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Autor(en): 
  • Roland Schwaiger
  • Joachim Steinwendner
  • Neuronale Netze programmieren mit Python 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Januar 2025  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Algorithmus Algoritmus / ChatGPT / Deep-Learning / Einstieg KI-Programmierung / KNN / Künstliche Intelligenz / Künstliches neuronales Netz / Machine-Learning
    ISBN:  9783367102549 
    EAN-Code: 
    9783367102549 
    Verlag:  Rheinwerk 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 230 mm / B 172 mm / D 27 mm 
    Gewicht:  920 gr 
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    Inhalt:
    Geniale Ideen einfach erklärt: der verständliche Einstieg in die KI-WeltNeuronale Netze sind die Technologie hinter Deep Learning, Machine Learning und generativer Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In neuronalen Netzen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen.Unsere Experten helfen Ihnen dabei, neuronale Netze zu verstehen und selber zu entwickeln. Um sie gewinnbringend einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach. Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Roland Schwaiger und Joachim Steinwendner erklären Ihnen alles besonders anschaulich mit zahlreichen Abbildungen. Ein faszinierendes Buch, das Ihnen den Durchblick in der KI-Welt bringt. Komplett in Farbe.Schneller Einstieg mit allen Python- und MathegrundlagenLernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation, Transformer-NetzeInkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlowKomplett in Farbe, mit zahlreichen Abbildungen und Grafiken Aus dem Inhalt:Die Grundidee hinter Neuronalen NetzenEin einfaches Neuronales Netz aufbauenNeuronale Netze trainierenÜberwachtes und unüberwachtes LernenEinführung in TensorFlowKompaktkurs PythonWichtige mathematische GrundlagenReinforcement LearningVerschiedene Netzarten und ihre AnwendungsbereicheBack PropagationDeep LearningWerkzeuge für Data Scientists
      



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