GERMAN

Wie Maschinen lernen: Künstliche Intelligenz verständlich erklärt

Book information

Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
Year
2019
ISBN
978-3-658-26762-9, 978-3-658-26763-6
Language
german
Format
PDF
Filesize
9 MB (9307117 bytes)
Edition
1. Aufl. 2019
Pages
XIV, 245\240
Time added
2020-02-08 04:42:31

Description

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Erweitern Sie Ihr Fachwissen mit diesem Sachbuch Was verbirgt sich überhaupt hinter Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML)? Dieses Sachbuch liefert verständliche Antworten. ML und KI spielen im Zuge von Industrie 4.0 und der Digitalisierung eine immer größere Rolle. Ganz ohne komplexe mathematische Formeln bringt Ihnen dieses Sachbuch die grundlegenden Methoden, Anwendungen und Vorgehensweisen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz näher. Lisa, die Protagonistin in diesem Buch, illustriert alle Themen anhand von Alltagssituationen. Dadurch erschließt sich Ihnen das Fachwissen, das bisher nur Experten vorbehalten war, einfach und leicht verständlich. Mit diesem Buch eignen Sie sich im Handumdrehen neues Wissen an, mit dem Sie innerhalb der Diskussion um Chancen und Risiken aktueller Entwicklungen garantiert punkten können. Eine Einführung in die Prinzipien von KI und ML Dieses Sachbuch setzt zunächst bei den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens an. Hier werden u. a. folgende Fragen geklärt:Was sind Daten?Was sind Algorithmen?Was ist mit Regression gemeint?Wozu dienen Clusteranalysen? Schwerpunktmäßig beschäftigt sich dieses Werk mit Bedeutung und Funktionsweise wichtiger Algorithmen des Maschinellen Lernens. Aufgeteilt in einzelne Kapitel, tauchen Sie so mit Hilfe vieler Abbildungen Schritt für Schritt tiefer in die Materie ein. Zudem bringen Ihnen die Autoren u. a. folgende Verfahren und Aspekte näher:k-MeansEntscheidungsbäumeVerzerrung-Varianz-DilemmaBig DataNeuronale Netze Die gesamtgesellschaftliche Bedeutung im Blick Daneben verliert dieses Sachbuch auch die gesellschaftliche Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen nicht aus dem Blick. Lesen Sie mehr über Fragestellungen der Sicherheit und Ethik im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. All das macht dieses Werk zu einer Leseempfehlung für:Themeninteressierte, die verstehen möchten, was sich hinter den Schlagworten KI und ML verbirgt Entscheidungsträger aus Politik und WirtschaftSchülerinnen und Schüler, welche die Zukunft mitgestalten wollen Front Matter ....Pages I-XIV Front Matter ....Pages 1-1 Einleitung (Jannik Kossen, Fabrizio Kuruc, Maike Elisa Müller)....Pages 3-10 Algorithmen (Nicolas Berberich)....Pages 11-20 Maschinelles Lernen (Michael Krause, Elena Natterer)....Pages 21-27 Daten (Alexandros Gilch, Theresa Schüler)....Pages 29-37 Regression (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller)....Pages 39-43 Klassifikation (Jana Aberham, Jannik Kossen)....Pages 45-52 Clusteranalyse (Jana Aberham, Fabrizio Kuruc)....Pages 53-57 Front Matter ....Pages 59-59 Lineare Regression (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller)....Pages 61-67 Ausreißer (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller)....Pages 69-72 k-Nächste-Nachbarn (Michael Neumann)....Pages 73-79 k-Means-Algorithmus (Dorothea Müller)....Pages 81-88 Fluch der Dimensionalität (Jannik Kossen, Fabrizio Kuruc)....Pages 89-94 Support Vector Machine (Jana Aberham, Fabrizio Kuruc)....Pages 95-103 Logistische Regression (Theresa Schüler)....Pages 105-110 Entscheidungsbäume (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller, Max Ruckriegel)....Pages 111-118 Verzerrung-Varianz-Dilemma (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller)....Pages 119-123 Hauptkomponentenanalyse (Christian Hölzer)....Pages 125-133 Eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz (Ina Kalder)....Pages 135-140 Big Data (Christian Hölzer, Elena Natterer)....Pages 141-147 Künstliche neuronale Netze (Leon Hetzel, Frederik Wangelik)....Pages 149-161 Faltungsnetze (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller)....Pages 163-169 Gradientenabstiegsverfahren (Wolfgang Böttcher, Charlotte Bunne, Johannes von Stetten)....Pages 171-180 No Free Lunch Theorem (Maike Elisa Müller)....Pages 181-184 Bayesregel (Justin Fehrling, Michael Krause)....Pages 185-194 Generative gegnerische Netzwerke (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller)....Pages 195-201 Verstärkendes Lernen (Thomas Herrmann, Lars Frederik Peiss)....Pages 203-212 Front Matter ....Pages 213-213 Über die Mystifizierung von KI (Nicolas Berberich, Christian Hölzer)....Pages 215-221 Künstliche Intelligenz und Sicherheit (Nicolas Berberich, Ina Kalder)....Pages 223-228 Künstliche Intelligenz und Ethik (Nicolas Berberich)....Pages 229-239 Schlusswort (Jannik Kossen, Maike Elisa Müller, Elena Natterer)....Pages 241-245

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