Das iX-Developer-Sonderheft "Machine Learning" ist ab sofort erhältlich
Das Heft gibt einen technischen Einblick in die Methoden des Machine Learning und die wichtigsten Frameworks, aber auch Ethik und Recht spielen eine Rolle.
- Rainald Menge-Sonnentag
Während die Politik derzeit über den richtigen Umgang mit und die mögliche Förderung für künstliche Intelligenz (KI) diskutiert, sind die Methoden des Machine Learning (ML) auch in Deutschland inzwischen im Produktiveinsatz angekommen. Sie helfen unter anderem bei der Betrugserkennung, beim Vorhersagen von Maschinenausfällen und der Auswertung von Texten. Bildanalyse gehört zur Paradedisziplin und unterstützt unter anderem Ärzte bei der Diagnose.
Die Berichte zum Thema KI neigen zu einem der beiden Extreme: Jubelschlagzeilen oder Panikmache. Dem setzt heise Developer mit dem diesjährigen iX-Developer-Sonderheft "Machine Learning" eine sachliche und vor allem tiefgreifend technische Alternative entgegen. Das 156 Seiten starke Heft zeigt auf, was sich mit ML-Methoden erreichen lässt und gibt Anleitungen zur Umsetzung.
Machine Learning erledigt Aufgaben nicht selbsttätig. Trotz der Möglichkeiten sind die Herausforderungen an die Entwickler und Forscher enorm. Wie erstellt man ein Machine-Learning-Modell und erkennt, ob es für die eigenen Zwecke passt? Was lässt sich überhaupt mit künstlicher Intelligenz sinnvoll umsetzen? Und wie prüft man das Ergebnis, das nicht mehr aus Algorithmen besteht, die sich debuggen lassen – wie blickt man in die Blackbox? Auf diese Fragen möchte das Sonderheft Antworten geben.
Von Methoden über Frameworks bis zu ethischen Fragen
Es behandelt die Grundlagen von ML-Methoden wie Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning sowie künstlichen neuronalen Netzen inklusive Deep Neural Networks. Eine Übersicht hilft bei der Auswahl des passenden Open-Source-Frameworks, und Artikel mit zahlreichen Codebeispielen helfen beim Einsteig in TensorFlow und Keras. Weitere Beiträge erläutern die Vor- und Nachteile der wichtigsten Programmiersprachen im ML-Umfeld: Vom Platzhirsch Python über das nach wie vor im Embedded-Umfeld gesetzte C++ bis zum funktionalen Herausforderer Scala. Umfangreiche Praxisartikel zeigen das Potenzials von Machine Learning unter anderem in der Bild- und Textanalyse für eigene Projekte.
Ein Vergleich der Cloud-Angebote ist für diejenigen gedacht, die vorgefertigte ML-Dienste nutzen möchten. Außerdem erhalten die Leser einen Einblick in die Hardware von der Nutzung von GPUs bis zu speziellen KI-Chips. Nicht zuletzt behandelt das Heft die wichtigen juristischen und ethischen Fragen, die das Thema mit sich bringt.
Das Sonderheft ist ab sofort und bis zum 13. Dezember portofrei im heise shop bestellbar und im gut sortierten Zeitschriftenhandel erhältlich. Die digitale Ausgabe ist im heise shop, bei Amazon, Weltbild, Bol und Beam verfügbar. (rme)
