Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Das umfassende Lehrbuch für KI: Ihr Begleiter für Vorlesung, Tutorium und Praxis
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Erscheint vorauss. 5. März 2026
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Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie von den Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz. Der Autor behandelt zu Beginn ausführlich mathematische und theoretische Grundlagen. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schließlich die Transformer-Architektur und große Sprachmodelle kennen. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittenen Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code-Refactoring u...
Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie von den Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz.
Der Autor behandelt zu Beginn ausführlich mathematische und theoretische Grundlagen. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schließlich die Transformer-Architektur und große Sprachmodelle kennen. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittenen Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code-Refactoring und vieles mehr. Sie lernen, Methoden auszuwählen, Daten aufzubereiten und KI-Verfahren gewinnbringend zu kombinieren.
Mit zahlreichen Codebeispielen und ausführlichen Erklärungen eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung. Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg.
Aus dem Inhalt:
Logik und diskrete MathematikStochastik und weitere mathematische GrundlagenÜberwachtes und unüberwachtes LernenReinforcement LearningDatenanalyse: Aufbereitung und VisualisierungBig Data mit Apache HadoopKNN und Deep LearningBilderkennung und -verarbeitungChatbots und ÜbersetzungCode Refactoring und DokumentationTransformer-Architektur und LLMsMachine Learning Pipelines
Der Autor behandelt zu Beginn ausführlich mathematische und theoretische Grundlagen. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schließlich die Transformer-Architektur und große Sprachmodelle kennen. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittenen Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code-Refactoring und vieles mehr. Sie lernen, Methoden auszuwählen, Daten aufzubereiten und KI-Verfahren gewinnbringend zu kombinieren.
Mit zahlreichen Codebeispielen und ausführlichen Erklärungen eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung. Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg.
Aus dem Inhalt:
Logik und diskrete MathematikStochastik und weitere mathematische GrundlagenÜberwachtes und unüberwachtes LernenReinforcement LearningDatenanalyse: Aufbereitung und VisualisierungBig Data mit Apache HadoopKNN und Deep LearningBilderkennung und -verarbeitungChatbots und ÜbersetzungCode Refactoring und DokumentationTransformer-Architektur und LLMsMachine Learning Pipelines
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