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Buchempfehlungen für KI

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Caelen, O., & Blete, M.-A. (2024). Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln: Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen (T. Demmig, Übers.). O’Reilly.

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Delcker, J. (2024). Der Gedanken-Code: Wie künstliche Intelligenz unser Denken entschlüsselt und wir trotzdem die Kontrolle behalten (1. Aufl.). C.H.Beck. Amazon

Deru, M., & Ndiaye, A. (2020). Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js (2. Aufl.). Rheinwerk Computing.

Downey, A. B. (2014). Programmieren lernen mit Python (2. Aufl.). O’Reilly.

Eberl, U. (2016). Smarte Maschinen: Wie Künstliche Intelligenz unser Leben verändert (1. Aufl.). Hanser, Carl GmbH + Co.

Ertel, W. (2021). Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung (5. Aufl.). Springer Vieweg.

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Giesswein, M. (2024). Tagebuch einer humanistischen Künstlichen Intelligenz: AI 2040.

Greger, R. T. A. (2025). Starte Design-Thinking: Eine moderne Einführung in die Welt kreativer Lösungen. Design-Thinking-Tank.

Grus, J. (2019). Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python (T. Demmig, Übers.; 2. Aufl.). O’Reilly.

Hagey, K. (2025). Sam Altman: OpenAI, Künstliche Intelligenz und der Wettlauf um unsere Zukunft | Die erste Biografie über den Erfinder von ChatGPT (T. Wollermann & C. Prummer-Lehmair, Übers.). Quadriga. Amazon

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Karatas, M. (2024). Eigene KI-Anwendungen programmieren (1. Aufl.). Rheinwerk Computing.

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Mollick, E. (2025). Co-Intelligenz: Leben und Arbeiten mit künstlicher Intelligenz. Das Handbuch, um KI erfolgreich anzuwenden (J. Wegberg, Übers.). REDLINE Verlag.

Mueller, J. P., & Massaron, L. (2020). Deep Learning kompakt für Dummies (S. Linke, Übers.; 1. Aufl.). Wiley-VCH.

Müller, A. C., & Guido, S. (2017). Einführung in Machine Learning mit Python: Praxiswissen Data Science (K. Rother, Übers.). Dpunkt.Verlag GmbH.

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Noack, P., & Sanner, S. (2023). Künstliche Intelligenz verstehen: Eine spielerische Einführung (2. Aufl.). Rheinwerk Computing.

Odoi, T. (2024). KI Exzellenz: Erfolgsfaktoren im Management jenseits des Hypes. Zukunftstechnologien verstehen und künstliche Intelligenz erfolgreich in der Arbeitswelt nutzen. Haufe. Amazon

Ozdemir, S. (2024). Praxiseinstieg Large Language Models: Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs (1. Aufl.). O’Reilly.

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Raschka, S. (2025). Large Language Models selbst programmieren: Mit Python und PyTorch ein eigenes LLM entwickeln (F. Langenau, Übers.). dpunkt.verlag.

Rashid, T. (2017). Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python (F. Langenau, Übers.). O’Reilly.

Rashid, T. (2024). Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python (F. Langenau, Übers.; 2. Aufl.). O’Reilly.

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Sonnet, D. (2022). Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning. Springer Vieweg.

Spitzer, M. (2023). Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz« (1. Aufl.). Droemer eBook.

Steinwendner, J., & Schwaiger, R. (2020). Neuronale Netze programmieren mit Python: Der Einstieg in die Künstliche Intelligenz. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow 2 (2. Aufl.). Rheinwerk Computing.

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