KI-Anwendungen selbst erstellen und mit eigenen Daten nutzen mit frei verfügbarer Technologie, lokaler Hardware und ohne ProgrammiervorkenntnisseKI-Technologie wird in atemberaubendem Tempo immer zugänglicher. Mit diesem Buch lernen Sie einschlägige KI-Verfahren kennen und setzen für jedes dieser Verfahren eine Anwendung selbst um. Dafür nutzen Sie die Data-Science-Plattformen KNIME oder Orange ideal, um eigene Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und mit rein grafischer Programmierung auszuwerten. Mit Übungen und Musterlösungen zu jedem Verfahren.Autor und KI-Experte Metin Karatas führt Sie in die Welt von TensorFlow und Keras ein und zeigt Ihnen, wie Sie Anwendungen in einfachem Python erstellen können. Alle vorgestellten Projekte sind in der beruflichen Bildung erprobt und haben sich als effektiv erwiesen. So bereichern Sie Ihre Skills mit einem modernen Werkzeugkasten, mit dem Sie maschinelles Lernen in der Datenanalyse, dem Controlling und vielen weiteren Anwendungsfeldern nutzen können.Alle Codebeispiele zum Download; Jupyter Notebooks erleichtern die Arbeit mit dem Material zum Buch. Starten Sie jetzt mit Ihrer eigenen KI!Aus dem Inhalt:Installation und Konfiguration der WerkzeugeMit verschiedenen Datenquellen arbeitenVisuelle Programmierung ohne CodeAnomalieerkennungConvolutional Neural NetworksZeitreihenanalysenTransfer LearningUnsupervised LearningReinforcement LearningEvolutionäre AlgorithmenTexte und Bilder generierenChatGPT und DALL-E

Projekte in einfachem Python ohne Vorkenntnisse einsteigen

Autorentext
Metin Karatas war der erste Lehrer des neu eingerichteten Schulfaches Künstliche Intelligenz in Bayern und ist Mitglied der entsprechenden Lehrplankommission. Der Ingenieur der Elektro- und Informationstechnik unterrichtet außerdem Programmierung, Elektrotechnik, Projektmanagement und mehr an einer Technikerschule für berufliche Bildung. Es begeistert ihn, modernste Technologien zu erforschen und das theoretische Verständnis mit praktischer Erfahrung zu verknüpfen.

Inhalt

Materialien zum Buch ... 15
1. Einleitung ... 17

1.1 ... Was bietet dieses Buch? ... 18
1.2 ... Was ist eine »künstliche Intelligenz«? ... 19
1.3 ... Geschichte der KI -- ein kurzer Überblick ... 21
1.4 ... Verwendete Werkzeuge ... 23

2. Installation von Anaconda ... 29

2.1 ... Windows und macOS ... 29
2.2 ... Linux ... 30
2.3 ... Konfiguration und Test ... 31

3. Das künstliche neuronale Netz ... 39

3.1 ... Klassifizierung ... 40
3.2 ... Das Kochrezept ... 42
3.3 ... Aufbau künstlicher neuronaler Netze ... 46
3.4 ... Aufbau eines künstlichen Neurons ... 48
3.5 ... Feed Forward ... 50
3.6 ... Backpropagation ... 52
3.7 ... Aktualisierung der Gewichte ... 55
3.8 ... KNN für Klassifizierung ... 58
3.9 ... Hyperparameter und Overfitting ... 66
3.10 ... Umgang mit nichtnumerischen Daten ... 69
3.11 ... Umgang mit Datenlücken ... 71
3.12 ... Korrelation versus Kausalität ... 73
3.13 ... Normierung der Daten ... 81
3.14 ... Regression ... 84
3.15 ... Deployment ... 87
3.16 ... Übungen ... 93

4. Entscheidungsbäume ... 95

4.1 ... Einfache Entscheidungsbäume ... 96
4.2 ... Boosting ... 108
4.3 ... XGBoost Regressor ... 118
4.4 ... Deployment ... 120
4.5 ... Übungen ... 121

5. Faltungsschichten, Bilder und mehr ... 123

5.1 ... Einfache Bildklassifizierung ... 125
5.2 ... Hyperparameter-Optimierung mit Early Stopping und KerasTuner ... 130
5.3 ... Convolutional Neural Network (CNN) ... 135
5.4 ... Bildklassifizierung mit CIFAR-10 ... 142
5.5 ... Verwendung vortrainierter Netze ... 146
5.6 ... Übungen ... 150

6. Transfer Learning ... 151

6.1 ... Funktionsweise ... 154
6.2 ... Übungen ... 161

7. Anomalieerkennung ... 163

7.1 ... Unausgewogene Daten ... 164
7.2 ... Resampling ... 169
7.3 ... Autoencoder ... 171
7.4 ... Übungen ... 178

8. Textklassifizierung ... 179

8.1 ... Embedding Layer ... 179
8.2 ... GlobalAveragePooling1D Layer ... 183
8.3 ... Text Vectorization ... 185
8.4 ... Analyse der Zusammenhänge ... 188
8.5 ... Klassifizierung großer Datenmengen ... 193
8.6 ... Übungen ... 196

9. Clusteranalyse ... 197

9.1 ... Grafische Analyse der Daten ... 198
9.2 ... Der Algorithmus k-Means-Clustering ... 203
9.3 ... Das fertige Programm ... 206
9.4 ... Übungen ... 209

10. Visuelle Programmierung mit Orange ... 211

10.1 ... Installation ... 211
10.2 ... Klassifizierung mit Entscheidungsbaum ... 213
10.3 ... Regression mit Entscheidungsbaum ... 220
10.4 ... Deployment ... 221
10.5 ... Klassifizierung mit KNN ... 223
10.6 ... Regression mit KNN ... 227
10.7 ... Bildklassifizierung mit XGBoost ... 229
10.8 ... Unüberwachte Klassifizierung von Bildern ... 230
10.9 ... Textklassifizierung mit XGBoost ... 234
10.10 ... Übungen ... 236

11. Visuelle Programmierung mit KNIME ... 239

11.1 ... Installation ... 240
11.2 ... Einfache künstliche neuronale Netze ... 245
11.3 ... XGBoost ... 267
11.4 ... Bildklassifizierung mit vortrainiertem Modell ... 271
11.5 ... Transfer Learning ... 277
11.6 ... Autoencoder ... 284
11.7 ... Textklassifizierung ... 292
11.8 ... AutoML ... 297
11.9 ... Clusteranalyse ... 301
11.10 ... Zeitreihenanalyse ... 306
11.11 ... Weitere Hinweise zu KNIME ... 322
11.12 ... Übungen ... 322

12. Reinforcement Learning ... 325

12.1 ... Q-Learning ... 327
12.2 ... Erforderliche Python-Kenntnisse für das Spiel ... 332
12.3 ... Training ... 337
12.4 ... Test ... 340
12.5 ... Ausblick ... 341
12.6 ... Übungen ... 342

13. Genetische Algorithmen ... 343

13.1 ... Der Algorithmus ... 344
13.2 ... Beispiel einer sortierten Liste ... 348
13.3 ... Beispiel für Gleichungssysteme ... 351
13.4 ... Beispielanwendung aus der Praxis ... 353
13.5 ... Übungen ... 357

14. ChatGPT und Gemini ... 359

14.1 ... Prompt Engineering ... 362
14.2 ... Programmierschnittstelle ... 375
14.3 ... Übung ... 392

15. DALL-E und Imagen ... 393

15.1 ... Bildgenerierung ... 394
15.2 ... Übung 1: API mit Moderation ... 402

16. Ausblick ... 403
Anhang ... 403

A ... Lösungen ... 405
B ... Literaturhinweise ... 441

Index ... 443