Maschinelles Lernen (Thema)

Künstliche Intelligenz, Big Data und die zunehmende Vernetzung stellen uns vor zahlreiche Herausforderungen. Hauke Behrendt wirft einen moralphilosophischen Blick auf den digitalen Wandel und diskutiert unter anderem die Risiken algorithmengestützter Prognose- und Entscheidungssysteme in Bezug auf Diskriminierung, Privatsphäre und Autonomie. Darüber hinaus fragt er nach der moralischen Handlungs- und Verantwortungsfähigkeit künstlicher Systeme und den damit verbundenen sozialen und politischen Implikationen.

Das Thema hat Konjunktur. Spätestens seit Chatbots wie ChatGPT und Bildgeneratoren wie Midjourney oder DALL-E die ebenso faszinierenden wie bedrohlichen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz eindrucksvoll demonstrieren, ist die »KI-Revolution« (Der Spiegel) in aller Munde. Die KI-Zukunft hat indes längst begonnen. Umstritten ist allerdings die Frage, ob die weitere Entwicklung von KI-Systemen eher die Rettung der Welt einleiten oder ob »eine möglicherweise entstehende Superintelligenz die Menschheit vernichten wird« (Die Zeit) - aber alle sind sich einig: Künstliche Intelligenz ist die bedeutendste Technologie unserer Zeit, und sie wird unsere Zukunft bestimmen.

Dieses Sachbuch fasst die wissenschaftlichen Grundlagen der natürlichen und künstlichen Intelligenzsysteme zusammen und analysiert ihre Leistungen in einem kritischen Vergleich. Fachkenntnisse sind keine Voraussetzung. 

 

Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse.

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen!

• Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren
• Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und GPT 3.5 für Programmierer:innen verständlich
• Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning
• Die aktualisierte und erweiterte 2. Auflage behandelt neben GPT 4 und GPT 3.5 jetzt auch GPT 4o sowie das Thema Multimodalität