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Produkte zum Begriff Algorithmen:

Algorithmen

Das Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht Pseudocode, sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium. EXTRAS ONLINE AUF WWW.PEARSON-STUDIUM.DE: Für Dozenten: Alle Abbildungen aus dem BuchFür Studenten: Link zur Website zum Buch mit Programmcode, Test Dateien, Programmierprojekten, Aufgaben und Übungen    

Preis: 55.99 € | Versand*: 0 €

Algorithmen

Preis: 69.95 € | Versand*: 0 €

Algorithmen und Datenstrukturen

Dieses moderne Lehrbuch zum Thema Algorithmen und Datenstrukturen führt auf systematische Art und Weise in die Kunst der Programmierung ein und liefert sowohl das dazu erforderliche Wissen als auch das Handwerkszeug. Es behandelt in drei Teilen nicht nur das Entwerfen, die Gestaltung und die Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen, sondern vermittelt auch das Verständnis für ausgewählte Algorithmen zur Lösung von Standardaufgaben sowie die Konzepte und Methoden für das Design der Architektur von größeren Programmsystemen. Ausgehend von einer fundierten Darstellung der Grundlagen wird anhand von vielen Beispielen und illustriert durch eine Fülle von Abbildungen gezeigt, wie man von einer Aufgabenstellung zu ihrer algorithmischen Lösung gelangt. Die Motivation, die Erläuterung und die Anwendung der wichtigsten Paradigmen zur Gestaltung der Architektur von größeren Programmsystemen runden den behandelten Stoff ab. Der durchgängig verwendete, leicht erlern- und gut lesbare Pseudocode gestattet es, den Blick auf das Wesentliche zu richten, und erlaubt eine einfache Übertragung der behandelten Algorithmen in eine konkrete Programmiersprache. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Software Engineering, aber auch an Studierende anderer Studienrichtungen, für die eine Grundausbildung in Algorithmen und Programmierung vorgesehen ist, wie z.B. die Bioinformatik. Über die Autoren Gustav Pomberger ist Vorstand des Instituts für Wirtschaftsinformatik - Software Engineering an der Johannes Kepler Universität in Linz. Heinz Dobler ist Leiter des Masterstudiengangs Software Engineering der Fachhochschule Oberösterreich in Hagenberg. Beide beschäftigen sich seit vielen Jahren sowohl in der Forschung als auch in der Lehre mit der systematischen Entwicklung von Algorithmen, Datenstrukturen und Architekturen großer Softwaresysteme. Über den Inhalt TEIL I: Algorithmen und Datenstrukturen Einführung, Grundbegriffe und elementare Konzepte Struktur und systematischer Entwurf von Algorithmen Grundkonzepte zur Modellierung von Datenobjekten Rekursive Algorithmen und Laufzeitkomplexität von Algorithmen TEIL II: Elementare Algorithmen für Standardaufgaben (Auswahl) Suchalgorithmen und Sortieralgorithmen Algorithmen zur Erzeugung von Zufallszahlen Exhaustionsalgorithmen und Algorithmen auf Zeichenketten TEIL III: Elementare Programmierparadigmen Modulorientierte Programmierung Datenorientierte Programmierung Objektorientierte Programmierung Auf der Companion-Webseite Alle Abbildungen aus dem Buch (Für den Dozenten) Code für ausgewählte Algorithmen Beispielprogramme Compiler-Generator Coco-2

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Algebra. Algorithmen bis Vektoren.

Algebra ist überall um uns herum. Ob wir es wissen oder nicht, sie repräsentiert und beeinflusst die Welt auf vielfältige Weise - von der Anzahl der Blütenblätter einer Blume bis hin zum Zinssatz Ihrer Hypothek. Darüber hinaus können die Sprache der Algebra und die Ideen, die sie ausdrückt, an sich schön sein.

Preis: 9.95 € | Versand*: 6.95 €

Wie wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung zu lösen?

Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle werden trainiert, um komplexe Merkmale in Bildern oder Sprachdaten zu identifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können Algorithmen präzisere und effizientere Lösungen für komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung finden.

Soll man ohne Algorithmen lernen?

Nein, Algorithmen sind ein wichtiger Bestandteil des Lernens, insbesondere in Bereichen wie Mathematik und Informatik. Sie helfen dabei, komplexe Probleme zu strukturieren und Lösungswege zu finden. Ohne Algorithmen würde das Lernen ineffizient und unstrukturiert sein.

Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.

Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?

Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen.

Ähnliche Suchbegriffe für Algorithmen:

Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren

Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 29.99 € | Versand*: 0 €

Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python

Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €

Hikvision DS-7616NXI-I2/S(STD)(E) 16 Kanal AcuSense 4K NVR mit Smart Analysen basierend auf Deep-Learning-Algorithmen

{Videoüberwachung}

Preis: 654.50 € | Versand*: 0.00 €

Hello World. Was Algorithmen können und wie sie unser Leben verändern.

Sie sind eines Verbrechens angeklagt. Wer soll über Ihr Schicksal entscheiden? Ein menschlicher Richter oder ein Computer-Algorithmus? Sie sind sich absolut sicher? Sie zögern womöglich? In beiden Fällen sollten Sie das Buch der jungen Mathematikerin und Moderatorin Hannah Fry lesen, das mit erfrischender Direktheit über Algorithmen aufklärt, indem es von Menschen handelt. Algorithmen prägen in wachsendem Ausmaß den Alltag von Konsum, Finanzen, Medizin, Polizei, Justiz, Demokratie und sogar Kunst. Sie sortieren die Welt für uns, eröffnen neue Optionen und nehmen uns Entscheidungen ab - schnell, effektiv, gründlich. Aber sie tun das, ohne zu fragen, und stellen uns vor neue Dilemmata. Vor allem jedoch: Wir neigen dazu, Algorithmen als eine Art Autorität zu betrachten statt ihre Macht in Frage zu stellen.

Preis: 9.95 € | Versand*: 6.95 €

Wo können verschiedene Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen gefunden werden?

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen finden Anwendung in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie. Sie werden auch in der Bilderkennung, Spracherkennung und Prozessautomatisierung eingesetzt. Weitere Einsatzgebiete sind Robotik, Marketing und Sicherheitstechnologien.

Wie kann die Informationsverarbeitung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessert werden?

Die Informationsverarbeitung kann durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessert werden, indem Algorithmen kontinuierlich trainiert und optimiert werden. Zudem können leistungsstarke Rechenressourcen und Datenanalysen eingesetzt werden, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit und -genauigkeit zu erhöhen. Außerdem ist es wichtig, die Modelle regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Anforderungen entsprechen.

Wie können Algorithmen zur Mustererkennung in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen eingesetzt werden?

Algorithmen zur Mustererkennung können verwendet werden, um komplexe Datenmuster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Sie können in der Datenanalyse eingesetzt werden, um Trends, Anomalien und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Im maschinellen Lernen können Algorithmen zur Mustererkennung verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Muster in den Daten erkennen und darauf basierend Entscheidungen treffen können.

In welchen Bereichen werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen derzeit am häufigsten eingesetzt?

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden derzeit am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Diagnose von Krankheiten, im Finanzwesen bei der Analyse von Daten und im Marketing bei der Personalisierung von Werbung. Die Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Logistik eingesetzt.

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