Das neue c't-Sonderheft!
Kein Thema wurde in den letzten Wochen und Monaten mehr gehypt als Künstliche Intelligenz. Das c't-Sonderheft-Team verschafft Ihnen nun den Gesamtüberblick mit einem neuen Sonderheft: Tools, Suche, Hacking, Recht und vieles mehr.
Im heise Shop gibt es das Special exklusiv als Super-Bundle bestehend aus Heft, PDF-Version und Fachbuch vom Hanser Verlag.
Dazu auf dieser Seite: geballtes Wissen unserer Partnerverlage zu Machine Learning, Künstliche Intelligenz & Co.
Das aktuelle Sonderheft:
Neu
c't ChatGPT & Co.
14,90 €*
Mit KI-Tools effektiv arbeiten. Was geht heute schon und wo brauchen die Maschinen noch Zeit? Lesen Sie Fakten, Tests und Praxistipps im c't Sonderheft ChatGPT & Co.!
Varianten ab 12,99 €*
%
Neu
Bundle c't ChatGPT & Co. (Heft + PDF)
19,90 €*
27,89 €*
(28.65% gespart)
Komplett im Set: gedrucktes Heft + digitale Ausgabe mit einer Ersparnis von 7,90 Euro.
Arbeiten mit KI
6
KI zwischen Effizienz und Wunschdenken
14
Was bei Urheberrecht und Datenschutz gilt
20
Rettet KI das Klima oder killt sie es?
Schreiben mit KI
26
Warum ChatGPT so fasziniert
32
ChatGPT einsetzen und ausreizen
38
Textgeneratoren für jeden Zweck
44
KI-Schreibhelfer: Vier Dienste im Test
52
KI-Text-Erkennung hat viele Schwächen
Suchen mit KI
54
Wie die KI-Suchen die Welt erklären
60
Sieben Suchdienste mit KI im Vergleich
70
Wie sich Autoren gegen KI-Bots wehren
Kunst mit KI
74
Stable Diffusion lokal installieren
80
Stable Diffusion in der Apple-App nutzen
84
Bilder generieren mit Stable Diffusion
90
Grafikkarten im Test mit Stable Diffusion
Musik mit KI
94
Vier KI-Komponisten im Test
100
KI improvisiert Musik auf Zuruf
102
Rap-Songs mit KI-Hilfe produzieren
Hacken mit KI
108
ChatGPT als Hacking-Tool
116
Wie Prompt Injections KI-Suchen kapern
Zum Heft
3
Editorial
115
Impressum
122
Vorschau: c’t Kubernetes
%
Neu
Superbundle c't ChatGPT & Co. (Heft + PDF + Buch)
54,89 €*
67,88 €*
(19.14% gespart)
Mit dem Superbundle sparen Sie 12,99 Euro.
Komplett im Set: gedrucktes Heft + digitale Ausgabe. Enthalten im Angebot ist auch das Buch "Deep Natural Language Processing“ vom Hanser Verlag im Wert von 39,99 Euro.
Zum Buch:
Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.
Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:
Vektorisierung von Wörtern mit Word EmbeddingVerarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.Leseprobe (PDF-Link)
Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.Autor:Dr. Jochen Hirschle ist IT-Trainer und Consultant für Machine Learning und Deep Learning in Braunschweig. Er ist erfahrener Programmierer in Python und Java und war als Wissenschaftler und Dozent an den Universitäten in Köln, Innsbruck und Frankfurt tätig. Er kennt die Fallstricke der statistischen Datenanalyse und die Tricks maschinellen Lernens aus seiner langjährigen Praxis und er weiß, wie sich komplexe Sachverhalte einfach erklären lassen.
Zum Heft:
Arbeiten mit KI
6
KI zwischen Effizienz und Wunschdenken
14
Was bei Urheberrecht und Datenschutz gilt
20
Rettet KI das Klima oder killt sie es?
Schreiben mit KI
26
Warum ChatGPT so fasziniert
32
ChatGPT einsetzen und ausreizen
38
Textgeneratoren für jeden Zweck
44
KI-Schreibhelfer: Vier Dienste im Test
52
KI-Text-Erkennung hat viele Schwächen
Suchen mit KI
54
Wie die KI-Suchen die Welt erklären
60
Sieben Suchdienste mit KI im Vergleich
70
Wie sich Autoren gegen KI-Bots wehren
Kunst mit KI
74
Stable Diffusion lokal installieren
80
Stable Diffusion in der Apple-App nutzen
84
Bilder generieren mit Stable Diffusion
90
Grafikkarten im Test mit Stable Diffusion
Musik mit KI
94
Vier KI-Komponisten im Test
100
KI improvisiert Musik auf Zuruf
102
Rap-Songs mit KI-Hilfe produzieren
Hacken mit KI
108
ChatGPT als Hacking-Tool
116
Wie Prompt Injections KI-Suchen kapern
Zum Heft
3
Editorial
115
Impressum
122
Vorschau: c’t Kubernetes
Heise beleuchtet KI:
Neu
MIT Technology Review 04/2023
11,99 €*
Neben den großen Themen rund um generative KI gehts um Ei ohne Huhn, längeres Leben für Solarmodule sowie Regenerationsfähigkeit von Gehirnzellen.
iX 04/2023
9,90 €*
Tools für Software Composition Analysis, Loki für lokale und Cloud-Umgebungen, wie Sprach-KI beim Coden helfen kann und viele andere wichtige Themen lesen Sie in der iX 4/2023.
c't 10/2023
5,90 €*
In dieser Ausgabe geht es um Mini-PCs, den Upgrade-Skandal von Windows 10, um einen Vergleichstest von 7 KI-Suchdiensten und vieles mehr.
Fachbücher zum Thema:
Künstliche Intelligenz (O'Reilly)
22,90 €*
Wie KI funktioniert und wann sie scheitert. Eine unterhaltsame Reise in die seltsame Welt der Algorithmen, neuronalen Netze und versteckten Giraffen.Wir verlassen uns jeden Tag auf künstliche Intelligenz, wenn es um Empfehlungen, Übersetzungen und Katzenohren für unsere Selfie-Videos geht. Wir vertrauen KI auch in Fragen von Leben und Tod, auf der Straße und in unseren Krankenhäusern. Aber wie intelligent ist KI wirklich, auf welche Weise löst sie Probleme, wie versteht sie Menschen?Janelle Shane liefert Antworten auf Fragen zu KI, die Sie sich schon immer gestellt haben, und auf einige, auf die Sie definitiv noch nicht gekommen sind: Wie kann ein Computer das perfekte Sandwich entwerfen? Und kann man einer KI beibringen, zu flirten oder gute Witze zu erzählen?In dieser klugen, oft sehr lustigen Einführung in die interessanteste Wissenschaft unserer Zeit zeigt Janelle Shane, wie KI-Algorithmen lernen, wo sie versagen und wie sie sich anpassen. Sie erfahren, wie KIs trainiert werden, was Deep Learning ist, wo die Gefahren bei selbstfahrenden Autos liegen, wie sich Vorurteile aus KI-Trainingsdaten auf Bewerbungsverfahren auswirken – und warum Bilderkennungs-KIs auf Giraffen fixiert sind.Das perfekte Buch für alle, die sich eine informierte Meinung bilden möchten und neugierig darauf sind, wie die KI-Roboter in unserem Leben funktionieren.
Deep Natural Language Processing
39,99 €*
Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in Machine-Learning-Algorithmen im Allgemeinen und in die Verarbeitung von Textdaten mit Deep-Learning-Verfahren im Besonderen. Es veranschaulicht die theoretischen Konzepte bewährter und neuerer NLP-Ansätze und führt in die praktische Umsetzung ein.Im Fokus stehen insbesondere folgende Verfahren:Vektorisierung von Wörtern mit Word EmbeddingVerarbeitung von Texten mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzen.Aufbau von Sequence-to-Sequence-Modellen zur Übersetzung und für Textzusammenfassungen.Arbeit mit der Transformers-Bibliothek und Hugging Face.Leseprobe (PDF-Link)Anhand praktischer Anwendungen (Klassizierung von Texten, Rechtschreibkorrektur, Übersetzung, Frage-Antwort-System) wird gezeigt, wie sich Textdaten vorbereiten und effektive Lernmodelle mit Bibliotheken wie Transformers, TensorFlow/Keras und Scikit-Learn aufbauen, trainieren und produktiv einsetzen lassen.Autor:Dr. Jochen Hirschle ist IT-Trainer und Consultant für Machine Learning und Deep Learning in Braunschweig. Er ist erfahrener Programmierer in Python und Java und war als Wissenschaftler und Dozent an den Universitäten in Köln, Innsbruck und Frankfurt tätig. Er kennt die Fallstricke der statistischen Datenanalyse und die Tricks maschinellen Lernens aus seiner langjährigen Praxis und er weiß, wie sich komplexe Sachverhalte einfach erklären lassen.
Neu
Künstliche Intelligenz verstehen
29,90 €*
Eine spielerische Einführung in die KI Neugierig auf KI? Lust, zu experimentieren? Dann sind Sie hier richtig. Es erwartet Sie mehr als ein Buch: Eine Fülle von im Web bereitgestellten Beispielprogrammen zeigt, wie KI funktioniert. Probieren Sie aus, wie sie Texte ergänzt, Daten sortiert oder Spiele gewinnt – auch gegen Sie? Im Buch erfahren Sie, was dahinter steckt, und lernen einschlägige KI-Verfahren kennen. Schritt für Schritt wird die Logik ebenso erklärt wie die Umsetzung in JavaScript. Mit Infografiken und Cartoons von Sophia Sanner. Sie können die Projekte nachprogrammieren oder herunterladen oder sogar online verändern. Experimentieren erwünscht!Aus dem Inhalt: Grundlagen aus der InformatikWörter und Sätze vervollständigenSchreibfehler automatisch korrigierenZusammenhänge erkennen und Daten ordnenNeuronale NetzeSelbstlernende AlgorithmenAutoren: Als Soundkünstler, Kulturmanager und Kurator verbindet Pit Noack Wissenschaft, Technik und Kunst. In seinen Tutorials und Workshops bringt er mit viel Herzblut Jugendlichen und Erwachsenen Grundlagen der Programmierung und der künstlichen Intelligenz bei.Sophia Sanner ist freiberufliche Künstlerin, Kuratorin und Illustratorin. Mit ihren Cartoons und Infografiken gelingt es ihr, auch komplexere Themen auf humorvolle Weise anschaulich zu machen.
Mehr zu KI & Machine Learning:
Neu
KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln
39,99 €*
Datenbewusst, open-source und modularSprachassistenten werden vermehrt in Bereichen wie z. B. Kundenkommunikation, Smart Home oder Automotive eingesetzt. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln können – von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung. Zum einen lernen Sie, wie Sprachsynthese und Intents funktionieren und wie Sie diese einsetzen können. Zum anderen kommen Sie mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. mit Logging, dynamischem Installieren von Paketen, dem „Einfrieren“ einer Anwendung oder der dazugehören Überführung in einen Installer.Ein weiteres wichtiges Thema ist der Datenschutz. Wenn Sie einen eigenen Assistenten programmiert haben, wissen Sie genau, welche Daten Sie rausgeben und welche auf Ihrem Gerät verarbeitet werden. Das schafft Vertrauen beim Anwender. Schreiben Sie Intents, denen auch sensible Daten anvertraut werden können. Darüber hinaus kann der selbst programmierte Assistent ein paar Dinge mehr als die Marktführer. Er reagiert z. B. individuell auf Ihre Stimme und Sie können ihm erlauben, nur auf Sie zu hören und andere Personen zu ignorieren.Aus dem Inhalt:Aufsetzen einer Entwicklungsumgebung, Versionsverwaltung mit GitText to Speech, Speech to Text, Fingerabdruck der StimmeDialogeIntents entwickeln und verwaltenUser InterfaceDie Anwendung paketierenAutor: Dr. Jonas Freiknecht arbeitet als Datenanalyst bei einem größeren IT-Systemhaus. Er hat in praktischer Informatik promoviert und erstellt seit vielen Jahren YouTube Videos zu IT-Themen, schreibt Fachbücher und veröffentlicht Tutorials auf seinem Blog.Leseprobe (PDF-Link)
Neu
StatQuest - Der illustrierte Machine Learning Guide
29,99 €*
Das Buch zum beliebten YouTube-Kanal: StatQuest with Josh Starmer.Machine Learning ist ein mächtiges Werkzeug, kann aber auch unheimlich kompliziert erscheinen. Genau hier setzt dieses Buch an. Egal wie schwierig ein Machine-Learning-Algorithmus auch ist, dieses Buch bricht ihn herunter in kleine, leicht verständliche Häppchen, die einfach nachzuvollziehen sind. Jedes Konzept wird anschaulich illustriert. So erhältst du ein über die bloßen Formeln hinausgehendes Verständnis dafür, wie die einzelnen Methoden funktionieren. Dieses Buch hat nicht zum Ziel, die Konzepte zu vereinfachen. Stattdessen bekommst du mit leicht verständlichen Erläuterungen alles Notwendige an die Hand, um ein tieferes Verständnis für Machine Learning aufzubauen.Das Buch beginnt mit den Grundlagen und setzt keine Vorkenntnisse voraus. Es zeigt dir, was Machine Learning ist und worauf es abzielt, und baut Bild für Bild auf diesem Wissen auf, bis du die Konzepte hinter selbstfahrenden Autos und Gesichtserkennung meisterst.Aus dem Inhalt:Grundlegende Konzepte des Machine LearningsKlassifikation und KreuzvalidierungStatistik-GrundlagenLineare und logistische RegressionGradientenabstiegsverfahrenNaive BayesÜberanpassung vermeiden durch RegularisierungEntscheidungsbäumeSupport Vector Machines (SVMs)Neuronale NetzeÜber den Autor:Josh Starmer ist das Gesicht hinter dem bekannten Youtube-Kanal »StatQuest with Josh Starmer«. Seit 2016 erklärt er allen Interessierten mit seinem innovativen und einzigartigen visuellen Stil Konzepte aus den Bereichen Statistik, Data Science, Machine Learning und Algorithmen. StatQuest hilft Menschen auf der ganzen Welt dabei, Wettbewerbe zu gewinnen, Prüfungen zu bestehen, neue Berufe zu ergreifen und befördert zu werden.
KI verändert die Spielregeln
49,99 €*
Geschäftsmodelle, Kundenbeziehungen und Produkte neu denken.Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Wirtschaft in aller Munde. Aber nur die wenigsten Firmen wissen, wie sie KI für den Aufbau neuer Geschäftsfelder nutzen können. Genau darum geht es in diesem Buch. Die Autoren kommen aus der Praxis und beschreiben unter anderem KI-Projekte, die sie gemeinsam mit ihren Kunden umgesetzt haben. Profitieren Sie von diesem Know-how , um mit KI erfolgreich zu sein:- grundlegendes Verständnis für die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz- Vorgehensmodell für das Entwickeln von KI-Anwendungen- Folgenabschätzung für Prozesse und Geschäftsmodelle in verschiedenen Branchen durch KI- Einsatzszenarien für Prozesse von Kommunikation bis Verwaltung- Unterstützung mobiler Prozesse mithilfe von KIDas Buch enthält konkrete, realisierbare Anwendungsfälle für das verarbeitende Gewerbe und für Dienstleister. Lassen Sie sich davon inspirieren, um eigene Lösungen zu entwickeln und zu vermarkten.
Neu
Natural Language Processing mit Transformern
46,90 €*
Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellenTransformer liefern hervorragende Ergebnisse bei der maschinellen Sprachverarbeitung und haben sich in den letzten Jahren zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing (NLP) entwickelt. Dieses Praxisbuch zeigt Data Scientists und Programmierer*innen, wie sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren. Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots zum Einsatz.Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, erklären in diesem Buch, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Transformer für eine Vielzahl von Aufgaben erfolgreich eingesetzt werden können.Erstellen, debuggen und optimieren Sie Transformer-Modelle für zentrale NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Named Entity Recognition oder Question AnsweringLernen Sie, wie Transformer für sprachenübergreifendes Transfer Learning verwendet werdenWenden Sie Transformer auf reale Anwendungsfälle an, bei denen nur auf wenige gelabelte Daten zurückgegriffen werden kannOptimieren Sie Transformer-Modelle für das Deployment mit Techniken wie Distillation, Pruning und QuantisierungTrainieren Sie Transformer von Grund auf und lernen Sie, wie sie auf mehreren GPUs und verteilten Umgebungen skalierenAutoren:Lewis Tunstall / Leandro von Werra / Thomas WolfLewis Tunstall ist Machine Learning Engineer bei Hugging Face. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt derzeit auf der Entwicklung von Tools für die NLP-Community und darauf, Menschen zu schulen, diese effektiv zu nutzen.Leandro von Werra ist Machine Learning Engineer im Open-Source-Team von Hugging Face. Er konzentriert sich hauptsächlich auf Modelle, die Code generieren können, und auf die Zusammenarbeit mit der Community.Thomas Wolf ist Chief Science Officer und Mitgründer von Hugging Face. Sein Team hat sich der Aufgabe verschrieben, die KI-Forschung voranzutreiben und sie weiter zu demokratisieren.Zielgruppe:Data ScientistsMachine Learning Engineers
Neu
Skalierbare KI/ML-Infrastrukturen
79,90 €*
Evaluieren, Automatisieren, Praxis Moderne KI/ML-Modelle brauchen leistungsstarke Infrastrukturen. Wie Sie abseits der Hypes resiliente, hochautomatisierte und autoskalierbare Systeme für Produktiv-Workloads aufbauen, zeigt Ihnen Oliver Liebel in diesem Wegweiser. Sie erfahren, wie Sie NVIDIAs Datacenter-GPUs nahtlos in Hypervisoren und moderne Container-Infrastrukturen integrieren, sie Operator-gestützt mit Kubernetes bzw. OpenShift verwalten und daraus praxistaugliche Setups machen, die im Unternehmenseinsatz und echten Business Cases bestehen.Betrachtet wird der ganze Infrastruktur-Stack, mit Fokus auf effizienter Vollautomation: Von On-Premises-Installationen auf vSphere oder Cloud-Setups auf GCP und AWS über Plattform-Automation per IaaS/IaC sowie den GPU- und Network-Operatoren bis hin zu einem Ausblick auf AI End-to-End-Tool-Stacks.Aus dem Inhalt: KI/ML: Grundlagen und Use CasesInfrastruktur planen: On-Premises, Cloud oder Hybrid?Technischer Background: KI/ML mit NVIDIA-GPUsGPU-Modi: Passthrough-MIG vs. MIG-backed vGPU vs. vGPUNVIDIA-GPUs auf vSphere On-Prem implementierenNVIDIA AI EnterpriseKI/ML-Cluster mit Kubernetes und OpenShiftGPU-spezifische OperatorenGPU-Cluster mit OpenShiftVon CI/CD über GitOps zu MLOpsML-Pipelines & AI End-to-EndAutor:Dipl.-Ing. Oliver Liebel ist LPI-zertifizierter Linux-Enterprise-Experte, Partner von Red Hat und SUSE und steht in engem Kontakt mit NVIDIAs EGX-Abteilung.
MLOps
34,90 €*
Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalierenMachine-Learning-Modelle zu entwickeln ist das eine, sie im Produktivbetrieb effizient einzusetzen, eine ebenfalls nicht zu unterschätzende Herausforderung – so die Erfahrung vieler Unternehmen. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mithilfe durchdachter MLOps-Strategien eine stabile DevOps-Umgebung für Ihre ML-Anwendungen aufbauen, Ihre Modelle kontinuierlich verbessern und langfristig warten.Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen aus der ganzen Welt geben neun ML-Experten praxiserprobte Hilfestellungen zu den fünf Schritten des Modelllebenszyklus – Entwicklung, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.