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Windows Developer
Buchtipp

Deep Learning mit Microsoft Azure

Wer sich in künstliche Intelligenz einarbeiten möchte, steht klassischerweise vor einer Unmenge mehr oder weniger komplizierter Formeln. Beim Rheinwerk Verlag ist nun ein Lehrbuch erschienen, das - neben einem sehr prominenten Autorenkollektiv voller Microsoft-Experten - auch auf eine populärwissenschaftliche Herangehensweise setzt.

Tam Hanna


Das erste Kapitel des mit 261 Seiten nicht sonderlich umfangreichen Buchs erklärt die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning. Die Autoren demonstrieren, wie man Zusammenhänge erfasst und wie die Datenaufbereitung für einen Machine-Learning-Algorithmus erfolgt.Das zweite Kapitel wendet sich den verschiedenen Typen neuronaler Netzwerke zu. Im Deep-Learning-Bereich spielen neuronale Netzwerke die wichtigste Rolle – andere Verfahren sind von untergeordneter Bedeutung. Zu guter Letzt stellen die Autoren an dieser Stelle noch einen Beispielworkflow vor und erklären, wie man von der Fragestellung zum fertigen, also in der Azure-Cloud ausführbaren Machine-Learning-Modell gelangt.Als Abschluss des ersten Abschnitts findet sich ein Überblickskapitel, das auf Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz eingeht. Diese Informationen mögen für den angehenden Programmierer nicht unbedingt relevant sein, sind aber wertvolle Trivia und helfen nebenbei auch bei der Diskussion mit Freunden und Kollegen.Microsoft bietet in Azure eine Gruppe von vorgefertigten Elementen an, die der Entwickler zur Realisierung von ML-Systemen kombiniert. Sie werden im zweiten Teil des Werks vorgestellt, im ersten Schritt erklären die Autoren, welche Dienste von Microsoft gemietet werden können. Im nächsten Schritt folgt die Erwähnung der Cognitive Services. Es handelt sich um eine Sammlung verschiedener Dienste, die vorkonfiguriert häufige Aufgaben wie beispielsweise Bilderkennung für den Entwickler erledigen. Wer tiefgehende Programmiererklärungen sucht, wird enttäuscht – die Autoren beschränken sich auf die Überblicksebene und geben ein kleines Beispiel auf Basis von C#. Das ist für die Praxis nicht schlimm, da sich im MSDN eine Vielzahl von tiefer gehenden Codeapplikationsbeispielen findet.Im folgenden dritten Teil wird es technischer, das Autorenkollektiv stellt verschiedene Arten neuronaler Netzwerke vor. In allen Fällen entwickeln die Autoren ein mehr oder weniger komplettes Beispiel unter Python, das zu guter Letzt auch die Azure-Cloud thematisiert. Danach folgt noch ein letzter Absatz, der auf allgemeine Probleme beim Trainieren und beim praktischen Einsetzen von Modellen der künstlichen Intelligenz eingeht.Wer als klassischer Informatiker in die Welt der künstlichen Intelligenz einsteigen möchte, muss auf jeden Fall Zeit investieren. Deep Learning mit Microsoft Azure ist insofern interessant, als es mit seinen rund 270 Seiten nicht einschüchternd wirkt, andererse...

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Buchtipp

Deep Learning mit Microsoft Azure

Wer sich in künstliche Intelligenz einarbeiten möchte, steht klassischerweise vor einer Unmenge mehr oder weniger komplizierter Formeln. Beim Rheinwerk Verlag ist nun ein Lehrbuch erschienen, das - neben einem sehr prominenten Autorenkollektiv voller Microsoft-Experten - auch auf eine populärwissenschaftliche Herangehensweise setzt.

Tam Hanna


Das erste Kapitel des mit 261 Seiten nicht sonderlich umfangreichen Buchs erklärt die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning. Die Autoren demonstrieren, wie man Zusammenhänge erfasst und wie die Datenaufbereitung für einen Machine-Learning-Algorithmus erfolgt.Das zweite Kapitel wendet sich den verschiedenen Typen neuronaler Netzwerke zu. Im Deep-Learning-Bereich spielen neuronale Netzwerke die wichtigste Rolle – andere Verfahren sind von untergeordneter Bedeutung. Zu guter Letzt stellen die Autoren an dieser Stelle noch einen Beispielworkflow vor und erklären, wie man von der Fragestellung zum fertigen, also in der Azure-Cloud ausführbaren Machine-Learning-Modell gelangt.Als Abschluss des ersten Abschnitts findet sich ein Überblickskapitel, das auf Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz eingeht. Diese Informationen mögen für den angehenden Programmierer nicht unbedingt relevant sein, sind aber wertvolle Trivia und helfen nebenbei auch bei der Diskussion mit Freunden und Kollegen.Microsoft bietet in Azure eine Gruppe von vorgefertigten Elementen an, die der Entwickler zur Realisierung von ML-Systemen kombiniert. Sie werden im zweiten Teil des Werks vorgestellt, im ersten Schritt erklären die Autoren, welche Dienste von Microsoft gemietet werden können. Im nächsten Schritt folgt die Erwähnung der Cognitive Services. Es handelt sich um eine Sammlung verschiedener Dienste, die vorkonfiguriert häufige Aufgaben wie beispielsweise Bilderkennung für den Entwickler erledigen. Wer tiefgehende Programmiererklärungen sucht, wird enttäuscht – die Autoren beschränken sich auf die Überblicksebene und geben ein kleines Beispiel auf Basis von C#. Das ist für die Praxis nicht schlimm, da sich im MSDN eine Vielzahl von tiefer gehenden Codeapplikationsbeispielen findet.Im folgenden dritten Teil wird es technischer, das Autorenkollektiv stellt verschiedene Arten neuronaler Netzwerke vor. In allen Fällen entwickeln die Autoren ein mehr oder weniger komplettes Beispiel unter Python, das zu guter Letzt auch die Azure-Cloud thematisiert. Danach folgt noch ein letzter Absatz, der auf allgemeine Probleme beim Trainieren und beim praktischen Einsetzen von Modellen der künstlichen Intelligenz eingeht.Wer als klassischer Informatiker in die Welt der künstlichen Intelligenz einsteigen möchte, muss auf jeden Fall Zeit investieren. Deep Learning mit Microsoft Azure ist insofern interessant, als es mit seinen rund 270 Seiten nicht einschüchternd wirkt, andererse...

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