Qualitätssicherung in KI-basierten System - damit KI-Projekte nicht scheitern * Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen * Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen * Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt: * Einführung in KI * Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme * Maschinelles Lernen (ML) * ML-Daten * Funktionale Leistungsmetriken * Neuronale Netze und Testen * Testen KI-basierter Systeme *