Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz ohne
dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an
nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden
Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten
Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen ebenso wie auf die
Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen.
Praxisbeispiele Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab. Der Inhalt
Grundlagen Daten visualisieren und analysieren Daten vorbereiten und bereinigen Überwachtes
Lernen Unüberwachtes Lernen Die Zielgruppen Studierende der Ingenieurwissenschaften Praktiker
im industriellen Umfeld die eine Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz aufbauen
möchten. Der Autor Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem
Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er
Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.
