Neuronale Netze programmieren mit Python
(Rheinwerk Verlag)
Januar 2025
Neuronale Netze programmieren mit Python: Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow
Einführung
Das Buch Neuronale Netze programmieren mit Python von Roland Schwaiger und Joachim Steinwendner bietet einen umfassenden und praxisnahen Einstieg in die faszinierende Welt der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und des Deep Learnings. Mit diesem Werk richtet sich der Rheinwerk Verlag gleichermaßen an Anfänger, die ihre ersten Schritte in der Programmierung neuronaler Netze machen möchten, wie auch an Fortgeschrittene, die ihr Wissen vertiefen wollen. Auf über 500 Seiten erklären die Autoren die wichtigsten Grundlagen, mathematischen Konzepte und Werkzeuge, die für den erfolgreichen Umgang mit KI unerlässlich sind.
Das Buch ist didaktisch hervorragend aufgebaut und bietet zahlreiche Übungsaufgaben, Praxisbeispiele und eine online verfügbare Lernumgebung, die das Verständnis der Materie erleichtern. Neben einer Einführung in die Programmiersprache Python werden fortgeschrittene Frameworks wie TensorFlow und Keras detailliert behandelt. Dadurch wird ein direkter Einstieg in die Praxis ermöglicht – ein enormer Vorteil, der das Buch aus der Vielzahl anderer Fachbücher hervorhebt.
Inhalt und Aufbau
Das Buch ist klar strukturiert und in mehrere große Themenblöcke unterteilt, die logisch aufeinander aufbauen. Nach einem einleitenden Überblick zu neuronalen Netzen und ihrem Potenzial in der modernen Technologie werden die Leser schrittweise durch die wichtigsten Konzepte geführt:
- Grundlagen neuronaler Netze
Hier erläutern die Autoren die biologische Inspiration hinter neuronalen Netzen und schaffen ein solides Fundament, indem sie die mathematischen Prinzipien und die Funktionsweise der einzelnen Komponenten wie Neuronen, Schichten und Aktivierungsfunktionen erklären. - Aufbau und Training von Netzen
Dieser Abschnitt beschreibt detailliert, wie einfache neuronale Netze in Python programmiert und trainiert werden können. Wichtige Konzepte wie überwachtes und unüberwachtes Lernen werden verständlich erklärt. - Vertiefende Themen
In den fortgeschrittenen Kapiteln des Buches gehen die Autoren auf spezialisierte Netzarten wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) ein. Auch Techniken wie Backpropagation und Optimierungsalgorithmen werden ausführlich behandelt. - Werkzeuge und Praxis
Die Einführung in Frameworks wie TensorFlow und Keras bietet einen modernen und praxisnahen Zugang zu den Werkzeugen, die in der KI-Entwicklung eine zentrale Rolle spielen. Ein Python-Crashkurs sowie Hinweise zu mathematischen Grundlagen runden diesen Teil ab. - Projekte und Anwendungen
Abschließend stellen die Autoren verschiedene praktische Anwendungen vor, wie etwa Bilderkennung, Textklassifikation und Reinforcement Learning. Hierbei werden die Leser ermutigt, die erlernten Konzepte selbst anzuwenden.
Praxisnähe und Online-Lernumgebung
Ein besonderes Highlight ist die Online-Lernumgebung, die den Lesern eine interaktive Plattform bietet, um die Konzepte und Algorithmen direkt auszuprobieren. Das ist besonders hilfreich, da die Theorie auf diese Weise unmittelbar in die Praxis übertragen werden kann. Die Lernumgebung umfasst vorkonfigurierte Beispiele, Datensätze und Tools, die es ermöglichen, ohne großen Aufwand Experimente durchzuführen.
Für Programmieranfänger ist der Python-Crashkurs ein wichtiger Bestandteil des Buches. Er vermittelt die Grundlagen der Programmiersprache in leicht verständlicher Weise und legt so die Basis für die folgenden Kapitel. Fortgeschrittene Leser können diesen Teil überspringen und direkt mit den komplexeren Themen beginnen.
Schreibstil und Verständlichkeit
Die Autoren schreiben klar, prägnant und gut strukturiert. Komplexe Themen werden durch anschauliche Beispiele, Diagramme und Abbildungen ergänzt, was das Verständnis erheblich erleichtert. Besonders angenehm ist, dass die Autoren Fachbegriffe erklären, ohne den Text mit unnötigem Jargon zu überladen. Dadurch bleibt das Buch auch für Leser ohne tiefgehende Vorkenntnisse in Mathematik oder Informatik zugänglich.
Am Ende jedes Kapitels finden sich Zusammenfassungen und Übungsaufgaben, die das Erlernte festigen und die Möglichkeit bieten, das eigene Wissen zu überprüfen. Dies zeigt, dass die Autoren nicht nur Experten in ihrem Fachgebiet sind, sondern auch ein ausgeprägtes Gespür für didaktische Vermittlung haben.
Über die Autoren
Roland Schwaiger ist ein renommierter Informatiker und Mathematiker mit langjähriger Erfahrung in der Lehre und Forschung. Nach seinem Studium in den USA und Österreich promovierte er in Mathematik/Informatik und war mehrere Jahre bei der SAP AG tätig. Seit 2000 unterrichtet er an verschiedenen Hochschulen und hat sich auf die Vermittlung von Programmiersprachen und künstlicher Intelligenz spezialisiert.
Joachim Steinwendner ist ein ebenso erfahrener Experte im Bereich künstlicher Intelligenz und Data Science. Als Forschungsfeldleiter für Digital GeoHealth an der Fernfachhochschule Schweiz arbeitet er an innovativen Lösungen in den Bereichen Gesundheits- und Geoinformatik. Beide Autoren bringen ihre fundierten Kenntnisse und ihre Begeisterung für das Thema in dieses Buch ein, was deutlich spürbar ist.
Fazit
Neuronale Netze programmieren mit Python ist eine ausgezeichnete Wahl für jeden, der sich intensiv mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auseinandersetzen möchte. Die Kombination aus theoretischer Fundierung, praktischen Übungen und moderner Didaktik macht dieses Buch zu einer wertvollen Ressource für Studierende, Fachleute und Technik-Enthusiasten gleichermaßen. Besonders hervorzuheben ist die gelungene Balance zwischen Zugänglichkeit und Tiefgang, die es sowohl Einsteigern als auch Fortgeschrittenen ermöglicht, von diesem Werk zu profitieren.