Eigene KI-Anwendungen programmieren
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9763-9
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9764-6
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9766-0
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-9767-7
Sie möchten mehr mit KI machen, als einen Chatbot auszuprobieren? Eigene Daten einbinden und analysieren, ein bestimmtes Verfahren anwenden oder eine Klassifizierung bewerten? Dann sind Sie hier richtig. Erfahren Sie, wie Sie eigene Anwendungen mithilfe frei zugänglicher Technologien erstellen. Dieser Leitfaden führt Sie durch die Schlüsselkonzepte und Werkzeuge, von neuronalen Netzen über Bilderkennung bis zu Transformer-Modellen wie ChatGPT und DALL-E. Mit praxisnahen Anleitungen zu KNIME, TensorFlow und Keras können auch Einsteiger rasch eigene KI-Projekte umsetzen.
- Bilderkennung und -generierung, ChatGPT, Neuronale Netze u.v.m.
- Datenanalyse ohne Code mit KNIME
- Projekte in einfachem Python – ohne Vorkenntnisse einsteigen
- Mit Übungen und Musterlösungen zu jedem Verfahren
-
Jupyter Notebooks
Hier finden Sie die Sourcen zu allen Projekten (ca. 920 MB):
-
Datenmaterial
Hier finden Sie das Datenmaterial für alle Projekte (ca. 500 MB):
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Lösungen
Und hier finden Sie die Lösungen zu allen Aufgaben (ca. 420 MB):
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Alle Sourcen auch auf GitHub
Alle Materialien zum Buch gibt es auch auf GitHub. Alternativ zu den drei Downloads oben erreichen Sie unter <Code> -> »Download ZIP« alles am Stück. https://github.com/mck-sbs/eigene-ki-anwendungen-programmieren
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Videoanleitungen zur Installation von Anaconda und KNIME
finden Sie ebenfalls im GitHub-Repository: https://github.com/mck-sbs/eigene-ki-anwendungen-programmieren
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Einführung in KI-Konzepte
Lernen Sie einschlägige Verfahren kennen, erfahren Sie mehr über neuronale Netze oder Bilderkennung und warum Transformer-Modelle wie ChatGPT und DALL-E revolutionär sind.
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Erprobte Projekte mit Python, TensorFlow und Keras
Nutzen Sie die leistungsstarken Frameworks mit einfachem Python. Alle Projekte sind in der beruflichen Bildung erprobt. Die bereitgestellten Codebeispiele, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Jupyter Notebooks unterstützen Sie bei der Umsetzung.
-
Eigene Anwendungen ohne Code mit KNIME
Binden Sie eigene Daten aus verschiedenen Quellen ein und lernen Sie, wie Sie mit KNIME leistungsstarke Analysen ohne Programmieraufwand umsetzen können – starten Sie einfach durch!
Aus dem Inhalt
- Installation und Konfiguration der Werkzeuge
- Mit verschiedenen Datenquellen arbeiten
- Bilderkennung
- Anomalieerkennung
- Convolutional Neural Networks
- Zeitreihenanalysen
- Transfer Learning
- Texte generieren
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
- Evolutionäre Algorithmen
- ChatGPT und DALL-E
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