Schrödinger programmiert KI

Das etwas andere Fachbuch
1. Auflage 2025
ISBN: 978-3-367-10901-2
Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH

Buch, Deutsch, 699 Seiten, Format (B × H): 202 mm x 237 mm, Gewicht: 1700 g

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

Autoren/Hrsg.

Wurm, Bernhard

Steininger, Sebastian

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz

Inhaltsverzeichnis

  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 ... 274

       Einen Gang höher ... 279

  7.  Schreib, was ich denke! -- Levenshtein und N-Gramme ... 283

       Ähnliche, aber nicht gleiche Wörter ... 284

       Fehler korrigieren ... 290

       Ähnliche Produktnamen finden ... 293

       Das hört sich gleich an ... 295

       Ein Wort ergibt das andere: N-Gramme als digitale Wahrsager ... 301

       Noch mehr russische Mathematik: die Markov-Annahme ... 303

       Doppelter Wurstsalat ... 304

       Von Null auf N-Gramm -- Code statt Zaubersprüche ... 305

       Schrödingers Autovervollständigung ... 309

       Zeichen für Zeichen oder doch ein halber Satz? ... 312

       Die unbekannte Vorhersage: Back-off-Modelle ... 315

       Ich mag es groß ... 318

       Vorhersage auf Basis des zuletzt Gelesenen ... 320

       Textanalyse mit spaCy ... 325

  8.  Ich denke, also bin ich! -- Neuronale Netze ... 329

       Der kleinste Teil des Gehirns ... 330

       Denken wie ein Computer ... 339

       Erste Denkversuche ... 346

       Die zweite Epoche: Wiederholen hilft! ... 351

       Einer für alle und alle für einen ... 355

       Probieren geht über Studieren ... 367

       Ein neues Zuhause ... 376

       Schicht um Schicht wird dein Wissen dicht ... 383

  9.  Schulbeginn -- Wie neuronale Netze lernen ... 387

       Vom Zufall zur Information ... 388

       Lernen durch Lehren ... 427

       Handeln an der Wall Street ... 431

       Waldwanderung ins Tal ... 434

       Unterrichtswiederholung ... 440

10.  Herr Ingenieur Breitfuss -- Feature Engineering ... 445

       Wenn Daten einen Blackout haben ... 446

       Daten-Patchwork: flicken, was fehlt ... 451

       Die Daten-Dolmetscher ... 457

       Dolmetscher-Training ... 460

       Du bist nicht normal! ... 463

       Normal werden ... 468

       Vom Laien zum Datendolmetsch-Profi ... 470

11.  Von der Schule an die Uni -- Neuronale Netze anwenden ... 475

       Modelle an der Universität ... 476

       Wie schnell lernst du? ... 477

       Wachstum einmal anders ... 480

       Studentenleben ... 483

       Der Optimizer ... 484

       Wenn die Jeans nicht passt ... 486

       Aufhören, wenn es am schönsten ist ... 488

       Daten grafisch auswerten ... 490

       Dropout ... 491

       Der Weg ist das Ziel ... 493

       Auf eigene Kosten leben ... 494

       Die Spitze des Eisbergs ... 496

       Tuning-Werkstatt ... 503

       Die Spreu vom Weizen trennen ... 508

       Wettrennen ... 514

       Klausur ... 519

12.  Ein Bild sagt mehr als tausend Worte -- Neuronale Netze und Bilder ... 523

       Ich fühle mich beobachtet ... 524

       Ein Bild »tensorfizieren« ... 528

       Freibad ... 530

       Kernel ... 533

       Links, zwo, drei, vier, links ... ... 537

       Bild-ung ... 540

       CNN ... 543

       Kunst am Bau ... 547

       Klassenfoto der 10 C ... 548

       Falten sind ein Zeichen von Weisheit ... 551

       Das Rudel bekommt Zuwachs ... 554

       Zu faul zum Lernen ... 557

       Wenn Faulheit zur Gewohnheit wird ... 562

13.  Heute ist das Gestern von morgen -- Zeitreihen ... 567

       Den Fluss der Zeit verstehen ... 568

       Zeitreisen für Anfänger ... 570

       Ein Gastronom beim Wahrsager ... 578

       Die Periode ... 586

       Tod der Statistik ... 589

       Zeitreisen für Fortgeschrittene ... 592

       Zu einfach für das RNN ... 597

       Reisen in die Vergangenheit ... 601

14.  Abrakadabra, Text verwandle dich! -- Tokenizing und Embedding ... 605

       Das Wörterbuch der Zahlen ... 606

       Partner finden ... 609

       Onlinedating ... 611

       Mit Tokens in die Spielhalle ... 613

       Ein Raum sagt mehr als tausend Worte ... 616

       Ich packe meinen Koffer und nehme mit ... ... 616

       Den Wörtern müssen Taten folgen ... 620

       Räume, die Sinn ergeben ... 623

       Zauberschule -- der Vektorenzauber ... 629

       Und es geht doch! ... 634

       Ein Wörterbuch schreiben ... 637

       Eine neue Epoche ... 641

15.  Transformer auf der Jagd nach Bedeutung -- Transformer ... 645

       Ich verstehe nur Bahnhof ... 646

       Geotracking für die Wächter ... 654

       Aufmerksamkeit ist der Schlüssel zum Erfolg ... 656

       Wächter beim Maskenball ... 660

       Schrödinger baut einen Wächter-Killer ... 663

       Gratulation! ... 691

  Index ... 697

Über Autor(innen)

Wurm, Bernhard
Bernhard Wurm ist Softwareentwickler aus Leidenschaft und kann sich noch sehr gut an seine ersten Programmierversuche erinnern. Er weiß, dass gute Nerven und Ausdauer genauso gefragt sind wie Neugierde und Spaß am logischen Denken. Auf jeden Fall hat ihn noch kein Programm in die Knie gezwungen; er studierte prompt Information Engineering und Management sowie Software Engineering. Inzwischen leitet er ein österreichisches Software-Unternehmen. Seine Interessen sind breit gestreut, aber immer computer-affin: Sie reichen von Distributed Computing über die digitale Bilderverarbeitung und Software-Architekturen bis hin zu den neuesten Technologien.

Steininger, Sebastian
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.