Wie funktioniert eigentlich KI? Die Mathematik der Künstlichen Intelligenz super einfach erklärt
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-367-10477-2
KI Verstehen leicht gemacht! Hinter den Kulissen von ChatGPT und Co. läuft eine Vielzahl mathematischer Prozesse ab, die Künstliche Intelligenz aus eingespeisten Daten ihre Schlüsse ziehen lässt. Aber wie genau findet die KI Antworten auf unsere Fragen? Was kann sie leisten und was nicht? Paul Wilmott ist langjähriger Spezialist für mathematische Modelle und Autor des Buches „Grundkurs Machine Learning“. Er erklärt Ihnen ganz einfach, mit vielen Beispielen und praktischen Projekten zum Ausprobieren, wie Künstliche Intelligenz eigentlich funktioniert. So verstehen Sie KI von einer kleinen Einführung in die Geschichte der Künstlichen Intelligenz über Regression bis zum maschinellen Lernen!
- Die Mathematik hinter den Kulissen ohne Vorkenntnisse verstehen
- Mit vielen Abbildungen, Erklärungen und Beispielen aus dem Alltag
- Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Regression und mehr ganz einfach erklärt
Was steckt hinter der KI?
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KI von A bis Z verstehen
Von der Einführung in eine kleine Geschichte der KI bis hin zu Regression und maschinellem Lernen werden in diesem Buch alle wichtigen Themen abgedeckt. So können Sie Schritt für Schritt die komplexen Systeme von ChatGPT, Claude und Co. nachvollziehen.
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Keine Vorkenntnisse nötig
Erfahren Sie alles über die grundlegenden mathematischen Modelle, mit denen KI funktioniert. Dafür sind keine Vorkenntnisse nötig, denn der Autor erklärt anhand praktischer Beispiele und Projekte, wie es geht. Machen Sie direkt mit!
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Das Hands-on-Mathebuch
Zu jedem Kapitel gibt es eine kurze Einführung ins Thema, ein Beispiel aus dem Alltag und schließlich ein eigenes Projekt, das Sie zu Hause durchführen können. So machen Sie schnell Ihre eigenen Entdeckungen zur Mathematik hinter den Kulissen Künstlicher Intelligenz.
Aus dem Inhalt
- Eine kleine Geschichte der KI
- Jargon und Grundwissen
- Nächste Nachbarn
- Regression
- Clustering
- Entscheidungsbäume
- Neuronale Netze
- Reinforcement Learning
- Mit vielen Beispielen und Projekten
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