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Sascha Kersken

Sascha Kersken arbeitet seit vielen Jahren als Softwareentwickler sowie als Trainer für EDV-Schulungen in den Themengebieten Netzwerke und Internet, interaktive Medien und Programmierung. Er hat zahlreiche Fachbücher und Artikel zu verschiedenen IT-Themen geschrieben.

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Kersken, S: Künstliche Intelligenz und Machine Learning Produktbild: Kersken, S: Künstliche Intelligenz und Machine Learning Vorbesteller Neu

Kersken, S: Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie auf über 1200 Seiten von den Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz.

Mathematische und theoretische Grundlagen behandelt der Autor Sascha Kersken zu Beginn ausführlich. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen gründlich kennen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schliesslich die Transformer-Architektur und grosse Sprachmodelle. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittene Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code Refactoring und vieles mehr. Sie lernen, Methoden auszuwählen, Daten aufzubereiten und KI-Verfahren gewinnbringend zu kombinieren.

Mit zahlreichen Codebeispielen und ausführlichen Erklärungen eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung. Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg.

  • Grundlagen, Implementierung und Anwendung aller wichtigen Verfahren
  • Inkl. Deep Learning, Datenanalyse, Sprach- und Bildverarbeitung
  • Mit Aufgaben und ausführlichen Lösungen zum Selbststudium

Aus dem Inhalt:

  • Logik und diskrete Mathematik
  • Stochastik und weitere mathematische Grundlagen
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Reinforcement Learning
  • Datenanalyse: Aufbereitung und Visualisierung
  • Big Data mit Apache Hadoop
  • KNN und Deep Learning
  • Bilderkennung und -verarbeitung
  • Chatbots und Übersetzung
  • Code Refactoring und Dokumentation
  • Transformer-Architektur und LLMs
  • Machine Learning Pipelines

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