Blick ins Buch

Wie Maschinen lernen (eBook)

Künstliche Intelligenz verständlich erklärt

Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf (Herausgeber)

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2019 | 1. Aufl. 2019
XIV, 245 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-26763-6 (ISBN)

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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-Means
Entscheidungsbäume
Verzerrung-Varianz-Dilemma
Big Data
Neuronale 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 Wirtschaft
Schülerinnen und Schüler, welche die Zukunft mitgestalten wollen

Kristian Kersting ist Professor für maschinelles Lernen am Fachbereich Informatik der Technischen Universität Darmstadt und leitet dort das Machine Learning Lab.

Christoph Lampert ist Professor am Institute of Science and Technology (IST Austria) und Leiter der Forschungsgruppe für Computer Vision and Machine Learning.

Constantin Rothkopf ist Gründungsdirektor des Zentrums für Kognitionswissenschaft und arbeitet am Institut für Psychologie der Technischen Universität Darmstadt.

Die Beitragsautorinnen und -autoren

Von der Studienstiftung des deutschen Volkes geförderte Studierende aus ganz Deutschland und Mitglieder der Arbeitsgruppe 'Künstliche Intelligenz - Fakten, Chancen, Risiken'.

Geleitwort 5
Vorwort 7
Inhaltsverzeichnis 10
Teil I Grundlagen 14
1 Einleitung 15
2 Algorithmen 23
3 Maschinelles Lernen 33
4 Daten 40
5 Regression 49
6 Klassifikation 54
7 Clusteranalyse 62
Teil II Lernverfahren und mehr 67
8 Lineare Regression 68
9 Ausreißer 75
10 k-Nächste-Nachbarn 79
11 k-Means-Algorithmus 86
12 Fluch der Dimensionalität 94
13 Support Vector Machine 100
14 Logistische Regression 109
15 Entscheidungsbäume 115
16 Verzerrung-Varianz-Dilemma 123
17 Hauptkomponentenanalyse 128
18 Eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz 137
19 Big Data 143
20 Künstliche neuronale Netze 150
21 Faltungsnetze 163
22 Gradientenabstiegsverfahren 170
23 No Free Lunch Theorem 180
24 Bayesregel 184
25 Generative gegnerische Netzwerke 194
26 Verstärkendes Lernen 201
Weiterführende Literatur 210
Teil III Künstliche Intelligenz und Gesellschaft 211
27 Über die Mystifizierung von KI 212
Weiterführende Literatur 218
28 Künstliche Intelligenz und Sicherheit 219
29 Künstliche Intelligenz und Ethik 225
Weiterführende Literatur 235
30 Schlusswort 236

Erscheint lt. Verlag	18.10.2019
Zusatzinfo	XIV, 245 S. 71 Abb., 68 Abb. in Farbe.
Sprache	deutsch
Themenwelt	Sachbuch/Ratgeber ► Natur / Technik ► Naturwissenschaft
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Technik ► Bauwesen
Schlagworte	Algorithmen • Anwendung • Big Data • Daten • Digitalisierung • Industrie 4.0 • Joseph Weizenbaum • KI • Künstliche Intelligenz • Künstliche Intelligenz und Ethik • Künstliche Intelligenz und Sicherheit • Maschinelles Lernen • Methoden • Neuronale Netze • Regression, Klassifikation, Clusteranalyse • Sachbuch • Sachbuch Künstliche Intelligenz • Sachbuch Maschinelles Lernen • Technik • Zukunft
ISBN-10	3-658-26763-1 / 3658267631
ISBN-13	978-3-658-26763-6 / 9783658267636

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