Schrödinger programmiert KI

Du kannst schon Python und möchtest jetzt mit KI durchstarten? Und zwar wirklich selbst programmieren und lernen, was dahinter steckt? Perfikt! 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. Ihr lernt, scikit-learn, TensorFlow und Keras zu verwenden - mächtige Frameworks und Bibliotheken. Zu jedem Thema stehen Jupyter Notebooks mit dem Code aus dem Buch online für euch bereit. Schrödinger stellt meist 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 schreibt einen Chatbot mit eigenem kleinen GPT. 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

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.

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