werbung kennzeichnen muss, tue ich dies einfach) Werbung: Titel: Künstliche Intelligenz verstehen – Eine spielerische Einführung Autor: Pit Noack, Sophia Sanner ISBN 978-3-8362-9858-2 Wie folgt ist mein Bewertungsmaßstab: 5x - Klare Empfehlung von meiner Seite aus. 4x - Hat ein kleines Manko, aber dennoch gut 3x - Kann man benutzen 2x - Keine Empfehlung von mir, nicht gut handhabbar. 1x - Ist unbrauchbar / fehlerhaft.

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Künstliche Intelligenz verstehen

von Pit Noack, Sophia Sanner

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  •   Materialien zum Buch ... 16

      Vorwort zur zweiten Auflage ... 17

      1.  Einleitung ... 19

           1.1 ... Worum es uns in diesem Buch geht ... 20

           1.2 ... Für wen wir dieses Buch geschrieben haben ... 21

           1.3 ... Aufbau der einzelnen Kapitel ... 22

           1.4 ... Ein Wort an die Programmierunkundigen ... 22

           1.5 ... Beispielprogramme und die Webseite zum Buch ... 23

           1.6 ... Warum wir JavaScript und p5.js verwendet haben ... 25

           1.7 ... Begriffliche Abgrenzung und Fachbegriffe ... 26

           1.8 ... Inhalte, Themen, Kapitel ... 27

           1.9 ... Dank ... 30

      2.  Texte bauen mit Markow ... 31

           2.1 ... Das Beispielprogramm Nonsense-Texter ... 35

           2.2 ... Der Code des Nonsense-Texters unter der Lupe ... 37

           2.3 ... Das Beispielprogramm Wörter vorschlagen ... 43

           2.4 ... Wörter vorschlagen ... 47

           2.5 ... Gewichteter Zufall ... 48

           2.6 ... Ideen zum Weitermachen ... 50

           2.7 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 51

      3.  Schreibfehler automatisch korrigieren ... 53

           3.1 ... Das Beispielprogramm Wortvergleich ... 54

           3.2 ... Die Matrix befüllen ... 57

           3.3 ... Die Umsetzung im Beispielprogramm ... 62

           3.4 ... Das Beispielprogramm Korrekturvorschläge ... 65

           3.5 ... Ideen zum Weitermachen ... 67

           3.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 68

      4.  Wörter gruppieren ... 69

           4.1 ... Items und Transaktionen ... 71

           4.2 ... Kenngrößen der Assoziationsanalyse ... 72

           4.3 ... Ein Beispiel von Hand gerechnet ... 76

           4.4 ... Das Beispielprogramm Begriffsnetz ... 79

           4.5 ... Eine Tour durch den Code ... 82

           4.6 ... Ideen zum Weitermachen ... 88

           4.7 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 90

      5.  Spiele für eine Person lösen ... 93

           5.1 ... Das Spiel Fruchtkräsch ... 93

           5.2 ... Wie findet die KI den besten Zug? ... 95

           5.3 ... Eine vielseitig einsetzbare Spiel-KI ... 98

           5.4 ... Die Klasse Spielzustand ... 99

           5.5 ... Die Klasse KI ... 102

           5.6 ... Ideen zum Weitermachen ... 107

           5.7 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 108

      6.  Spiele für zwei Personen gewinnen ... 109

           6.1 ... Das Spiel Reversi ... 110

           6.2 ... Das Beispielprogramm Reversi KI ... 111

           6.3 ... Der Minimax-Algorithmus ... 112

           6.4 ... Tiefensuche und Rekursion ... 115

           6.5 ... Die Klasse Spielzustand ... 123

           6.6 ... Die Klasse KI ... 126

           6.7 ... Beschleunigung mit Alpha-Beta-Pruning ... 130

           6.8 ... Ideen zum Weitermachen ... 131

           6.9 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 132

      7.  Q-Learning ... 133

           7.1 ... Das Eichhörnchen und das Nussversteck ... 134

           7.2 ... Umwelt, Agent, Aktion und Belohnung ... 139

           7.3 ... Die Q-Tabelle ... 141

           7.4 ... Das Beispielprogramm Q-Lerner ... 142

           7.5 ... Die Q-Tabelle befüllen ... 147

           7.6 ... Der Code unter der Lupe ... 150

           7.7 ... Gamma bestimmt die Weitsicht ... 152

           7.8 ... Epsilon: Erforschung oder Anwendung ... 154

           7.9 ... Ein zweiter Blick auf den Code ... 156

           7.10 ... Alpha ... 158

           7.11 ... Was wir weggelassen haben ... 159

           7.12 ... Ideen zum Weitermachen ... 161

           7.13 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 163

      8.  K-nächste-Nachbarn ... 167

           8.1 ... Häschen, Igel, Vogelspinne oder Hai? ... 168

           8.2 ... Das Beispielprogramm Tiere erkennen ... 169

           8.3 ... Entfernungen bestimmen mit Pythagoras ... 172

           8.4 ... Der Code im Detail ... 175

           8.5 ... Ideen zum Weitermachen ... 178

           8.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 179

      9.  K-means-Clustering ... 181

           9.1 ... Clusterbildung in Aktion ... 183

           9.2 ... Das Beispielprogramm Wetterdaten gruppieren ... 186

           9.3 ... Der Code ... 188

           9.4 ... Grenzen des Verfahrens ... 191

           9.5 ... Ideen zum Weitermachen ... 195

           9.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 195

    10.  Neuronale Netze I: Das Häschenproblem ... 197

           10.1 ... Bilderkennung: ein klassisches Problem ... 198

           10.2 ... Was ist ein Modell? ... 199

           10.3 ... Der Aufbau eines neuronalen Netzes ... 201

           10.4 ... Das Häschenneuron und seine Kollegen ... 204

           10.5 ... Das Beispielprogramm Tiere erkennen II ... 209

           10.6 ... Der Code ... 211

           10.7 ... Ideen zum Weitermachen ... 211

           10.8 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 212

    11.  Neuronale Netze II: Auf dem Weg ins Tal ... 213

           11.1 ... Das überwachte Lernen ... 214

           11.2 ... Die schrittweise Justierung des Modells ... 216

           11.3 ... Das Beispielprogramm Gradientenabstieg ... 223

           11.4 ... Der Code ... 225

           11.5 ... Tipps zum Weitermachen ... 226

           11.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 226

    12.  Neuronale Netze III: Fehler zurückverfolgen mit dem Neuronentrainer ... 229

           12.1 ... Was ist Backpropagation? ... 230

           12.2 ... Das Beispielprogramm Neuronentrainer ... 231

           12.3 ... Validierungsdaten, Überanpassung, Generatoren ... 237

           12.4 ... Weitere Beispielaufgaben ... 240

           12.5 ... Die Anzahlen der verdeckten Schichten und der Neuronen ... 244

           12.6 ... Was wir weggelassen haben ... 245

           12.7 ... Ideen zum Weitermachen ... 246

           12.8 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 248

    13.  Neuronale Netze IV: Faltungsnetze, Autoencoder, GANs und DQL ... 249

           13.1 ... Faltungsnetze ... 249

           13.2 ... Modelle, die Bilder erzeugen ... 258

           13.3 ... Autoencoder ... 260

           13.4 ... Generative Adversarial Networks ... 261

           13.5 ... Deep Q-Learning ... 264

           13.6 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 265

    14.  Transformer verstehen ... 267

           14.1 ... Ein Sprachmodell von außen betrachtet ... 267

           14.2 ... Wörter in Zahlen codieren für Fortgeschrittene ... 269

           14.3 ... Worteinbettungen ... 270

           14.4 ... Das Beispielprogramm Wort-Navigator ... 276

           14.5 ... Vom Text zur Worteinbettung ... 282

           14.6 ... Vom Wort zum Satz zum Text: Sequenzeinbettungen ... 290

           14.7 ... Das Beispielprogramm Sequenz-Navigator ... 292

           14.8 ... Transformer am Horizont ... 297

           14.9 ... Zusammenfassung und Ausblick ... 301

           14.10 ... Ideen zum Weitermachen ... 304

      Nachwort: Auf der Suche nach Trurls Elektrobarden ... 305

      Anhang ... 313

           A ... Eine kurze Einführung in JavaScript und p5.js ... 315

           B ... Glossar ... 359

           C ... Quellen und weiterführende Literatur ... 369

           D ... Abbildungsverzeichnis ... 373

      Index ... 377