Was darf KI eigentlich?
Unser Leben wird zunehmend von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik beeinflusst. Autonome Fahrzeuge kommen auf unsere Straßen, Roboter werden für eine Vielzahl von Aufgaben im Gesundheitswesen vorgeschlagen – von der Unterstützung älterer Menschen bis zum Einsatz bei Operationen – und Algorithmen entscheiden über Kreditanträge sowie sogar über den Einsatz automatischer Waffensysteme. Viele Menschen befürchten, dass KI langfristig die Kontrolle über unser Leben übernimmt.
Vor diesem Hintergrund wird es immer wichtiger, die ethischen Grundlagen und Auswirkungen des Einsatzes von KI und Robotik in unserer Gesellschaft zu diskutieren. Dieses Buch bietet eine Einführung in das Thema, die keine technischen, rechtlichen oder philosophischen Kenntnisse voraussetzt. Es behandelt Fragen des Vertrauens, der Verantwortung, der Haftung, des Datenschutzes und des Risikos in der Beziehung der Nutzer zu KI-Systemen und Robotik.
Die Autoren veranschaulichen die Themen im gesamten Buch anhand von Beispielen. Am jeweiligen Kapitelende befinden sich Fragen, die zur Diskussion von KI-Anwendungen einladen, von der Gesundheitsfürsorge bis zur Kriegsführung. Weiterführende Literatur dient ebenfalls als Anregung für den Leser.
Aus dem Inhalt:
- Was ist KI?
- Was ist Ethik?
- Fairness und Vertrauen in KI-Systeme
- Verantwortung und Haftung bei KI-Systemen
- Risiken der KI für Unternehmen
- Psychologische Aspekte der KI
- Privatsphäre und KI
- Human Enhancement
- Autonome Fahrzeuge
- Militärische Anwendungen der KI
Aktualisiert: 2023-05-17
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren.- Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen:
- Deep Q-Learning
- Class Activation Maps und Grad-CAM
- Pandas-Integration und -Einführung
- OpenAI Gym integriert
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
Aktualisiert: 2023-05-02
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren.
- Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen:
- Deep Q-Learning
- Class Activation Maps und Grad-CAM
- Pandas-Integration und -Einführung
- OpenAI Gym integriert
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
Aktualisiert: 2022-12-06
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Was darf KI eigentlich?
Unser Leben wird zunehmend von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik beeinflusst. Autonome Fahrzeuge kommen auf unsere Straßen, Roboter werden für eine Vielzahl von Aufgaben im Gesundheitswesen vorgeschlagen – von der Unterstützung älterer Menschen bis zum Einsatz bei Operationen – und Algorithmen entscheiden über Kreditanträge sowie sogar über den Einsatz automatischer Waffensysteme. Viele Menschen befürchten, dass KI langfristig die Kontrolle über unser Leben übernimmt.
Vor diesem Hintergrund wird es immer wichtiger, die ethischen Grundlagen und Auswirkungen des Einsatzes von KI und Robotik in unserer Gesellschaft zu diskutieren. Dieses Buch bietet eine Einführung in das Thema, die keine technischen, rechtlichen oder philosophischen Kenntnisse voraussetzt. Es behandelt Fragen des Vertrauens, der Verantwortung, der Haftung, des Datenschutzes und des Risikos in der Beziehung der Nutzer zu KI-Systemen und Robotik.
Die Autoren veranschaulichen die Themen im gesamten Buch anhand von Beispielen. Am jeweiligen Kapitelende befinden sich Fragen, die zur Diskussion von KI-Anwendungen einladen, von der Gesundheitsfürsorge bis zur Kriegsführung. Weiterführende Literatur dient ebenfalls als Anregung für den Leser.
Aus dem Inhalt:- Was ist KI?- Was ist Ethik?- Fairness und Vertrauen in KI-Systeme- Verantwortung und Haftung bei KI-Systemen- Risiken der KI für Unternehmen- Psychologische Aspekte der KI- Privatsphäre und KI- Human Enhancement- Autonome Fahrzeuge- Militärische Anwendungen der KI
Aktualisiert: 2022-09-15
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Was darf KI eigentlich?
Unser Leben wird zunehmend von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik beeinflusst. Autonome Fahrzeuge kommen auf unsere Straßen, Roboter werden für eine Vielzahl von Aufgaben im Gesundheitswesen vorgeschlagen – von der Unterstützung älterer Menschen bis zum Einsatz bei Operationen – und Algorithmen entscheiden über Kreditanträge sowie sogar über den Einsatz automatischer Waffensysteme. Viele Menschen befürchten, dass KI langfristig die Kontrolle über unser Leben übernimmt.
Vor diesem Hintergrund wird es immer wichtiger, die ethischen Grundlagen und Auswirkungen des Einsatzes von KI und Robotik in unserer Gesellschaft zu diskutieren. Dieses Buch bietet eine Einführung in das Thema, die keine technischen, rechtlichen oder philosophischen Kenntnisse voraussetzt. Es behandelt Fragen des Vertrauens, der Verantwortung, der Haftung, des Datenschutzes und des Risikos in der Beziehung der Nutzer zu KI-Systemen und Robotik.
Die Autoren veranschaulichen die Themen im gesamten Buch anhand von Beispielen. Am jeweiligen Kapitelende befinden sich Fragen, die zur Diskussion von KI-Anwendungen einladen, von der Gesundheitsfürsorge bis zur Kriegsführung. Weiterführende Literatur dient ebenfalls als Anregung für den Leser.
Aus dem Inhalt:
- Was ist KI?
- Was ist Ethik?
- Fairness und Vertrauen in KI-Systeme
- Verantwortung und Haftung bei KI-Systemen
- Risiken der KI für Unternehmen
- Psychologische Aspekte der KI
- Privatsphäre und KI
- Human Enhancement
- Autonome Fahrzeuge
- Militärische Anwendungen der KI
Aktualisiert: 2022-10-11
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.
- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 (in Python programmieren) und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt.
- Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.
- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2020-11-24
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:- Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt.- Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2023-05-02
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