Das erste Buch lädt zu Experimenten mit eigenen KI-Programmen ein, das zweite behandelt die Versionsverwaltung Git.

KI zum Mitmachen

Auf den ersten Blick mag der Titel “Eigene KI-Anwendungen programmieren” etwas hoch gegriffen erscheinen, jedenfalls wenn man unter Programmieren die Suche nach einer Lösung plus deren Implementation versteht. Wo im vorliegenden Buch Python-Code verwendet wird, benutzt es Module mit einem hohen Abstraktionsgrad, der die Details der Umsetzung vor dem Leser verbirgt. So muss der Anwender nur fertige Bausteine zusammenstecken, und wie das geht, demonstrieren vorbereitete Beispiele. Was also für den Leser zu tun bleibt, ist eventuell die Anpassung an eigene Erfordernisse, was eher den Charakter einer Konfiguration hat.

Dieses Vorgehen bietet jedoch handfeste Vorteile: So benötigt man wenig Programmiererfahrung und Vorwissen, um den Erläuterungen zu folgen, und profitiert dennoch von dem Aha-Effekt, der sich aus dem praktischen Nachvollziehen der Lösungsschritte ergibt. Verständliche Erklärungen zur Funktion der jeweiligen Techniken begleiten das Ganze.

Damit geht es zunächst um künstliche neuronale Netze, deren Arbeitsweise und Grundbegriffe wie Backpropagation oder das Gradientenabstiegsverfahren am Beispiel einer Klassifikation erläutert werden. Das nächste Kapitel benutzt dieselben Daten (den oft verwendeten Schwertlilien-Datensatz), löst das Klassifikationsproblem aber nun mit Entscheidungsbäumen. Im Unterschied zum neuronalen Netz ist hier der Weg zur Lösung für Menschen nachvollziehbar.

Weiter geht es mit einem Convolutional Neural Network (CNN) zur Bilderkennung und dann mit einem Projekt, in dem ein bereits vortrainiertes Netz an spezifische, eigene Daten angepasst wird, was viel Aufwand sparen kann. Mit der Anomalieerkennung befasst sich das folgende Kapitel. Danach dreht sich alles um Textklassifizierung inklusive der Erzeugung von Embeddings. Ein weiterer Abschnitt ist der Cluster-Analyse gewidmet.

Danach verlässt der Leser vorübergehend die Welt der Beispiele mit Python-Code und lernt die visuelle Programmierung durch grafische Verknüpfung von Funktionsmodulen kennen. Zunächst wird dafür Orange verwendet, später auch KNIME. Mit dessen Hilfe werden zunächst die Lilien zum dritten Mal klassifiziert, dann folgen weitere und umfangreiche Beispiele.

Das Buch behandelt auch noch Reinforcement Learning, genetische Algorithmen, Prompt Engineering und das Generieren von Bildern. Jedes Kapitel schließt mit Übungsaufgaben, für die ein Anhang die Lösungen bereithält. Alles in allem kann das Buch das Verständnis für moderne KI-Technologien auf eindrückliche und sogar unterhaltsame Weise verbessern.

Versionsverwaltung

Wo früher eine ganze Palette an Versionsverwaltungen für Software am Start war, hat sich heute Git als De-facto-Standard durchgesetzt. Entsprechend gefragt sind Git-Kenntnisse in einschlägigen Berufen. Das Buch “Git” von Bernd Öggl und Michael Kofler vermittelt sie systematisch für Leser ohne Vorwissen.

Nach einer kurzen Übersicht über die grundlegenden Funktionen gehen die Folgekapitel mehr in die Tiefe. Das beginnt mit der Installation unter verschiedenen Betriebssystemen und der Einrichtung eines Github-Accounts. Dann wird die Verwendung des Kommandos »git« besprochen. Danach gehen die Autoren auf einige Git-IDEs und Editoren ein und beschreiben, was zu tun ist, wenn man an einem fremden Github-Projekt mitarbeiten will.

Das nächste Kapitel geht noch einmal einen Schritt zurück und behandelt mit einem Blick hinter die Kulissen die Konzepte hinter Git, darunter Branches, Tags und Merge-Vorgänge. Hier soll ein vertieftes Verständnis dafür vermittelt werden, wie Git tickt. Anschließend beschreiben die Autoren, wie man Git gezielt durchsuchen kann, etwa nach den letzten Änderungen oder nach Begriffen in der Commit-Message. Es folgen drei Kapitel, die die wichtigsten Git-Plattformen vorstellen: Github, Gitlab, Azure DevOps, Bitbucket, Gitea und Gitolite.

Danach rücken Git-Workflows und bestimmte allgemein gebräuchliche Arbeitstechniken in den Blickpunkt. Zum Praxisteil gehört auch eine Diskussion gängiger Probleme und deren Lösung. Eine Referenz für die essenziellen Kommandos zum Nachschlagen rundet das Buch ab. Wer das Werk durcharbeitet, erlangt nicht nur die Fähigkeit, mit Git seine Softwareprojekte zu verwalten. Er erwirbt zudem das wertvolle Hintergrundwissen, das nötig ist, um sich bei Problemen selbst helfen zu können.