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Beats Biblionetz - Bücher

Wie Maschinen lernen

Künstliche Intelligenz verständlich erklärt
Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf ,  local web 
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iconZusammenfassungen

Wie Maschinen lernenWissen Sie, was sich hinter künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbirgt? Dieses Sachbuch erklärt Ihnen leicht verständlich und ohne komplizierte Formeln die grundlegenden Methoden und Vorgehensweisen des maschinellen Lernens. Mathematisches Vorwissen ist dafür nicht nötig. Kurzweilig und informativ illustriert Lisa, die Protagonistin des Buches, diese anhand von Alltagssituationen.
Ein Buch für alle, die in Diskussionen über Chancen und Risiken der aktuellen Entwicklung der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit Faktenwissen punkten möchten. Auch für Schülerinnen und Schüler geeignet!
Von Klappentext im Buch Wie Maschinen lernen (2019)

iconBemerkungen zu diesem Buch

Wie Maschinen lernenWir möchten Ihnen mit diesem Buch eine leicht verständliche Einführung in die Welt der lernenden Maschinen bieten. Dazu stellen wir einflussreiche, weitverbreitete Algorithmen des maschinellen Lernens Schritt für Schritt und anschaulich vor. Sie benötigen dazu keine besonderen Vorkenntnisse. Jeder kann verstehen, wie diese Methoden funktionieren. Und Sie werden eine Vorstellung davon entwickeln, was diese Methoden leisten können, was (noch) nicht und was vermutlich nie. Dadurch wollen wir Licht in die Dunkelheit der Blackbox der künstlichen Intelligenz bringen.
Von Jannik Kossen, Fabrizio Kuruc, Maike Elisa Müller im Buch Wie Maschinen lernen (2019) im Text Einleitung auf Seite  5

iconKapitel  Unter den anklickbaren Kapiteln finden Sie Informationen über einzelne Teile des gewählten Werks.

iconDieses Buch erwähnt ...


Personen
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Isaac Asimov , Joseph Weizenbaum

Aussagen
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big data fördert machine learning

Begriffe
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Algorithmusalgorithm , AlphaGo , amazon , big databig data , Cambridge Analytica , Computercomputer , Datendata , Digitalisierung , ElizaEliza , Ethikethics , facebook , Generative Adversarial Network (GAN) , Google , Informatikcomputer science , Intelligenzintelligence , Internetinternet , Klassifikation , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Lernenlearning , machine learning , Marketingmarketing , Maschinemachine , Mathematikmathematics , Mensch , Modellemodel , Neuronneuron , Neuronales Netzneural network , No Free Lunch Theorem , Perceptron , Regression , reinforcement learning , Roboterrobot , Sicherheitsecurity , SpamSpam , Spamfilter , supervised learning , Technologietechnology , Transparenz , Trolley-Problem , unsupervised learning , Verantwortungresponsability , Vernunft , Zukunftfuture
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1950 local  Ich, der Roboter (Isaac Asimov) 4, 7, 1, 2, 6, 3, 4, 7, 5, 5, 4, 4 11134219
1976   Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft (Joseph Weizenbaum) 10, 11, 4, 5, 4, 5, 10, 8, 12, 18, 8, 3 154170318897
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1942 Runaround (Isaac Asimov) 1, 8, 1, 1, 3, 3, 1, 6, 4, 8, 6, 3 1043246

iconDieses Buch erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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iconVorträge von Beat mit Bezug

  • Antworten auf Knopfdruck?

    Mitarbeitendenklausur der PHSZ, 19.02.2024

iconZitationsgraph

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iconErwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconVolltext dieses Dokuments

Auf dem WWW Wie Maschinen lernen: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: PDF, 9089 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Einleitung: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 389 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW k-Nächste-Nachbarn: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 1076 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW k-Means-Algorithmus: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 1096 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Fluch der Dimensionalität: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 328 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Support Vector Machine: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 497 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Logistische Regression: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 350 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Entscheidungsbäume: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 246 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Verzerrung-Varianz-Dilemma: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 262 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Hauptkomponentenanalyse: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 517 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 225 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Big Data: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 272 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Algorithmen: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 337 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Künstliche neuronale Netze: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 968 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Faltungsnetze: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 337 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Gradientenabstiegsverfahren: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 655 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW No Free Lunch Theorem: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 152 kByte; WWW: Link OK )
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Auf dem WWW Generative gegnerische Netzwerke: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 297 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Verstärkendes Lernen: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 1066 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Über die Mystifizierung von KI: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 175 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Künstliche Intelligenz und Sicherheit: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 168 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Künstliche Intelligenz und Ethik: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 188 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Maschinelles Lernen: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 227 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Schlusswort: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 154 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Daten: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 163 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Regression: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 347 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Klassifikation: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 478 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Clusteranalyse: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 376 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Lineare Regression: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 544 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Ausreißer: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 324 kByte; WWW: Link OK )
Auf dem WWW Wie Maschinen lernen: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: PDF, 9089 kByte; WWW: Link OK )

iconStandorte  Eine Liste von Orten, wo das Objekt physisch vorhanden ist.

BeatFalsch ( 14.12.2019)

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Titel   Format Bez. Aufl. Jahr ISBN          
Wie Maschinen lernen D - - 0 3658267623 Swissbib Worldcat Bestellen bei Amazon.de

iconBeat und dieses Buch

Beat hat dieses Buch während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt ein physisches und ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der vielen Verknüpfungen im Biblionetz scheint er sich intensiver damit befasst zu haben. Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren. Beat hat dieses Buch auch schon in Vorträgen erwähnt.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.