Buch

Wie Maschinen lernen

Künstliche Intelligenz verständlich erklärt

Christoph Lampert, Constantin Rothkopf und Kristian Kersting

Springer, 2019

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Bewertung der Redaktion

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Qualitäten

Wissenschaftsbasiert
Für Einsteiger
Unterhaltsam

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Rezension

Der Begriff „künstliche Intelligenz“ ist in aller Munde und löst heftige Emotionen aus: Manche setzen große Hoffnungen in sie, andere fürchten sie. Dabei wissen die wenigsten, was KI eigentlich bedeutet und wie sie funktioniert. Diese Schieflage will Wie Maschinen lernen korrigieren. In diesem Buch klären Wissenschaftler über die Funktionsweisen, Chancen und Risiken künstlicher Intelligenz auf. Das Buch beweist, dass Lesen Spaß machen und zugleich sehr informativ sein kann. Und es liefert eine wichtige Faktengrundlage für eine teils überhitzte öffentliche Debatte.

Zusammenfassung

Beim maschinellen Lernen entwickeln Algorithmen ihre Methode zur Lösung eines Problems selbst und passen sie an.

Wenn Sie an künstliche Intelligenz (KI) denken, stellen Sie sich wahrscheinlich menschlich aussehende Roboter vor, selbstfahrende Autos oder komplexe Algorithmen; künstliche Systeme, die intelligente Entscheidungen treffen. Was Intelligenz in diesem Zusammenhang genau bedeutet, ist jedoch unklar. Die Forschung dazu geht bis in die 1940er-Jahre zurück, 1956 wurde sie offiziell KI getauft. Richtig Fahrt nahm sie aber erst in den 1990ern auf, weil damals die Rechenleistung der PCs explodierte und sich verschiedene Wissenschaften zur Zusammenarbeit entschlossen. Heute entwickeln Kognitions- und Neurowissenschaften sowie Mathematik, Informatik und Psychologie gemeinsam intelligente Algorithmen.

Doch was ist überhaupt ein Algorithmus? Ein Algorithmus ist wie ein gutes Kochrezept: Er liefert eine genaue Schritt-für-Schritt-Anweisung, um aus bestimmten Zutaten ein spezifisches Endprodukt herzustellen.

Das Eingabematerial der Algorithmen muss digital sein. Und die Handlungsanweisungen sollten so exakt wie möglich formuliert...

Über die Autoren

Kristian Kersting ist Professor für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen am Institut für Informatik an der Technischen Universität Darmstadt. Christoph Lampert ist Professor am Institute of Science and Technology in Klosterneuburg, Österreich. Constantin Rothkopf ist Associate Professor am Institut für Psychologie an der Technischen Universität Darmstadt.

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R. A. vor 5 Jahren

Sehr gut
Geometrische Interpretation der Perzeptron- Entscheidungsfunktion. Der Gewichtsvektor steht senkrecht auf der ...