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Machine Learning und KI kompakt

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Vertiefendes Wissen von Deep Learning über Computer Vision bis Natural Language Processing

  • Schließt die Lücke zwischen Grundlagen und Profiwissen
  • Einfache, prägnante Erklärungen zu wichtigen und aktuellen Themen
  • Mit Übungsaufgaben sowie Codebeispielen auf GitHub
  • im heise shop gedruckt oder als E-Book erhältlich

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c't KI-Wissen 2025

Warum DeepSeek effizienter ist | Neue Ideen mit KI umsetzen | KI-Überwachung | KI macht's möglich: Sprachen lernen, Bienen retten u.v.m.

Regulärer Preis: 12,99 €
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Machine Learning mit Python – Teil 1: Grundlagen

Machine Learning ist eine der wichtigsten Technologien zur Datenverarbeitung und in vielen Branchen nicht wegzudenken. In diesem ersten Kurs der Serie „Machine Learning mit Python“ vermittelt Ihnen der Online-Dozent Ilyas Tachakor Schritt für Schritt die wichtigsten Grundlagen. Der Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in zentrale Begriffe und Ansätze wie Regression, Klassifikation, überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Sie lernen, wie Sie mit Python ML-Modelle entwickeln und je nach Anwendungsfall das richtige Modell auswählen. Mit Übungsaufgaben und einem Praxisprojekt können Sie das Gelernte direkt anwenden. Dieser Kurs bildet den idealen Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens und legt den Grundstein für die weiteren Kurse der Serie „Machine Learning mit Python“: Machine Learning mit Python – Teil 1: GrundlagenMachine Learning mit Python – Teil 2: RegressionMachine Learning mit Python – Teil 3: KlassifikationMachine Learning mit Python – Teil 4: Data Pipelines, Feature Engineering und K-Means Clustering Länge: 02:34 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung Kapitelüberblick Grundbegriffe Ordnerstruktur und Einführung in Google Colab Quiz: Einführung Erste Schritte mit Python Kapitelüberblick Variablen und bedingte Anweisungen Praxisaufgabe 1 - Vorlage Praxisaufgabe 1 - Lösung Datentypen und Schleifen Praxisaufgabe 2 - Vorlage Praxisaufgabe 2 - Lösung Funktionen Praxisaufgabe 3 - Vorlage Praxisaufgabe 3 - Lösung Funktionen mit Rückgabewert und Bibliotheken Weitere Bibliotheken (Pandas/Seaborn) Praxisaufgabe 4 - Vorlage Praxisaufgabe 4 - Lösung Quiz: Erste Schritte mit Python Trainiere deine ersten KI-Modelle Kapitelüberblick Lineare Regression Lineare Regression in Python Entscheidungsbäume Entscheidungsbaum in Python (Optional) Mathematische Vertiefung – Methode der kleinsten Quadrate (Optional) Mathematische Vertiefung – Gini-Unreinheit Quiz: Trainiere deine ersten KI-Modelle Projekt – Kundenkaufverhalten und Unternehmensgewinne vorhersagen Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Ilyas Tachakor entdeckte bereits während seines Informatikstudiums seine Leidenschaft für Data Science. Bevor er sich als Online-Dozent selbstständig machte, entwickelte er bei einem führenden deutschen EdTech-Startup innovative Lerninhalte im Bereich Informatik. Diese Erfahrung verschaffte ihm ein umfassendes Verständnis für die Bedürfnisse von Lernenden. Heute verbindet er dieses Wissen mit seiner Fachkompetenz, um in seinen praxisorientierten Videokursen ein nachhaltiges Lernerlebnis zu schaffen und Menschen für moderne Technologien zu begeistern. So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.

Regulärer Preis: 95,00 €
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KI im Unternehmen technisch und rechtlich sicher einsetzen (Webinar-Aufzeichnung)

KI im Unternehmen technisch und rechtlich sicher einsetzen – Externe und lokale Lösungen (Webinar Aufzeichnung aus Dezember 2024)Dieses Webinar ist ein Spezialangebot des Fachdienstes heise KI PRO. Der Fachdienst hat es sich zum Ziel gesetzt, im unübersichtlichen und dynamischen Bereich generativer Ki Unternehmen Orientierung und Handlungsempfehlungen zu geben.  In diesem Webinar klären wir, welche KI-Modelle für welchen Zweck geeignet sind, wann extern gehostete KI-Modelle sinnvoll sind und wann ich eher lokale Lösungen in Betracht ziehen sollte. Wir stellen die verschiedenen Betriebsvarianten vor, von den großen KI-Modellen von OpenAI und Anthropic über in Europa gehostete Modelle bis hin zu lokaler KI auf dem eigenen Rechner oder Server.  Wir beschäftigen uns mit den Vor- und Nachteilen dieser Lösungen inklusive der Kosten und zeigen rechtliche Rahmenbedingungen auf, sowohl was Inhalte, also das Urheberrecht, als auch Datenschutz angeht.  Außerdem werden wir einfache lokale KI-Modelle im abgeschirmten  lokalen Modus auf einem PC demonstrieren und auch Themen wie RAG und Fine Tuning ansprechen. Am Ende des Webinars können Teilnehmende eine fundierte Entscheidung treffen, ob Sie einfach und mit vorhanden Cloud-Modellen ins KI-Zeitalter starten, oder ob eine umfangreiche lokale Installation notwendig ist. Die Themen im ÜberblickKI-Modelle und AnwendungsfälleKI im Unternehmen: Zahlen aus der Praxis zur Effizienz mit Text-KIExkurs: KI und UrheberrechtExtern gehostete KI-Modelle: Überblick, Vor- und Nachteile, KostenExtern, aber selbst gehostete KI-Modelle: Überblick, Vor- und Nachteile, KostenLokal gehostete KI-Modelle: Überblick, Vor- und Nachteile, KostenAdd-on: RAG – Recherche mit KI in eigenen Daten & ChatbotsAdd-on: NPU – Was können NPUs in neuen KI-PCs?Welche Betriebsvariante ist für mich geeignet?Datenschutz, Vertraulichkeit und KI-Policy: Was sollte ich rechtlich beachten?Zielgruppe  Dieses Webinar richtet sich vor allem an Entscheider und Innovatoren im Unternehmen, die Orientierung dazu benötigen, welche KI-Modelle sie auf welche Weise in die Unternehmensprozesse einbinden können. Generell richten sich die Webinare des Fachdienstes heise KI PRO an alle, die KI im Unternehmen produktiv und jenseits von Experimenten einsetzen wollen, praxisnahe Orientierung benötigen und einen aktuellen, klaren und ehrlichen Blick auf die (Un-)Möglichkeiten generativer KI bekommen wollen.  VoraussetzungenFür die Teilnahme an diesem Webinar sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.

Regulärer Preis: 305,00 €

Produktinformationen "Machine Learning und KI kompakt"

Zentrale Konzepte verstehen und anwenden. Erstauflage aus Januar 2025.

Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen? ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung.

Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt – wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele.

Aus dem Inhalt:

  • Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze
  • Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs)
  • Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen
  • Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten
  • Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen
  • Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Zusatzmaterial auf GitHub

Zum Autor:

Sebastian Raschka, PhD, ist Forscher für maschinelles Lernen und KI mit einer großen Leidenschaft für Wissensvermittlung. Als Lead AI Educator bei Lightning AI brennt er dafür, KI und Deep Learning verständlich darzustellen und Menschen beizubringen, wie sie diese Technologien in großem Umfang nutzen können. Bevor er voll und ganz in Lightning AI eingestiegen ist, hatte Sebastian Raschka eine Position als Assistenzprofessor für Statistik an der University of Wisconsin-Madison inne, wo er sich auf die Erforschung von Deep Learning und maschinellem Lernen spezialisierte. Auf seiner Website (https://sebastianraschka.com) erfahren Sie mehr über seine Forschung. Außerdem liebt Sebastian Raschka Open-Source-Software und leistet seit über einem Jahrzehnt leidenschaftlich Beiträge dazu. Neben dem Programmieren schreibt er auch gern und ist Autor der Beststeller Python Machine Learning und Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn (beide bei Packt Publishing veröffentlicht).

Artikel-Details

Anbieter:
Dpunkt
Autor:
Sebastian Raschka
Artikelnummer:
9783988890313
Veröffentlicht:
28.01.25
Seitenanzahl:
262