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Künstliche Intelligenz kapieren und programmieren - Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen und Projekten zum Experimentieren

by Michael Weigend

September 2023

Intermediate to advanced

272 pages

6h 36m

German

mitp Verlag

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1.1 Was ist künstliche Intelligenz?1.2 Chatbots1.3 Vorbereitung: Python installieren1.4 Projekt: Mini-Eliza‌‌1.4.1 Schritt 1: Auf eine Eingabe reagieren1.4.2 Schritt 2: Mehr Intelligenz durch verschachtelte if-else-Anweisungen1.4.3 Schritt 3: Mit elif‌ die technische Qualität verbessern1.4.4 Schritt 4: Von der einfachen Reaktion zum Gespräch1.4.5 Schritt 5: Jetzt kommt der Zufall‌ ins Spiel1.4.6 Fazit1.5 Lernende Programme‌ (Entscheidungsbäume)1.6 Trainingscamp: Programmieren mit Listen‌1.6.1 Station 1: Indizes1.6.2 Station 2: Listen verarbeiten1.6.3 Station 3: Mit einer Liste von Tupeln modellieren1.7 ‌‌Projekt: An wen denkst du?1.7.1 Schritt 1: Vorbereitung1.7.2 Schritt 2: Interaktion1.7.3 Schritt 3: Schluss1.7.4 Fazit1.8 Subsymbolische KI‌‌ – Machine Learning1.8.1 Die Grenzen symbolischer Intelligenz: Beispiel Verkehrsschilder1.8.2 Drei Arten des Machine Learnings1.8.3 Wie werden Verkehrszeichen erkannt?1.9 Projekt‌: k-Means‌-Clustering1.9.1 Schritt 1: Vorbereitung1.9.2 Schritt 2: Clustern1.9.3 Fazit1.10 Rückblick
2.1 Lernen durch Erfahrung: Wie lernt man Murmeln‌?2.2 Projekt‌: Ein klassischer Währungsrechner‌2.3 Was ist eine lineare Beziehung‌?2.4 Lernen durch Beobachten‌2.5 Projekt‌: Ein Währungsrechner‌, der lernen kann2.6 Trainingscamp: Daten‌ visualisieren2.6.1 Station 1: Ein Diagramm‌ erstellen2.6.2 Station 2: Linienformate und Achsenbeschriftung2.6.3 Station 3: Die range()‌-Funktion verwenden2.6.4 Station 4: List Comprehensions‌2.6.5 Station 5: Mehrere Kurven in einem Koordinatensystem2.7 Daten‌ professionell auswerten: Lineare Regression‌2.8 Rückblick
3.1 Bilddaten auswerten: Von Menschen und Hunden3.2 Etikettierte Daten‌ (Labeled Data‌)3.3 Mit etikettierten Daten lernen3.3.1 Lernschritt 13.3.2 Lernschritt 23.3.3 Lernschritt 33.4 Moderation‌: Gemäßigte Änderungen3.5 Projekt‌: Ein lernfähiges Vorhersageprogramm‌3.5.1 Schritt 1: Vorbereitung3.5.2 Schritt 2: Training3.5.3 Schritt 3: Vorhersagen3.6 Hintergrund: Linear separierbare Daten‌‌3.7 Noch etwas Programmiertechnik: Daten‌ laden und speichern‌3.7.1 Eine Textdatei lesen und ausgeben3.7.2 Einen String‌ aufspalten3.8 Rückblick
4.1 Neuronale Netze in der Natur4.2 Feuern! Das Alles-oder-nichts-Prinzip4.3 Künstliche Gehirne4.4 Ein Gehirn ist kein Computer4.5 Projekt: Reaktionstest‌‌ – Ein Blick ins eigene Nervensystem4.6 Künstliche neuronale Netze4.7 Die Anfänge: Das Perzeptron‌ von Frank Rosenblatt4.8 Logische Operationen4.9 Ein Perzeptron‌ für logische Operationen4.10 Training‌4.11 Projekt‌: Ein Rosenblatt-Perzeptron‌4.11.1 Programmteil 1: Vorbereitung4.11.2 Programmteil 2: Definition der Funktion vorhersehen()4.11.3 Programmteil 3: Definition der Funktion trainieren()4.11.4 Programmteil 4: Das Hauptprogramm4.12 Die Grenzen des einlagigen Perzeptrons‌: Das XOR‌-Problem4.13 Rückblick
5.1 Eine bessere Aktivierungsfunktion‌: Die Sigmoid-Funktion5.2 Projekt: Eine Wertetabelle für die Sigmoid-Funktion‌5.3 Die Ableitung der Sigmoid-Funktion5.4 Projekt: Die Sigmoid-Funktion als Aktivierungsfunktion für das ODER-Perzeptron‌5.5 Verborgene Knoten und die Grundideen der Error Backpropagation‌5.5.1 Vom Wandern in den Bergen: Das Gradientenverfahren5.5.2 Partielle Ableitung‌5.5.3 Anwendung des Gradientenverfahrens und Error Backpropagation5.5.4 Die Änderung eines Gewichts bei einem Trainingsschritt5.5.5 Aktualisierung der übrigen Gewichte5.6 Projekt‌: Ein neuronales Netz, das das XOR-Problem löst‌5.6.1 Programmteil 1: Vorbereitung5.6.2 Programmteil 2: Die Funktion vorhersagen()5.6.3 Programmteil 3: Definition der Funktion trainieren()5.6.4 Programmteil 4: Zufällige Trainingsdaten‌ erzeugen5.6.5 Programmteil 5: Training5.6.6 Programmteil 6: Testen‌5.7 Projekt‌: Gurke oder Apfel?5.7.1 Programm 1: Trainingsdaten erzeugen5.7.2 Programm 2: Das neuronale Netz5.8 Rückblick
6.1 Was sind Vektoren‌ und Matrizen‌?6.2 Trainingscamp: NumPy‌6.2.1 Vorbereitung6.2.2 Station 1: Arrays‌ erzeugen6.2.3 Station 2: Operationen mit Arrays‌ und Skalaren6.2.4 Station 3: Operationen mit zwei Arrays6.2.5 Station 4: Die Form eines Arrays‌ verändern6.2.6 Station 5: Matrizenmultiplikation mit dot()6.2.7 Station 6: Zufallsarrays‌‌6.2.8 Station 7: Elemente eines Arrays verarbeiten6.2.9 Station 8: Auf Elemente eines Arrays zugreifen6.3 Mit Arrays die Programmierung vereinfachen6.3.1 Programmteil 1: Vorbereitung6.3.2 Programmteil 2: Die Funktion vorhersagen(i)6.3.3 Programmteil 3: Definition der Funktion trainieren()6.3.4 Programmteil 4: Training6.4 Projekt: Ziffern erkennen‌6.4.1 Trainings- und Testdaten6.4.2 Eine Ziffer auf dem Bildschirm darstellen6.4.3 Aufbau des neuronalen Netzes6.4.4 Programmierung des neuronalen Netzes6.5 Rückblick
7.1 Fotolabor: Bilder verarbeiten mit der Python Imaging Library‌ (PIL‌)7.1.1 Vorbereitung7.1.2 Experiment 1: Ein Bild laden und auf dem Bildschirm darstellen7.1.3 Experiment 2: Attribute eines Image-Objekts ausgeben7.1.4 Experiment 3: Die Größe eines Bilds ändern7.1.5 Experiment 4: Ein Bild in eine Liste überführen7.1.6 Experiment 5: Aus einem ‌Farbbild ein Graustufenbild gewinnen7.2 Projekt‌: Ziffern auf eigenen Bildern erkennen7.2.1 Vorbereitung7.2.2 Gewichte speichern7.2.3 Das vortrainierte neuronale Netz nutzen7.3 Projekt‌: Mit der Kamera Gesten erkennen7.3.1 Vorbereitung7.3.2 Die Kamera ausprobieren7.3.3 Die Programmierung7.4 Rückblick
8.1 Computer Vision8.2 Neuronale Netze mit PyTorch8.3 KI mit Google Colaboratory

Ableitung‌Ableitung einer konstanten FunktionAbleitung einer quadratischen FunktionAktivierungsfunktion‌Baum‌Benchmark‌Del-Symbol ∂Delta‌ ΔDifferenzialquotientFehlerfunktionFunktion (Mathematik)Funktion (Programmierung)Gleichgerichtete Lineareinheit – ReLU‌GleichverteilungGradientGraph (Graphentheorie)Graph einer FunktionKettenregel‌Knoten‌ eines künstlichen neuronalen NetzesKünstliches neuronales NetzMatrixLineare Funktion‌Lineare Separierbarkeit‌Neuron‌Neuronales NetzPartielle AbleitungSigmoid-FunktionSpaltenvektorSteigungSummenregel‌tanh‌-FunktionTargetTransponierte MatrixXOR-ProblemZeilenvektor

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Impressum

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

ISBN 978-3-7475-0654-7 1. Auflage 2023

www.mitp.de E-Mail: mitp-verlag@sigloch.de Telefon: +49 7953 / 7189 - 079 Telefax: +49 7953 / 7189 - 082

Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften.

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ISBN: 9783747506547

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