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Neuronale Netze programmieren mit Python

Neuronale Netze programmieren mit Python

Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning

Verlag

Rheinwerk Verlag

Autor:innen

Roland Schwaiger (3), Joachim Steinwendner

Fassung

510 Seiten, Softcover, 3. Auflage

Erschienen

01/2025

ISBN

978-3-367-10254-9
9783367102549

Buch

34,90 inkl. MwSt.
Best.-Nr.: RW-10254
Versandkostenfrei (D)
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Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning

Verlag: Rheinwerk Verlag
Autor:innen Roland Schwaiger (3), Joachim Steinwendner
Fassung: 510 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen: 01/2025
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Autor:innen Roland Schwaiger (3), Joachim Steinwendner
Fassung: 510 Seiten, Softcover, 3. Auflage
Erschienen: 01/2025
ISBN: 978-3-367-10254-9
9783367102549
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Neuronale Netze verstehen und entwickeln

Neuronale Netze bilden die Grundlage für revolutionäre Technologien wie Deep Learning, Machine Learning und generative Künstliche Intelligenz (KI) – etwa ChatGPT. Diese innovativen Netzwerke verändern zahlreiche Anwendungsgebiete, von Strategiespielen bis hin zur Bild- und Spracherkennung. Doch was steckt hinter diesen beeindruckenden Systemen? Dieses Buch ist der ideale Begleiter für alle, die neuronale Netze verstehen und selbst entwickeln möchten – ohne Vorkenntnisse, aber mit der richtigen Anleitung.

Blick ins Buch: Neuronale Netze programmieren mit Python

Einfache Erklärung komplexer Konzepte

Trotz ihrer Komplexität basieren neuronale Netze auf genialen, aber dennoch verständlichen Ideen. Roland Schwaiger und Joachim Steinwendner stehen Ihnen zur Seite, um diese Konzepte greifbar zu machen. Schritt für Schritt werden Sie in die Welt der neuronalen Netze eingeführt und lernen, wie Sie eigene Netzwerke entwickeln.

Praktisches Programmieren mit Python

Um neuronale Netze erfolgreich einzusetzen, empfiehlt es sich, verschiedene Netztypen selbst zu programmieren. Python, die bevorzugte Programmiersprache in der KI-Welt, ist dabei das Werkzeug Ihrer Wahl. Auch wenn Sie keine speziellen Vorkenntnisse in Mathematik oder Programmierung haben, werden Sie dank der Anleitungen mit verständlichen Erklärungen schnell Fortschritte machen.

Roland Schwaiger und Joachim Steinwendner führen Sie durch den Lernprozess und machen komplexe Themen wie Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und Transformer-Netze leicht verständlich. Zahlreiche Abbildungen unterstützen den Lernprozess und machen das Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich in der KI-Welt zurechtfinden möchten.

Alles, was Sie für den Einstieg brauchen

Das Buch bietet Ihnen einen schnellen Einstieg, indem es alle nötigen Grundlagen in Python und Mathematik vermittelt. Zudem steht Ihnen eine Online-Lernumgebung zur Verfügung, in der Sie das Gelernte direkt anwenden können. Der Einstieg in TensorFlow, einem der wichtigsten Tools im Bereich der KI, ist ebenfalls enthalten.

Alle Codebeispiele stehen zum Download bereit.

Neuronale Netze programmieren mit Python

Schritt für Schritt zum trainierten KI-Modell

Die Grundlagen verstehen

Für Ihren leichten Einstieg haben die Autoren eine Lernumgebung vorbereitet, erläutern alle mathematischen Konzepte von Grund auf und fangen mit einfachen Neuronalen Netzen an. Python-Crashkurs inklusive.

Praxis, Praxis, Praxis

Die Theorie ist in diesem Fall wirklich wichtig. Aber dann entwickeln Sie selbst, und zwar verschiedene Netztypen – und wenden sie auf verschiedene Fragestellungen an.

Die Maschinen lernen lassen

Neuronale Netze müssen trainiert werden, und dabei kommt es auf das Wie an! Lernen Sie direkt am Beispiel, Fallstricke zu umgehen, Trainingsdaten geschickt zu nutzen, Werkzeuge auszuwählen und die Trefferquoten ihrer Modelle zu erhöhen.

Aus dem Inhalt

    Grundlagen

    • Lernumgebung installieren
    • Einfache neuronale Netze aufbauen und trainieren
    • Wichtige mathematische Begriffe

    Einblicke

    • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
    • Reinforcement Learning
    • Verschiedene Netztypen
    • Backpropagation
    • Deep Learning und LLMs
    • Transformer programmieren

    Werkzeuge

    • Jupyter Notebook
    • TensorFlow mit Keras
    • Python-Bibliotheken für Data Science
Leseprobe

Leseprobe

In dieser Leseprobe stellen die Autoren die wichtigsten Grundlagen und Werkzeuge für die Programmierung neuronaler Netze mit Python vor, wie das Einrichtung der Entwicklungsumgebung mit Anaconda und Jupyter Notebook. In einem ersten Schritt erstellen Sie dann die einfachste Form eines neuronalen Netzes, einen linearen Klassifizierer zur Einordnung von Dingen in zwei Kategorien.

Wer hat's geschrieben?

Bild von Autor:in Roland Schwaiger

Dr. Roland Schwaiger studierte an der Bowling Green State University, OH (USA) Computer Science und an der Universität Salzburg (Österreich) Angewandte Informatik und Mathematik und promovierte dort im Bereich Mathematik. Nach mehrjähriger Assistententätigkeit an der Universität Salzburg kam er 1996 als Softwareentwickler zur SAP AG und entfaltete dort seine Fähigkeiten für drei Jahre im Bereich Human Resources in einem anregenden und inspirierenden Umfeld.

Seit 1999 ist er als freiberuflicher Trainer, Lektor, Berater und Entwickler tätig (Zertifizierter Development Consultant SAP NetWeaver 2004 - Application Development Focus ABAP). Er setzt seine akademische Vorbildung und das bei SAP erworbene Wissen, abgerundet durch einen MBA in Prozess- und Projektmanagement, für die Softwareentwicklung in konkreten Entwicklungsprojekten und SAP-Schulungen ein. Die dort wiederum erworbenen Erkenntnisse trägt er zurück in die akademische Welt und verknüpft so Theorie und Praxis.

Weitere Bücher von Roland Schwaiger (3)

Bild von Autor:in Roland Schwaiger
Bild von Autor:in Joachim Steinwendner

Dr. Joachim Steinwendner ist wissenschaftlicher Projektleiter mit den Schwerpunkten Data Science, Maschinelles Lernen, Empfehlungssysteme und Deep Learning. Er hat die Entwicklung der Neuronalen Netze vom zukunftsweisenden Forschungssujet bis zur heutigen Alltagsrelevanz wissenschaftlich und für verschiedene Branchen begleitet.

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Fassung

510 Seiten, Softcover, 3. Auflage

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978-3-367-10254-9
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