Wie Maschinen Lernen: Künstliche Intelligenz Verständlich Erklärt (german Edition)

**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 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 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 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 Kunstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Erweitern Sie Ihr Fachwissen mit diesem Sachbuch Was verbirgt sich uberhaupt hinter Kunstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML)?