Neu in der Kult-Reihe: einschlägige KI-Verfahren lernen! Du kannst schon mit Python programmieren und möchtest jetzt mit KI durchstarten? Und zwar wirklich selbst programmieren und lernen, was dahinter steckt ? Perfekt! Schrödinger hat den gleichen Plan wie du und kennt zwei Profis, die euch alles erklären. Wichtige KI-Algorithmen , wie man sie implementiert und wann welcher am besten passt. Mit scikit-learn, TensorFlow und Keras lernt ihr mächtige Python-Bibliotheken und Frameworks kennen. Zu jedem Thema könnt ihr intuitiv mit Jupyter Notebooks arbeiten, die mit dem Code aus dem Buch online für euch bereit stehen.

Schrödinger stellt meistens genau die Frage, die du auch gerade hattest, und Bernhard und Sebastian haben immer eine gute Antwort parat . Gemeinsam implementiert ihr Entscheidungsbäume und Co., arbeitet euch durch Zeitreihenanalysen und baut am Ende einen Chatbot mit eigenem GPT. Wenn etwas nicht gleich so läuft, wie es soll, wird getüftelt, erklärt und repariert, bis alles funktioniert und ihr alles verstanden habt.

Mit außergewöhnlichen Beispielen, in Farbe und fantastisch illustriert.

Aus dem Inhalt:

• Warum Python für KI so genial ist
• Merkmale, Räume und Vektoren die Mathematik, mit der Maschinen lernen
• K-nearest Neighbors, k-means und DBScan
• Deep Learning mit mächtigen Bibliotheken: scikit-learn, TensorFlow und Keras
• Clusteranalyse
• Entscheidungsbäume
• Bildklassifizierung: Hund oder Katze?
• Neuronale Netze und Transformer verstehen
• Ein einfacher Chatbot mit eigenem GPT

Vorwort
Das etwas andere Fachbuch. KI-Algorithmen implementieren, ein eigenes GPT bauen, Datenanalyse und mehr

Autorentext
Sebastian Steininger unterrichtet an der HTL Neufelden Informatik und Maschinelles Lernen. Als echter »AI Native« hat er schon zu seiner Schulzeit als selbstständiger Softwareentwickler gearbeitet und in seiner Matura-Arbeit Machine Learning praktisch angewandt. Sebastian und Bernhard haben schon so manches IT-Projekt gemeinsam zum Erfolg geführt. Kein Wunder, dass sie auch Schrödinger und dir alles gemeinsam erklären möchten. Sebastian hat sich das maschinelle Lernen zum fachlichen Schwerpunkt gemacht und begeistert sich für die Wissensvermittlung.

Klappentext

Einen tollen WerkzeugkofferKein Wunder, dass Python für KI so beliebt ist: Es gibt tolle Python-Bibliotheken für KI, und mit Jupyter Notebook kannst du intuitiv und visuell arbeiten. Und das Beste: Für die Themen und Quellcodes im Buch gibt es fertige Notebooks, mit denen du online arbeiten kannst. KI-Algorithmen KI ist so viel mehr als große Sprachmodelle. Ob es um Datenanalyse oder Robotik geht: An k-nearest Neighbors, Regression und Random Forest kommt ein Profi nicht vorbei. Schrödinger jongliert mit Bäumen und Parametern, bis er für jedes Problem den richtigen Algorithmus drauf hat. Generative KI Bei den großen Sprachmodellen wird alles anders: ChatGPT und Co. lassen sich wengier in die Karten schauen, sie sind aber auch besonders spannend. Du lernst, wie sie funktionieren, wie du sie ansprichst und ihnen Daten zur Verfügung stellst. Und am Ende baust du einen Chatbot mit einem eigenen GPT.

Zusammenfassung
Neu in der Kult-Reihe: einschlägige KI-Verfahren lernen!Du kannst schon mit Python programmieren und möchtest jetzt mit KI durchstarten? Und zwar wirklich selbst programmieren und lernen, was dahinter steckt? Perfekt! Schrödinger hat den gleichen Plan wie du und kennt zwei Profis, die euch alles erklären. Wichtige KI-Algorithmen, wie man sie implementiert und wann welcher am besten passt. Mit scikit-learn, TensorFlow und Keras lernt ihr mächtige Python-Bibliotheken und Frameworks kennen. Zu jedem Thema könnt ihr intuitiv mit Jupyter Notebooks arbeiten, die mit dem Code aus dem Buch online für euch bereit stehen.Schrödinger stellt meistens genau die Frage, die du auch gerade hattest, und Bernhard und Sebastian haben immer eine gute Antwort parat. Gemeinsam implementiert ihr Entscheidungsbäume und Co., arbeitet euch durch Zeitreihenanalysen und baut am Ende einen Chatbot mit eigenem GPT. Wenn etwas nicht gleich so läuft, wie es soll, wird getüftelt, erklärt und repariert, bis alles funktioniert und ihr alles verstanden habt.Mit außergewöhnlichen Beispielen, in Farbe und fantastisch illustriert.Aus dem Inhalt:Warum Python für KI so genial istMerkmale, Räume und Vektoren die Mathematik, mit der Maschinen lernenK-nearest Neighbors, k-means und DBScanDeep Learning mit mächtigen Bibliotheken: scikit-learn, TensorFlow und KerasClusteranalyseEntscheidungsbäumeBildklassifizierung: Hund oder Katze?Neuronale Netze und Transformer verstehenEin einfacher Chatbot mit eigenem GPT

Inhalt

1. Große neue Welt -- Features ... 19

Wieso neu? ... 20

Die Dreifaltigkeit der KI-Welt ... 23

Unendliche Räume ... 27

Raumreduktion ... 32

Ran an den Code, raus in die Cloud! ... 35

Daten vorbereiten: Alles da, alles normal, alles klar? ... 42

Einen schnellen Blick riskieren ... 44

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte ... 50

Unterm Mikroskop ... 56

Wurmlöcher -- Schrödingers Katze erkundet neue Dimensionen ... 61

2. Auf gute Nachbarschaft -- Abstandsmetriken, K-Means, DBScan und K-Nearest-Neighbor ... 69

Geh auf Distanz! ... 70

Tanz nicht aus der Reihe! -- Normalisierung ... 76

Wie ähnlich wir uns doch sind ... 78

Abstände in der Nussschale ... 82

Der Durchschnitts-Nachbar ... 83

Schwere Stellvertreter ... 88

Orchideentypen ... 100

Dicke Freunde ... 107

Stressige Tage ... 110

Drama-Nachbarn, die nicht ins Bild passen ... 117

Neue Nachbarn ... 122

Wertvorhersage mit KNN ... 124

Gesellschaftsspiele in der Nachbarschaft ... 126

Lärmbelästigung in der Nachbarschaft? ... 131

3. Was uns trennt und verbindet -- Clusteranalyse ... 141

Aufstieg mit der Ellenbogentechnik ... 142

Den Ellenbogen kommen sehen ... 146

Schattenspiele ... 149

Ich werfe Schatten ... 153

Fertige Schatten ... 159

4. Pflanzenkunde -- Entscheidungsbäume ... 165

Einfache Pflanzen ... 166

Unordnung genau messen ... 169

Von der Unordnung zur Information ... 171

Schrödingers Tageszeitenbaum ... 172

Der Kreislauf der Natur ... 177

Baumnattern ... 182

List Comprehension ... 184

Die Informationen in der DNA ... 185

Lass den Baum wachsen ... 187

Pflanzenarten ... 190

Neue Art züchten ... 192

Die Gärtnerei ... 194

Kontinuierliches Wachstum ... 197

Kontinuierliches Wachstum in der Praxis ... 205

Kontinuierlicher Fortschritt ... 209

Ein Blick in die Zukunft ... 213

Theoretische Vorhersagen ... 215

Praktische Vorhersagen ... 218

5. Pflanzen im Fitnessstudio -- Modellbeurteilungen ... 223

Fitnessvergleich ... 224

Die Wahl des Besten ... 231

Im Gleichgewicht der Widersprüche ... 233

Fitness für die Formel 1 ... 233

Fitnessübung: Wiederholung ... 236

Viele, wenige oder doch wieder viele? ... 238

Modelle am Leistungsprüfstand ... 241

Fit im Code! Aber fit am (Taschen-)Rechner? ... 245

6. Wenn du den Wald vor lauter Bäumen nicht siehst -- Von Random Forest bis BoostedDecision Trees ... 249

Klein, aber fein -- Pflanzenpflege ... 250

Wenn du den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr siehst ... 253

Monokultur ... 255

Ab in die Baumschule ... 256

Profi-Förster ... 259

Pflanzenähnlichkeiten und Verwechslungen vermeiden ... 261

Bäume im Trainingslager ... 267

Entscheidungen im Raketentempo …