Top 10 Künstliche Intelligenz (KI) Bücher im Jahr 2025

Die rasanten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) verändern Industrien und die globale Arbeitswelt. Laut einem McKinsey-Bericht könnten etwa 15 Prozent der weltweiten Arbeitskräfte, das sind rund 400 Millionen Arbeiter, zwischen 2016 und 2030 durch Automatisierung ersetzt werden. Dieser monumentale Wandel unterstreicht die Bedeutung, KI und ihre Auswirkungen zu verstehen. Egal, ob du ein erfahrener Profi oder ein neugieriger Neuling bist, es ist entscheidend, die Feinheiten der KI zu erkunden. Um dir zu helfen, dich in dieser sich entwickelnden Landschaft zurechtzufinden, haben wir eine Liste der 10 besten KI-Bücher zusammengestellt. Diese aufschlussreichen Lektüren statten dich mit dem Wissen aus, um in einer zunehmend automatisierten Welt einen Schritt voraus zu sein.

1. "Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies" von Nick Bostrom

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"Superintelligence" taucht in das faszinierende Gebiet ein, was passiert, wenn Maschinen die menschliche Intelligenz übertreffen. Nick Bostrom stellt entscheidende Fragen: Werden künstliche Agenten die Retter der Menschheit oder zu ihrem Untergang führen? Durch seine Untersuchung legt Bostrom ein tiefes Fundament für das Verständnis der Entwicklung intelligenten Lebens und der Zukunft der Menschheit.

Das menschliche Gehirn besitzt einzigartige Fähigkeiten, die uns von anderen Arten abheben und uns eine dominierende Stellung in der Welt verleihen. Wenn jedoch die Maschinenintelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft, könnte die entstehende Superintelligenz unvorstellbare Macht erlangen, möglicherweise über unsere Kontrolle hinaus. Ähnlich wie das Schicksal der Gorillas heutzutage mehr von menschlichen Entscheidungen als von der Art selbst abhängt, könnte auch das Schicksal der Menschheit eng mit den Handlungen dieser Maschinen-Superintelligenz verknüpft sein.

Doch der Mensch hat einen entscheidenden Vorteil: Wir können die ersten Schritte tun. Ist es möglich, eine künstliche Intelligenz zu schaffen, die eine kontrollierte Intelligenzexplosion herbeiführt? Wie können wir diesen Übergang steuern?

Bostroms Werk begibt sich auf eine tiefgreifende und originelle Reise, um komplexe intellektuelle Fragestellungen zu durchdringen. In einer fesselnden Untersuchung, die die Grenzen unseres Verständnisses der Menschheit und der Zukunft intelligenten Lebens erweitert, bietet Bostrom eine Neubewertung der wichtigsten Aufgabe unserer Zeit.

2. "An Introduction to Universal Artificial Intelligence (Chapman & Hall/CRC Artificial Intelligence and Robotics Series) 1st Edition" von Marcus Hutter

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An Introduction to Universal Artificial Intelligence bietet die formale Grundlage dafür, was es bedeutet, dass ein Agent intelligent in einer unbekannten Umgebung handelt. Zunächst vorgestellt in "Universal Algorithmic Intelligence" (Hutter, 2000), bietet UAI ein Framework, in dem nahezu alle KI-Probleme formuliert werden können, sowie eine Theorie zur Lösung dieser Probleme. UAI vereint Ideen aus der Theorie der sequentiellen Entscheidungsfindung, der bayesischen Inferenz und der algorithmischen Informationstheorie, um AIXI zu konstruieren, einen optimalen Verstärkungslern-Agenten, der lernt, in unbekannten Umgebungen optimal zu handeln. AIXI ist der theoretische Goldstandard für intelligentes Verhalten.

Das Buch behandelt sowohl die theoretischen als auch die praktischen Aspekte von UAI. Bayessche Aktualisierungen können effizient mit Context Tree Weighting durchgeführt werden, und die Planung kann durch Sampling mit Monte-Carlo-Baum-Suche approximiert werden. Es stellt Algorithmen zur Verfügung, die der Leser implementieren kann, sowie experimentelle Ergebnisse zum Vergleich. Diese Algorithmen werden verwendet, um AIXI zu approximieren. Das Buch endet mit einer philosophischen Diskussion über Künstliche Allgemeine Intelligenz: Können superintelligente Agenten überhaupt konstruiert werden? Ist es unvermeidlich, dass sie konstruiert werden, und was sind die potenziellen Konsequenzen?

Dieser Text eignet sich für fortgeschrittene Bachelor-Studierende. Es bietet ein umfangreiches Kapitel zur Auffrischung der erforderlichen Mathematik, Wahrscheinlichkeits-, Informations- und Berechenbarkeitstheorie.

3. "Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)" von Kevin P. Murphy

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Dieses Buch bietet eine detaillierte und aktuelle Einführung in das maschinelle Lernen (einschließlich Deep Learning) durch die vereinheitlichende Linse probabilistischer Modellierung und der Bayes’schen Entscheidungstheorie. Das Buch behandelt den mathematischen Hintergrund (einschließlich linearer Algebra und Optimierung), grundlegendes überwacht gelerntes Lernen (einschließlich linearer und logistischer Regression sowie tiefen neuronalen Netzwerken) sowie fortgeschrittenere Themen (einschließlich Transferlernen und unüberwachtem Lernen). Am Ende jedes Kapitels gibt es Übungen, mit denen die Studierenden das Gelernte anwenden können, und ein Anhang behandelt die Notation.

Probabilistic Machine Learning entstand aus dem 2012 erschienenen Buch des Autors, "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Mehr als nur eine einfache Aktualisierung, ist dies ein völlig neues Buch, das die dramatischen Entwicklungen im Bereich seit 2012 widerspiegelt, insbesondere im Bereich des Deep Learning. Darüber hinaus wird das neue Buch von Online-Python-Code begleitet, der Bibliotheken wie scikit-learn, JAX, PyTorch und Tensorflow verwendet und mit dem fast alle Abbildungen reproduziert werden können; dieser Code kann innerhalb eines Webbrowsers über cloudbasierte Notebooks ausgeführt werden und bietet eine praktische Ergänzung zu den theoretischen Themen im Buch. Dieser Einführungstext wird von einer Fortsetzung gefolgt, die fortgeschrittenere Themen behandelt und denselben probabilistischen Ansatz verfolgt.

4. "Artificial Intelligence in Higher Education and Scientific Research: Future Development (Bridging Human and Machine: Future Education with Intelligence) 2023rd Edition" von Fatima Roumate

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 Dieses Buch erklärt die Interaktion zwischen künstlicher Intelligenz und Hochschulbildung. Es untersucht die greifbaren und abstrakten Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die Hochschulbildung und wissenschaftliche Forschung und diskutiert, wie die Hochschulbildung und wissenschaftliche Forschung den Fortschritt von KI-Technologien vorantreiben. Basierend auf einer systematischen Analyse mit einem interdisziplinären Ansatz und einer Kombination aus Theorie und Praxis bietet das Buch neue Perspektiven aus der massiven Nutzung von KI in der Hochschulbildung und wissenschaftlichen Forschung seit dem Auftreten von COVID-19. Dieses Buch behandelt auch die Ethik in der Künstlichen Intelligenz und berücksichtigt die Empfehlungen zur Ethik der Künstlichen Intelligenz, die von der UNESCO verabschiedet wurden. Es erklärt die Bedeutung der technologischen Souveränität und neuer Strategien, um aktuellen und zukünftigen Herausforderungen im Zusammenhang mit E-Learning, Deep Learning und maschinellem Lernen zu begegnen.

5. "AI Literacy Fundamentals: Helping You Join the AI Conversation" von Ben Jones

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 Fühlen Sie sich von der KI überwältigt? Es ist nicht Ihre Schuld – es ist das rasante Tempo des technologischen Fortschritts. Um schnell in das Gespräch über KI einzutauchen, benötigen Sie eine klare und einfache Wissensgrundlage, auf der Sie aufbauen können. Dieses Buch ist eine freundliche Einführung in die grundlegenden Konzepte der KI, wie sie bereits in unser tägliches Leben eingedrungen ist und was wir wissen müssen, um uns auf die Zukunft vorzubereiten.

Ben Jones, ein Experte für die Erklärung technischer Konzepte, der Tausenden von Menschen die Grundlagen der Datenkompetenz beigebracht hat, erklärt alles, was Sie wissen müssen, um an der KI-Diskussion teilzunehmen, von der Geschichte der KI bis zur Deep-Learning-Revolution, die heute stattfindet. Diese Technologie ist hier, um zu bleiben. Es ist an der Zeit, dass auch Sie einen Platz am Tisch einnehmen.

6. "LLM Prompt Engineering For Developers: The Art and Science of Unlocking LLMs' True Potential" von Aymen El Amri

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Ein praktischer Ansatz zum Prompt Engineering für Entwickler. Tauche ein in die Welt der agilen Prompt Engineering, indem du deine Prompts für dynamische LLM-Interaktionen optimierst. Lerne mit praxisnahen Beispielen aus der realen Welt und erweitere deine Entwickler-Erfahrung mit LLMs. Entdecke, wie die richtigen Prompts deine Interaktionen mit LLMs revolutionieren können.

In "LLM Prompt Engineering For Developers" machen wir eine umfassende Reise in die Welt der LLMs und die Kunst, effektive Prompts für sie zu erstellen.

Der Leitfaden beginnt mit den Grundlagen und untersucht die Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) von ihren frühen Tagen bis zu den hochentwickelten LLMs, mit denen wir heute interagieren. Du wirst tief in die Komplexitäten von Modellen wie den GPT-Modellen eintauchen, ihre Architektur, Fähigkeiten und Nuancen verstehen.

Im Verlauf des Leitfadens wird die Bedeutung von effektivem Prompt Engineering und den besten Praktiken hervorgehoben. Obwohl LLMs wie ChatGPT (GPT-3.5 und GPT-4) mächtig sind, wird ihr volles Potenzial nur dann realisiert, wenn sie effektiv kommuniziert werden. Hier kommt das Prompt Engineering ins Spiel. Es geht nicht nur darum, dem Modell eine Frage zu stellen; es geht um Formulierung, Kontext und das Verständnis der Logik des Modells.

7. "Artificial Intelligence: A Modern Approach (Pearson Series in Artificial Intelligence) 4. Auflage" von Stuart Russell und Peter Norvig

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Die umfassendste und aktuellste Einführung in die Theorie und Praxis der künstlichen Intelligenz
Die lang erwartete Überarbeitung von Artificial Intelligence: A Modern Approach untersucht die gesamte Breite und Tiefe des Gebiets der künstlichen Intelligenz (KI). Die 4. Auflage bringt die Leser auf den neuesten Stand der Technologie, präsentiert Konzepte in einer vereinheitlichten Weise und bietet neue oder erweiterte Themen wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Transferlernen, Multi-Agenten-Systeme, Robotik, natürliche Sprachverarbeitung, Kausalität, probabilistische Programmierung, Datenschutz, Fairness und sichere KI.

8. "Cambrian Intelligence: The Early History of the New AI, 1. Auflage" von Rodney A. Brooks

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Bis Mitte der 1980er Jahre nahmen KI-Forscher an, dass ein intelligentes System, das hochrangige Überlegungen anstellt, notwendig war, um Wahrnehmung und Handlung zu koppeln. In diesem traditionellen Modell vermittelt die Kognition zwischen Wahrnehmung und Handlungsplänen. Rodney A. Brooks stellte dieses traditionelle Bild auf den Kopf, indem er den verhaltensbasierten Ansatz für Robotik einführte. Die Grundlage der verhaltensbasierten Robotik ist die Erkenntnis, dass die Kopplung von Wahrnehmung und Handlung die gesamte Macht der Intelligenz entfaltet und Kognition nur im Auge des Beobachters liegt. Die verhaltensbasierte Robotik hat die Grundlage für erfolgreiche Anwendungen in Unterhaltung, Dienstleistungsbranchen, Landwirtschaft, Bergbau und im Haushalt gebildet. Sie hat sowohl autonome mobile Roboter als auch neuere humanoide Roboter wie Brooks' Cog hervorgebracht.

Dieses Buch stellt Brooks' erste Formulierung und Beiträge zur Entwicklung des verhaltensbasierten Ansatzes für Robotik dar. Es präsentiert alle wichtigen philosophischen und technischen Ideen, die diesen „Bottom-up“-Ansatz an die Spitze der aktuellen Forschung in nicht nur KI, sondern auch der kognitiven Wissenschaft gestellt haben.

9. "Introduction to Deep Learning for Healthcare, 1. Auflage 2021" von Cao Xiao und Jimeng Sun

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Dieses umfassende Lehrbuch taucht in die Welt der Deep-Learning-Modelle und deren bedeutende Anwendungen im Gesundheitswesen ein. Es legt großen Wert darauf, umfangreiche Gesundheitsdaten zu nutzen und Deep-Learning-Modelle effektiv für eine effiziente Datenmodellierung einzusetzen.

Gesundheitsdaten, insbesondere elektronische Gesundheitsakten (EHRs), haben eine weit verbreitete Akzeptanz erfahren und die Gesundheitsversorgung in jüngster Zeit erheblich transformiert. EHRs bieten einen entscheidenden Vorteil, da sie umfassende Patientenbegegnungen mit reichhaltigen multimodalen Daten erfassen. Diese Daten umfassen sowohl strukturierte Informationen wie medizinische Codes für Diagnosen, Laborergebnisse und Medikamentenangaben als auch unstrukturierte Daten wie klinische Notizen, medizinische Bilddaten wie Röntgenaufnahmen und MRTs sowie Zeitreihendaten wie EKGs und EEGs. Darüber hinaus hat die Verbreitung tragbarer Sensoren zu einer Ansammlung von selbst generierten Patientendaten geführt, die die Gesundheitsdatensätze weiter bereichern. Die Autoren untersuchen verschiedene Deep-Learning-Fallstudien zu diesen unterschiedlichen Datentypen.

Deep-Learning-Modelle, eine Unterkategorie der neuronalen Netzwerkmethoden mit zahlreichen Schichten, haben sich als erfolgreich erwiesen, komplexe Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren. Ihre Anwendung im Gesundheitswesen stellt eine natürliche und vielversprechende Weiterentwicklung dar, die zahlreiche erfolgreiche Ergebnisse hervorgebracht hat. Das Lehrbuch befasst sich mit einer Vielzahl von Deep-Learning-Architekturen, darunter tiefe neuronale Netzwerke, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Einbettungsmethoden, Autoencoders, Attention-Modelle, Graphen-neuronale Netzwerke, Memory Networks und generative Modelle. Jedes Modell wird anhand konkreter Fallstudien aus dem Gesundheitswesen veranschaulicht, von der klinischen Vorhersagemodellierung und der Vorhersage von Wiederaufnahmen bis hin zur Röntgenklassifikation, EKG-Diagnose und Medikamentenempfehlung.

Dieses Lehrbuch richtet sich an Studierende auf Master-Niveau, die sich auf Deep-Learning-Methoden und deren Anwendungen im Gesundheitswesen konzentrieren, und dient als unschätzbare Ressource, um die Grundkonzepte des Deep Learnings und deren praktische Implementierungen zu verstehen. Darüber hinaus wird es von Forschern auf diesem Gebiet sehr geschätzt, um ihre Untersuchungen voranzutreiben und zu dem sich entwickelnden Bereich des Deep Learnings im Gesundheitswesen beizutragen.

10. "Artificial Intelligence for Humans, Volume 1: Fundamental Algorithms" von Jeff Heaton

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Es gibt mehrere KI-Bücher, aber viele setzen ein grundlegendes Verständnis voraus. Jeff Heaton's "Artificial Intelligence for Humans: Volume 1" soll diese Lücke auf zugängliche Weise füllen.

In diesem Buch erhalten die Leser Einblicke in grundlegende KI-Algorithmen, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Volume 1 führt Konzepte wie Lernen innerhalb von Computernetzwerken und verschiedene Arten von maschinellem Lernen ein. Vom überwachten bis zum unüberwachten Lernen navigiert der Autor durch essentielle Techniken wie Regression und Clustering und ermöglicht es den Lesern, umfangreiche Lernmodelle zu erstellen und zu trainieren.

Wie Jeff Heaton bemerkt, "Computerbasierte neuronale Netzwerke unterscheiden sich vom menschlichen Gehirn in ihrer fehlenden General-purpose-Berechnung. Sie sind auf bestimmte Aufgaben spezialisiert."