Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Praxis

1. 00:00Wir wollen ja in unserem Kurs Ihnen einmal an ganz anschaulichen KI-Projekten zeigen,
2. 00:05wie so KI-Projekte auch dann tatsächlich umgesetzt werden können,
3. 00:09also wie so etwas im Code dann aussieht.
4. 00:11Und damit Sie das dann auch besser nachvollziehen können, möchten wir Ihnen einfach einmal zeigen,
5. 00:15wie dann so die Grundlagen in Python aufgebaut sind.
6. 00:19Dazu die erste Frage, warum überhaupt Python, ist ganz einfach zu beantworten.
7. 00:24Es ist in den letzten Jahren eine der beliebtesten Programmiersprachen überhaupt.
8. 00:28Das zeichnet sich dadurch beispielsweise aus,
9. 00:30dass es einfach eine relativ simple Syntax hat. Syntax bedeutet
10. 00:34an der Stelle ist, es lässt sich einfach programmieren.
11. 00:36Und wenn es auch gut und leserlich programmiert ist, ja an manchen Stellen wirkt das dann fast
12. 00:42schon wie einfach englischer Text, der ein paar Anweisungen beinhaltet, also ganz gut auch dann
13. 00:47kommuniziert und auch gelesen werden kann.
14. 00:50Darüber hinaus ist Python auch noch Plattformunabhängig, soll so viel bedeuten, wie ob
15. 00:56Sie jetzt Python auf einem MacBook oder auf einem Windows-Rechner laufen lassen,
16. 01:00da gibt es letztlich, ja, für Sie in der Entwicklung keinerlei Unterschiede,
17. 01:05da das eine Interpreter-Sprache ist
18. 01:08Und somit sie das auf verschiedenen Plattformen entwickeln können.
19. 01:10Und zu guter Letzt dadurch, dass Python einfach auch in den letzten Jahren beliebter geworden
20. 01:16ist, ist dahinter mittlerweile eine starke Entwickler-Community, die beispielsweise ganz
21. 01:20wichtige Werkzeuge entwickelt und dann auch bereitstellt, beispielsweise Pandas.
22. 01:25Das wird eine Bibliothek sein, die wir ganz oft im Laufe des Kurses uns noch anschauen, die
23. 01:30beispielsweise durch diese Entwickler-Community entstanden ist.
24. 01:34Vorab auch hier nochmal der Hinweis, wir möchte Ihnen jetzt die Grundlagen zeigen.
25. 01:38Und Sie können das auch gerne noch einmal im Detail sich anschauen und auch herzlich dazu
26. 01:43eingeladen, noch mal sich die Details von Python anzuschauen.
27. 01:46Wir werden aber natürlich auch hier wieder nicht voraussetzen in den folgenden KI-Projekten,
28. 01:52dass Sie jedes Detail davon verstehen in der Umsetzung, oder dass sie selber schon
29. 01:56programmieren können müssen.
30. 01:57Sondern wir wollen das wirklich einfach machen, damit Sie, wenn wir den Code dann zeigen, um einfach
31. 02:02mal so ein bisschen das anschaulich zu machen, an ein paar Stellen einfach noch mal besser
32. 02:06mitkommen können und das Ganze gut verstehen können, das ist die Intention.
33. 02:12Dann können wir damit auch direkt anfangen.
34. 02:14Und wenn wir uns jetzt einmal anschauen, was so in Python geschrieben werden kann, dann schauen
35. 02:18wir uns erst einmal Datentypen an.
36. 02:20Datentypen und Variablen, weil damit arbeiten wir einfach ganz viel.
37. 02:23Und jetzt stellt sich die Frage, was ist ein Datentyp?
38. 02:27Also was bedeutet das?
39. 02:28Und da können wir uns erst mal überlegen, was wollen wir denn im Programm abbilden.
40. 02:33Wollen wir in unserem Programm beispielsweise Rechnungen abbilden, also einfache Zahlen addieren
41. 02:37und multiplizieren. Wir wollen vielleicht bestimmte Texte erzeugen oder Texte an unsere
42. 02:42User ausgeben, oder beispielsweise Bedingungen berechnen.
43. 02:45Also beispielsweise ob einen Zahl größer ist als eine andere.
44. 02:48Dafür eignen sich eben Datentypen.
45. 02:50Und genau diese Datentypen gibt es jetzt auch, die Zahlen, Zeichenketten und Bedingungen.
46. 02:55Und die lassen sich ganz einfach durch Python- Anweisungen in sogenannte Variablen speichern.
47. 03:02Wir werden das jetzt hier immer in Form von diesen Zellen machen, an denen man das einfach
48. 03:06relativ schön und anschaulich erklären kann.
49. 03:08Das heißt beispielsweise wenn ich jetzt diese Python-Zelle ausführe, habe ich
50. 03:14die Zahl 42 in die Variable eine Zahl gespeichert.
51. 03:18Das bedeutet so viel, dass ich jetzt diese Variable, eine Zahl, im späteren Programmverlauf
52. 03:23einfach wieder verwenden kann, also jetzt nicht mehr überall 42 hinschreiben muss, sondern
53. 03:28vielleicht einfach die Variable nutzen kann.
54. 03:31Und Variablen kann ich nutzen, so oft ich möchte.
55. 03:34Also ich kann auch mehrere Variablen aufbauen, wie beispielsweise noch eine Zahl
56. 03:40oder eine Zeichenkette. Da muss ich nicht nur Nummern reinschreiben.
57. 03:43Ich kann auch andere Werte reinschreiben, wie eben beispielsweise Zeichenketten.
58. 03:49Diese Variablen können Sie sich letztendlich einfach vorstellen wie Container von Daten,
59. 03:54die ich im Programm immer wieder verwenden kann.
60. 04:00Jetzt greife ich an der Stelle einmal zwei Dinge vorweg.
61. 04:03Die werde ich aber Nachgang noch erklären. Das ist einmal Print und einmal Type, einfach
62. 04:08weil, wenn wir diese nutzen, relativ schön die Konzepte veranschaulichen können.
63. 04:13Was wir mit Print machen können, ist letztendlich Daten in Form von den Variablen ausgeben.
64. 04:19Auf unserer Programmeausgabe mit Type können wir den sogenannten Datentyp der
65. 04:24Variable anzeigen lassen. Das heißt, wenn wir die verbinden, können wir jetzt beispielsweise
66. 04:29sehen, was für Datentypen unsere Variablen haben, die wir eben erstellt haben.
67. 04:33Also die Variable eine Zahl beispielsweise hat den Datentyp int.
68. 04:38Was das genau ist schauen wir uns gleich an.
69. 04:40Die Variable noch eine Zahl hat auch den Datentyp int und die
70. 04:45Variable einen Zeichenkette hat den Datentyp String.
71. 04:50Jetzt waren das die Abkürzungen für die eigentlich ja dann doch letztendlich Datentypen.
72. 04:56Und da muss man einfach ein bisschen Wissen aufbauen, wofür diese verschiedenen Bezeichnungen
73. 05:01stehen. Und es ist an und für sich relativ simpel. Int, das sind ganze Zahlen.
74. 05:06Das sind ganze Zahlen wie beispielsweise 12 oder -214.
75. 05:12Floats sind dann Dezimalzahlen. Bool, das sind Wahrheitsangaben, also beispielsweise ob eine
76. 05:19Bedingung stimmt. Strings, das sind Zeichenketten wie eben beispielsweise Hallo, liebe Kursteilnehmer.
77. 05:25Also ein einfacher Satz oder Wörter. Und dann gibt es noch Listen.
78. 05:29Das ist, wenn man mehrere Daten zusammenfassen möchte, also eigentlich einfach beispielsweise
79. 05:34zwei Sätze, aber voneinander getrennt.
80. 05:36Und so genannte dictionaries, das sind Schlüsselwertangaben.
81. 05:40Also beispielsweise, dass ich mir zu einem Schlüssel, Anzahl Teilnehmer, also beispielsweise
82. 05:45einer Statistik, einen Wert speicherm möchte.
83. 05:48Das sind jetzt so die wesentlichen Datentypen.
84. 05:51Darüber hinaus gibt es aber noch ganz viele andere Datentypen, wie beispielsweise
85. 05:55bytes, complex oder touple.
86. 05:57Das sind jetzt aber die, die hier abgebildet sind, die wirklich essenziellen Datentypen, die
87. 06:02man immer wieder braucht in der Entwicklung mit Python und die anderen greift man vielleicht hier
88. 06:07und da mal wieder auf und recherchiert sie dann für den entsprechenden Zweck, den man braucht.
89. 06:11Wenn Sie möchten, können Sie bei W3Schools einmal noch mal nachschauen,
90. 06:14was es alles noch an Datentypen gibt.
91. 06:15Wir sind aber jetzt erst mal mit den hier gelisteten Datentypen zufrieden.
92. 06:23Dann gibt es noch eine ganz wichtige Funktionalität, die
93. 06:26definitiv zu den Grundlagen gehört. Das sind die sogenannten Kommentare.
94. 06:29wenn ich jetzt nämlich in Python meinen Code schreibe, dann interpretiert Python erstmal
95. 06:34wirklich alles als Anweisungen.
96. 06:36Also alles, was ich reinschreibe, wird auch ausgeführt.
97. 06:39Jetzt möchte ich aber vielleicht genau in einem Code an ein paar Stellen Hinweise hinterlegen,
98. 06:45wie dieser Code funktioniert. Beispielsweise, was für Gedanken ich mir gemacht habe bei einem
99. 06:50Algorithmus oder irgendwelche Hinweise, vielleicht noch To-Dos, die noch umgesetzt werden müssen.
100. 06:55Und dann möchte ich natürlich nicht das Python in die ausführt.
101. 06:58Und dafür gibt es Kommentare, die einfach über eine Raute beziehungsweise ein Hashtag
102. 07:02eingeleitet werden können und dann im Code ganz normal genutzt werden können.
103. 07:06Ja, also beispielsweise wenn wir "das ist eine Konstante" ausgemen möchten,
104. 07:12also einfach eine Zeichenketten, ein String, dann können wir das mit print machen
105. 07:17und wir können hier beispielsweise unsere Kommentare setzen, was wir
106. 07:20an dieser Stelle machen.
107. 07:21Das hilft oftmals einfach, um den Code besser wartbar zu machen.
108. 07:27Jetzt haben wir unsere Variablen, jetzt wissen wir, es gibt verschiedene
109. 07:30Datentypen, und jetzt können wir als nächstes Operationen darauf ausführen.
110. 07:35Das heißt beispielsweise wenn wir sagen, dass wir Variablen aufbauen, wie beispielsweise eine Zahl
111. 07:39und noch eine Zahl, ganz simpel, dann können wir darauf, wenn wir wissen, dass das Integer sind,
112. 07:44also ganze Zahlen, beispielsweise arithmetische Operationen wie Plus, Minus,
113. 07:48Mal und geteilt ausführen. Wenn wir das machen, sehen wir auch, das geht blitzschnell.
114. 07:53Wir haben 42+2 gerechnet, also 44, und auch die anderen Operationen.
115. 07:59Wir sehen aber auch ein interessantes Verhalten, und zwar, wenn wir die Division ausführen, also
116. 08:0742 geteilt durch 2, kriegen 21, aber mit einem Punkt 0.
117. 08:11Und da muss man jetzt wissen, dass je nachdem, was für Datentypen man hat beziehungsweise was für
118. 08:17Operationen man ausführt, das Ergebnis auch einen entsprechenden Datentyp haben kann.
119. 08:21Ja, es wird ganz einfach anschaulich, wenn wir jetzt nicht 42 durch zwei teilen, sondern 43 durch
120. 08:272, würden wir beispielsweise nicht auf eine ganze Zahl kommen, sondern auf 21,5.
121. 08:31Und das sieht man auch daran, wenn man den Datentyp ausführt, also jetzt wenn man sich anzeigen lässt,
122. 08:37dass es hierbei ein float ist, also eine Dezimalzahl.
123. 08:41Und Python erkenn das. Also Python erkennt um was für einen Datentyp
124. 08:45es sich handeln soll und macht solche Konvertierungen automatisch.
125. 08:51Jetzt gibt es aber auch Operation, die Python nicht automatisch ausführt oder nicht
126. 08:57automatisch ausführen kann, sondern wo eine Fehlermeldung ausgegeben wird.
127. 09:01Beispielsweise wenn ich jetzt eine Zeichenkette, also einen Satz, beispielsweise
128. 09:05mit einer Zahl addieren möchte.
129. 09:07Das geht ja erst einmal nicht, rein arithmetisch betrachtet.
130. 09:11und deswegen sagt Python an der Stelle auch, das kann ich nicht machen.
131. 09:14Ich kann keinen Zeichenkette mit einer Zahl addieren und gebe hier dem User die Warnung, dass
132. 09:20ein Fehler stattgefunden hat und vielleicht noch eine Informationen,
133. 09:25was genau der Grund für den Fehler ist.
134. 09:27Also wir können nicht jeden Datentyp mit jeder möglichen Operationen mit anderen Datentypen
135. 09:34verbinden. Wenn wir jetzt aber trotzdem beispielsweise sagen, wir möchten sehr gerne einfach
136. 09:41diese beiden Werte aus den Variablen miteinander kombinieren, beispielsweise einfach nur aneinander
137. 09:46verketten, also gar nicht eine mathematische Operation aus führen, sondern einfach die Werte
138. 09:50daraus ausgeben, vielleicht in einer Komma-separierten Liste.
139. 09:53Dann können wir das auch ganz einfach machen, indem wir Python
140. 09:56explizit sagen, der Wert, der in der Variable steht bitte mit folgendem Datentyp interpretieren.
141. 10:01Das heißt, wenn wir jetzt die Variable, "eine Zahl" mit string letztendlich umhüllen
142. 10:10und damit konvertieren weiß Python, dass es diese Werte einfach miteinander verarbeiten kann
143. 10:15in der Form, dass man zwei Zeichenketten addieren kann,
144. 10:19indem man sie kombiniert, also konkateniert.
145. 10:22Würde bei uns jetzt einfach das Ergebnis bringen, dass wir die Zeichenkette
146. 10:26"Hallo, liebe Kursteilnehmer" und die Zahl 42,
147. 10:29die Python aber als string interpretieren soll, miteinander konkatenieren.
148. 10:33Jetzt haben wir viel über Datentypen, Variablen und Operation gelernt.
149. 10:40Damit könnten wir eigentlich auch schon eine Menge machen.
150. 10:42Also wir könnten Operation wie Berechnungen ausführen, Formeln abbilden.
151. 10:47Jetzt möchten wir vielleicht aber auch an der Stelle wiederverwendbare Formeln
152. 10:51entwickeln, und dafür bietet sich beispielsweise letztendlich in Python das Konzept einer Funktion.
153. 10:58Und man kann sich das ganz simpel vorstellen wie eine Maschine, die man entwickelt, indem man
154. 11:03Eingaben eingibt, die dann nach einer bestimmten Logik diese Eingabe verarbeitet und eine Ausgabe
155. 11:08erzeugt. Also wenn wir jetzt beispielsweise eine von Funktion schreiben, die zwei Zahlen addieren soll,
156. 11:15und dabei vielleicht eine kleine Ausgabe dem User macht, dann können wir das machen, indem wir sagen:
157. 11:19Addiere zwei Zahlen, damit bennenen wir quasi unsere Maschine.
158. 11:23Wir definieren, welche Eingaben wir in unsere Maschine geben.
159. 11:27Erste Zahl und zweite Zahl, das sind einfach im Scope quasi dieser Maschine, die Bezeichnungen
160. 11:34für die Eingaben, und können hier unsere Logik umsetzen, also beispielsweise ein
161. 11:38Print Statement ausführen, dann zwei variablen miteinander addieren,
162. 11:44das Ergebnis in eine Summe schreiben und diese zurückgeben.
163. 11:48Und damit haben wir jetzt noch nicht diese Funktion ausgeführt.
164. 11:53Aber wir haben sie definiert, also quasi Python gesagt, dass es diese Maschine gibt und diese
165. 11:58Maschine genutzt werden kann.
166. 11:59Wenn wir das jetzt beispielsweise dann mal ausführen möchten wie mit einer Variable oder mit einer
167. 12:06Konstanten, dann können wir das ganz einfach machen.
168. 12:08Und wir müssen jetzt nicht immer wieder den gleichen Code schreiben, sondern können
169. 12:13einfach immer wieder auf diesen Code referenzieren und Python letztendlich sagen:
170. 12:16Ich habe hier Eingaben, die möchte ich in diese Funktion, diese Maschinerie, geben und
171. 12:22entsprechend der Logik, die ich definiert habe, verarbeiten und die Ausgabe bekommen.
172. 12:30Auch das bedeutet aber natürlich, dass diese Maschinerie jetzt nicht jeden möglichen
173. 12:34Fehler für uns verhindern wird, sondern wenn wir an der Stelle ja immer noch Parameter
174. 12:40übergeben, die unsere Logik nicht abbildet, wie beispielsweise dann
175. 12:44doch wieder einen String als, eine Zeichenkette, mit einer Zeit zu addieren,
176. 12:48wird es nach wie vor einen Fehler geben.
177. 12:50Also haben wir auch hier wieder ähnliches Szenario wie vorhin, einen String mit einer
178. 12:55ganzen Zahl addieren möchten, wird es immer noch einen Fehler geben.
179. 13:01Wir kriegen tatsächlich sogar den gleichen Fehler von vorhin.
180. 13:04Jetzt müssen wir das Ergebnis, was wir durch diese Funktion bekommen, nicht immer direkt
181. 13:12verarbeiten, oder wir müssen es nicht direkt ausgeben, sondern auch hier kann man natürlich
182. 13:16sagen, bei einer Funktion, wenn man das Ergebnis erhält, dass man dieses in einer Variable
183. 13:21speichert. Ja, also wir könnten jetzt das Ergebnis der Addition in die Variable eine_summe speichern
184. 13:27und die anschließend ausgeben, hätten jetzt aber immer noch die Variable
185. 13:31eine_summe, wenn wir die so weiter verwenden möchten.
186. 13:36So, und jetzt hatte ich vorhin gesagt, das nehme ich einmal kurz vorweg, und jetzt erkläre ich
187. 13:41aber, um was es sich handelt, und zwar die Print und Type Schlüsselwörter sind
188. 13:47letztendlich auch Funktionen.
189. 13:48Das heißt Python bietet auch Funktionen, die wir gar nicht selber implementieren müssen, sondern
190. 13:53die von Python schon vorgegeben sind. Und Print und Type sind eben solche Funktion.
191. 13:58Und was Print macht ist, dass es einer Variable und eine Konstante, also beispielsweise
192. 14:04eine Zeichenkette als Eingabe nimmt und dann mit einer bereits vorgegebenen Logik
193. 14:10diese Variable verarbeitet.
194. 14:13Was dazu führt, dass wir die als Ausgabe von unserem Programm angezeigt bekommen können.
195. 14:17Und Type funktioniert ähnlich, es ist auch eine Maschinerie einer Funktion, der wir ein Argument
196. 14:24übergeben können, dieses Argument nach einer bestimmten Logik verarbeitet und uns dann den
197. 14:29Datentyp zurückgibt und beispielsweise sagt, dass es dabei ein String ist.
198. 14:32Ja, und die Python-Funktion, die wir hier verwenden können, ist einfach ein ganz
199. 14:39wichtiges Konzept. Das werden wir im Lauf des Kurses auch immer wieder nutzen.
200. 14:42Das heißt, dass wir nicht immer unseren Code schreiben, sondern eine Funktion beschreiben
201. 14:48und diese dann wieder aufrufen werden.
202. 14:50Und wir werden sogar nicht nur unsere eigenen Funktionen schreiben, sondern wir werden auch
203. 14:54Funktionen von anderen Pythonentwicklern nutzen in Form von sogenannten Bibliotheken.
204. 14:59Das schauen wir uns in späteren Videos aber noch an.
205. 15:02Genau, hier machen wir einen kleinen Cut und schauen uns gleich im nächsten Video an,
206. 15:08wie wir mal einen Taschenrechner in Python entwickeln könnten.

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