The Handbook of Data Science and AI (2. Auflage)

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

Mit dem Superbundle sparen Sie 12,99 Euro. Komplett im Set: gedrucktes Heft + digitale Ausgabe. Enthalten im Angebot ist das Buch "Künstliche Intelligenz" vom Rheinwerk Verlag im Wert von 24,90 €. ► Zum Buch: Künstliche Intelligenz. Wie sie funktioniert und was sie für uns bedeutet. In übersetzter deutscher Erstauflage aus dem September 2024, ein Bestseller in Norwegen.Entdecken Sie die Grundlagen und Schlüsselkonzepte der Künstlichen Intelligenz in diesem bahnbrechenden Buch und finden Sie Antworten auf die großen Fragen, die uns derzeit alle beschäftigen: Wie funktioniert diese Technologie eigentlich? Welche Auswirkungen hat sie auf Gesellschaft, Ethik und Philosophie? Wie schnell entwickelt sie sich und wie wird sie unser Leben in Zukunft beeinflussen?Der norwegische Bestseller hat in ganz Skandinavien den Nerv der Zeit getroffen. Denn es gelingt der Wissenschaftlerin Inga Strümke, die komplexen Themen rund um KI und maschinelles Lernen auf eine Weise zu erklären, die sowohl für Fachleute als auch für Laien verständlich ist. Können Menschen mit ihrem Versuch, Künstliche Intelligenz zu erschaffen, überhaupt Erfolg haben? Und erfassen sie die Konsequenzen der Technologie?Mit ihrem Fachwissen als Physikerin und KI-Expertin an der NTNU in Trondheim und am Simula Metropolitan Center for Digital Engineering in Oslo bringt sie Licht in das oft missverstandene Feld der Künstlichen Intelligenz. Sie zeigt, wie maschinelles Lernen funktioniert, diskutiert die ethischen Herausforderungen und entmystifiziert die Ängste, die viele Menschen gegenüber dieser Technologie haben. Ob Tech-Neuling oder erfahrener Entwickler, dieses Buch wird Ihr Verständnis von Künstlicher Intelligenz vertiefen und erweitern. Aus dem Norwegischen von Christel Hildebrandt.Was KI ist, wo sie herkommt und was sie für uns bedeutet1. Wie KI-Systeme entworfen werden und aus Daten lernenDieses Buch bietet einen umfassenden Überblick von den frühen theoretischen Konzepten bis hin zu modernen Anwendungen. Lernen Sie die grundlegenden Prinzipien des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze kennen. Auch ohne technisches Hintergrundwissen verständlich.2. Wie ein verantwortungsvoller Umgang mit KI möglich istVielen potenziellen Vorteilen durch KI stehen Risiken und Herausforderungen wie Datenschutz, Voreingenommenheit oder Verdrängung von Arbeitsplätzen gegenüber. Nur im differenzierten Dialog ist eine verantwortungsvolle Entwicklung möglich.3. Die Zukunft der Mensch-KI-Interaktion gestaltenKI kann für die menschliche Gesellschaft unkontrollierbar werden. Erkunden Sie die potenziellen Szenarien, damit wir auch vorbereitet sind auf Fortschritte und Gefährdungen.Aus dem InhaltGrundlagen der Künstlichen IntelligenzMaschinelle Lernen und dessen UnterartenNeuronale Netze und Deep LearningBewusstsein und IntelligenzEthik in der Künstlichen IntelligenzBias und Fairness in KI-SystemenRegulierung und GovernanceEntwicklung nachhaltiger KI-SystemeDatenschutz und Datensicherheit bei KI-AnwendungenAnwendung von KI in verschiedenen BranchenGesellschaftliche AuswirkungenDie Zukunft der Mensch-KI-InteraktionLeseprobe (PDF-Link)Über die Autorin:Inga Strümke ist eine norwegische Physikerin, spezialisiert auf Künstliche Intelligenz und Maschinenlernen. Sie wurde 1989 in Gummersbach, Deutschland, geboren und wuchs in Narvik, Norwegen auf. Strümke absolvierte ein Masterstudium in theoretischer Physik an der NTNU und promovierte in Teilchenphysik an der Universität Bergen. Sie arbeitet an der NTNU und am Simula Metropolitan Center for Digital Engineering. Strümke ist auch für ihre Arbeit in der Ethik der KI bekannt und hat einen Preis für Wissenschaftskommunikation erhalten. Sie veröffentlichte 2023 das Buch »Maskiner som tenker«, welches den Brageprisen erhielt. ► Zum Heft: Aktuelle KI-Entwicklungen6 KI-Überblick: Hohe Kosten, Big-Tech dominiert12 DeepSeek mischt die KI-Szene auf16 Test: Die größten LLM-Anbieter im Vergleich28 Wie Sprachmodelle Meinung machen34 Interview: Aleph-Alpha-Chef zur KI-Entwicklung in DeutschlandKI in der Wissenschaft38 Interview: Lernen mit und trotz KI44 Nobelpreis Chemie: Neue Proteine dank KI52 Nobelpreis Physik: Grundlagen neuronaler Netze60 KI-Servicezentren: KISSKI & Co. für Unis und Mittelstand66 Causal ML: KI erfasst Ursache und WirkungKI-Praxis im Alltag72 Besuch im Cyberbordell: Ethik und Technik der Sexroboter78 KI rettet Bienen: 17-jähriger entwickelt Milbendetektor86 Übersicht: KI-gesteuerte Videogeneratoren94 KI-Hack: Fremde Webseiten im Browser umgestalten100 Fremdsprachen lernen: KI-Trainer im Eigenbau104 Test: Acht Pocdast-Helfer mit KI112 Musik: Live coden mit Sonic Pi und ChatGPTHardware- und Ressourcenbedarf122 Interview: Kann KI grün sein?126 Warum Big-Tech auf Atomenergie setzt130 FAQ: KI-Hardware für PCs und Notebooks134 Quantisierung: LLMs mit geringem Qualitätsverlust verkleinern140 Sprachmodelle im Smartphone: lokal ohne Cloud betreibenEU-Regulierung und Datenschutz144 Datenschutz in Deutschland: Orientierungshilfe der Behörden148 Überwachungssysteme: Was die Algorithmen erkennen156 Die neuen EU-Regeln für KI162 Interview mit dem Architekten des europäischen AI Act168 Nutzungsverträge für KI-generierte Werke172 Urheberstreit: Verwertungsgesellschaften verhandeln mit KI-AnbieternZum Heft3 Editorial167 Impressum178 Vorschau: c’t KI Wissen

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.

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.