Bewertung:
Das Buch wird im Allgemeinen gut aufgenommen und für seinen praktischen Ansatz, das ansprechende Format und die umfassende Abdeckung von KI-Themen gelobt. Allerdings wurde es wegen des irreführenden Titels, des minimalen Fokus auf TensorFlow, der Fehler im Code und der mangelnden Tiefe der Erklärungen kritisiert.
Vorteile:⬤ Praktischer und praxisnaher Ansatz zum Erlernen von KI.
⬤ Packendes Format, das komplexe Themen zugänglich macht.
⬤ Sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker geeignet.
⬤ Deckt ein breites Spektrum von KI-Themen ab.
⬤ Enthält herunterladbare Code-Beispiele für das Lernen in der Praxis.
⬤ Irreführender Titel, da er TensorFlow hervorhebt, aber nur minimal behandelt.
⬤ Einige Code-Beispiele sind fehlerhaft oder nicht detailliert genug.
⬤ Die Organisation der Kapitel könnte verbessert werden; einige finden sie verstreut.
⬤ Kurze Erklärungen, die oft kein tiefgehendes Verständnis der Konzepte vermitteln.
⬤ Erfordert Vorkenntnisse, um alle Inhalte vollständig zu erfassen.
(basierend auf 20 Leserbewertungen)
Artificial Intelligence with Python - Second Edition
Neue Ausgabe des Bestsellers "Künstliche Intelligenz mit Python", aktualisiert auf Python 3.x, mit sieben neuen Kapiteln, die RNNs, KI und Big Data, grundlegende Anwendungsfälle, Chatbots und mehr behandeln.
Key Features:
⬤ Vollständig aktualisiert und überarbeitet für Python 3. x.
⬤ Neue Kapitel zu KI in der Cloud, rekurrenten neuronalen Netzen, Deep-Learning-Modellen sowie Feature Selection und Engineering.
⬤ Erfahren Sie mehr über Deep-Learning-Algorithmen, Datenpipelines für maschinelles Lernen und Chatbots.
Buchbeschreibung:
Artificial Intelligence with Python, Second Edition ist eine aktualisierte und erweiterte Version des Bestsellers zum Thema künstliche Intelligenz unter Verwendung der neuesten Version von Python 3.x. Es bietet Ihnen nicht nur eine Einführung in die künstliche Intelligenz, diese neue Ausgabe geht noch weiter, indem sie Ihnen die Werkzeuge an die Hand gibt, die Sie benötigen, um die erstaunliche Welt der intelligenten Anwendungen zu erkunden und Ihre eigenen Anwendungen zu erstellen.
Diese Ausgabe enthält auch sieben neue Kapitel über fortgeschrittene Konzepte der Künstlichen Intelligenz, einschließlich grundlegender Anwendungsfälle von KI.
Datenpipelines für maschinelles Lernen.
Feature-Auswahl und Feature-Engineering.
KI in der Cloud.
Die Grundlagen von Chatbots.
RNNs und DL-Modelle.
Und KI und Big Data.
In dieser neuen Ausgabe werden verschiedene reale Szenarien untersucht und Sie lernen, wie Sie relevante KI-Algorithmen auf eine breite Palette von Problemen anwenden können. Dabei wird mit den grundlegendsten KI-Konzepten begonnen und schrittweise darauf aufgebaut, um schwierigere Herausforderungen zu lösen, so dass Sie am Ende ein solides Verständnis dieser vielen Techniken der künstlichen Intelligenz erlangt haben und wissen, wann Sie sie am besten einsetzen sollten.
Was Sie lernen werden:
⬤ Verstehen, was künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft sind.
⬤ Erkunden Sie die häufigsten Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz.
⬤ Lernen Sie, wie man eine Pipeline für maschinelles Lernen aufbaut.
⬤ Die Grundlagen der Merkmalsauswahl und des Feature-Engineerings kennenlernen.
⬤ Erkennen Sie die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.
⬤ Entdecken Sie die neuesten Fortschritte und Tools, die für die KI-Entwicklung in der Cloud angeboten werden.
⬤ Entwickeln Sie automatische Spracherkennungssysteme und Chatbots.
⬤ KI-Algorithmen auf Zeitreihendaten anwenden.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Die Zielgruppe dieses Buches sind Python-Entwickler, die reale Anwendungen der Künstlichen Intelligenz entwickeln wollen. Grundlegende Python-Programmiererfahrung und Kenntnisse über Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens werden vorausgesetzt.
| ISBN: | 9781839219535 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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