In einer VUCA-Welt, die immer unbest ndiger, unsicherer und komplexer ist, gilt es zeitnah und faktenbasiert zu agieren. Neben den eigenen Erfahrungen der Vergangenheit gilt es ein umfassendes Verst ndnis der aktuellen Lage zu besitzen, Daten ber die eigene Organisation ebenso wie den Markt bei der Entscheidungsfindung zu ber cksichtigen und auch Methoden der K nstlichen Intelligenz und des Maschine Learnings einzusetzen. Die Konkurrenz schl ft nicht und wer im Zeitalter der Digitalisierung nicht vertraut ist mit den Methoden und M glichkeiten der K nstlichen Intelligenz, der ist vielleicht schon bald nicht mehr konkurrenzf hig. Die kostenlose (Open Source) Programmiersprache Python hat sich in Verbindung mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn als eine der f hrenden Entwicklungsumgebungen in dem Bereich des Machine Learning etabliert. Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von Python, wie Sie K nstliche Intelligenz und Machine Learning nutzen k nnen. Um die Anwendungsm glichkeiten besser absch tzen zu k nnen werden im Buch zun chst wesentliche Methoden und Algorithmen des Machine Learning wie Entscheidungsb ume, Random Forests, Support-Vector-Maschinen, K-Nearest-Neighbor, K-Means Clustering, Hauptkomponentenanalyse, Neuronale Netze und Deep Learning vorgestellt. Auch ein Vorgehensmodell zur Einf hrung von Machine Learning wird vorgestellt, welches neben der Modellauswahl und dem Modelltraining auch die Validierung und Qualit tsbewertung beinhaltet. Dieses Verst ndnis entmystifiziert die K nstliche Intelligenz und erm glicht die Funktionsweise des Machine Learning nachzuvollziehen. Das dadurch entstehende Vertrauen schafft die Basis f r die Akzeptanz der K nstlichen Intelligenz.
