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Produkte zum Begriff Deep Learning:

Explainable Ai: Interpreting  Explaining And Visualizing Deep Learning  Kartoniert (TB)
Explainable Ai: Interpreting Explaining And Visualizing Deep Learning Kartoniert (TB)

The development of intelligent systems that can take decisions and perform autonomously might lead to faster and more consistent decisions. A limiting factor for a broader adoption of AI technology is the inherent risks that come with giving up human control and oversight to intelligent machines. For sensitive tasks involving critical infrastructures and affecting human well-being or health it is crucial to limit the possibility of improper non-robust and unsafe decisions and actions. Before deploying an AI system we see a strong need to validate its behavior and thus establish guarantees that it will continue to perform as expected when deployed in a real-world environment. In pursuit of that objective ways for humans to verify the agreement between the AI decision structure and their own ground-truth knowledge have been explored. Explainable AI (XAI) has developed as a subfield of AI focused on exposing complex AI models to humans in a systematic and interpretable manner. The 22 chapters included in this book provide a timely snapshot of algorithms theory and applications of interpretable and explainable AI and AI techniques that have been proposed recently reflecting the current discourse in this field and providing directions of future development. The book is organized in six parts: towards AI transparency; methods for interpreting AI systems; explaining the decisions of AI systems; evaluating interpretability and explanations; applications of explainable AI; and software for explainable AI.

Preis: 96.29 € | Versand*: 0.00 €
Smith, Adam: AI-Powered Learning
Smith, Adam: AI-Powered Learning

AI-Powered Learning , Advancing K12 Education for the 21st Century , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 14.67 € | Versand*: 0 €
Deep Reading, Deep Learning
Deep Reading, Deep Learning

Deep Reading, Deep Learning , Deep Reading Volume 2 , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 56.95 € | Versand*: 0 €
Deep Reading, Deep Learning
Deep Reading, Deep Learning

Deep Reading, Deep Learning , Deep Reading Volume 2 , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 124.95 € | Versand*: 0 €

Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, an...

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht da...

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinel...

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickel...

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
AI in Learning: Designing the Future
AI in Learning: Designing the Future

AI in Learning: Designing the Future , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 38.03 € | Versand*: 0 €
Generatives Deep Learning
Generatives Deep Learning

Lassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren Verwendet Python, Keras und TensorFlow Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen »Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für generatives Modellieren. Wenn Sie ein kreativer Praktiker sind, der es liebt, an Code zu basteln, und Deep Learning für eigene Aufgaben nutzen möchte, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.« — David Ha, Research Scientist bei Google Brain

Preis: 39.90 € | Versand*: 0.00 €
Deep Learning illustriert
Deep Learning illustriert

Deep Learning begreifen und einsetzen Einführung in die Themen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Neuronale Netze Mit vielen anschaulichen Illustrationen und Codebeispielen zum Download (Jupyter-Notebooks) Inkl. Vorstellung der Bibliotheken Tensor Flow/Keras und PyTorch Die Autoren John Krohn, Grant Beylefeld und Aglaé Bassens bieten Ihnen eine einzigartige visuelle, intuitive und verständliche Einführung in Techniken und Anwendungen von Deep Learning. Mit den farbenfrohen Illustrationen und eingängigen Erläuterungen von »Deep Learning illustriert« gelingt Ihnen ein einfacher Zugang zum Aufbau von Deep-Learning-Modellen, und bringt Ihnen sogar Spaß beim Lernen. Der erste Teil des Buches erklärt die Grundlagen von Deep Learning – warum es so allgegenwärtig geworden ist und wie es mit Konzepten und Terminologien wie künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder künstlichen neuronalen Netzen interagiert. Dabei verwenden die Autoren verständliche Analogien, lebendige Grafiken und viele Beispiele. Auf dieser Grundlage präsentieren die Autoren eine praktische Referenz und ein Tutorial zur Anwendung bewährter Techniken des Deep Learning. Die wesentliche Theorie wird mit so wenig Mathematik wie möglich behandelt und mit Python-Code beleuchtet. Praktische Beispiele zum Ausprobieren, die kostenfrei online verfügbar sind (Jupyter-Notebooks), machen Ihnen die Theorie begreiflich. So erlangen Sie ein pragmatisches Verständnis aller wichtigen Deep-Learning-Ansätze und ihrer Anwendungen: Machine Vision, Natural Language Processing, Bilderzeugung und Spielalgorithmen. Um Ihnen zu helfen, mehr in kürzerer Zeit zu erreichen, stellen die Autoren mehrere der heute am weitesten verbreiteten und innovativsten Deep-Learning-Bibliotheken vor, darunter: TensorFlow und seine High-Level-API, Keras PyTorch High-Level-Coach, eine TensorFlow-API, die die Komplexität, die typischerweise mit der Entwicklung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen verbunden ist, abstrahiert.

Preis: 39.90 € | Versand*: 0.00 €
PyTorch für Deep Learning
PyTorch für Deep Learning

Der praktische Einstieg in PyTorch Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln. Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen. Aus dem Inhalt: Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.

Preis: 34.90 € | Versand*: 0.00 €

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen...

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Welche Voraussetzungen gibt es für Deep Learning mit Python?

Um Deep Learning mit Python durchführen zu können, benötigt man grundlegende Kenntnisse in Python-Programmierung sowie in den rele...

Um Deep Learning mit Python durchführen zu können, benötigt man grundlegende Kenntnisse in Python-Programmierung sowie in den relevanten Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch. Es ist auch hilfreich, ein Verständnis für lineare Algebra und Statistik zu haben, da diese Konzepte in Deep Learning eine wichtige Rolle spielen. Darüber hinaus ist es von Vorteil, über ausreichend Rechenleistung zu verfügen, da Deep Learning-Modelle oft große Datenmengen verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Betreiben Menschen auch ausschließlich Deep Learning und besitzen sie überhaupt keine richtige Intelligenz?

Nein, Menschen betreiben nicht ausschließlich Deep Learning. Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die von Mens...

Nein, Menschen betreiben nicht ausschließlich Deep Learning. Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die von Menschen entwickelt wurde. Menschen besitzen eine Vielzahl von kognitiven Fähigkeiten und Intelligenz, die über das reine Deep Learning hinausgehen, wie zum Beispiel abstraktes Denken, Kreativität und emotionale Intelligenz.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was sind Beispielaufgaben für eine Facharbeit über Deep Learning in der Künstlichen Intelligenz?

1. Untersuchen Sie die Anwendung von Deep Learning in der Bilderkennung und analysieren Sie die Genauigkeit und Effizienz verschie...

1. Untersuchen Sie die Anwendung von Deep Learning in der Bilderkennung und analysieren Sie die Genauigkeit und Effizienz verschiedener Deep-Learning-Modelle im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. 2. Erforschen Sie die Verwendung von Deep Learning in der Spracherkennung und vergleichen Sie die Leistung von verschiedenen Deep-Learning-Algorithmen bei der Umwandlung von gesprochener Sprache in Text. 3. Untersuchen Sie die Anwendung von Deep Learning in der medizinischen Diagnose und analysieren Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Deep-Learning-Modellen bei der Erkennung von Krankheiten anhand von medizinischen Bildern oder Patientendaten.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Anderson, Johnathan: Future Mastery: AI and Machine Learning
Anderson, Johnathan: Future Mastery: AI and Machine Learning

Future Mastery: AI and Machine Learning , AI and Machine Learning , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 23.03 € | Versand*: 0 €
Ai Injected E-Learning - Matthew Montebello  Kartoniert (TB)
Ai Injected E-Learning - Matthew Montebello Kartoniert (TB)

This book reviews a blend of artificial intelligence (AI) approaches that can take e-learning to the next level by adding value through customization. It investigates three methods: crowdsourcing via social networks; user profiling through machine learning techniques and personal learning portfolios using learning analytics. Technology and education have drawn closer together over the years as they complement each other within the domain of e-learning and different generations of online education reflect the evolution of new technologies as researcher and developers continuously seek to optimize the electronic medium to enhance the effectiveness of e-learning. Artificial intelligence (AI) for e-learning promises personalized online education through a combination of different intelligent techniques that are grounded in established learning theories while at the same time addressing a number of common e-learning issues. This book is intended for education technologists and e-learning researchers as well as for a general readership interested in the evolution of online education based on techniques like machine learning crowdsourcing and learner profiling that can be merged to characterize the future of personalized e-learning.

Preis: 149.79 € | Versand*: 0.00 €
Ai In Learning: Designing The Future  Kartoniert (TB)
Ai In Learning: Designing The Future Kartoniert (TB)

AI (Artificial Intelligence) is predicted to radically change teaching and learning in both schools and industry causing radical disruption of work. AI can support well-being initiatives and lifelong learning but educational institutions and companies need to take the changing technology into account. Moving towards AI supported by digital tools requires a dramatic shift in the concept of learning expertise and the businesses built off of it. Based on the latest research on AI and how it is changing learning and education this book will focus on the enormous opportunities to expand educational settings with AI for learning in and beyond the traditional classroom. This open access book also introduces ethical challenges related to learning and education while connecting human learning and machine learning. This book will be of use to a variety of readers including researchers AI users companies and policy makers.

Preis: 42.79 € | Versand*: 0.00 €
Deep Learning Architecture and Applications
Deep Learning Architecture and Applications

Deep Learning Architecture and Applications , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 140.29 € | Versand*: 0 €

Wie beeinflusst Deep Learning die Bereiche der Medizin, der Finanzen und der Automobilindustrie?

Deep Learning hat in der Medizin dazu beigetragen, die Diagnose von Krankheiten zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne...

Deep Learning hat in der Medizin dazu beigetragen, die Diagnose von Krankheiten zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. In der Finanzbranche wird Deep Learning für die Vorhersage von Markttrends, die Betrugserkennung und die Risikobewertung eingesetzt. In der Automobilindustrie ermöglicht Deep Learning die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessert die Sicherheit durch die Erkennung von Hindernissen und die Vorhersage von Verkehrsmustern. Insgesamt trägt Deep Learning in diesen Bereichen dazu bei, die Effizienz zu steigern, die Genauigkeit zu verbessern und neue innovative Lösungen zu entwickeln.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie beeinflusst Deep Learning die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, medizinischer Bildgebung und der Spracherkennung?

Deep Learning ermöglicht autonomen Fahrzeugen, komplexe Verkehrssituationen zu analysieren und zu verstehen, was zu einer verbesse...

Deep Learning ermöglicht autonomen Fahrzeugen, komplexe Verkehrssituationen zu analysieren und zu verstehen, was zu einer verbesserten Sicherheit und Leistung führt. In der medizinischen Bildgebung kann Deep Learning dazu beitragen, Krankheiten früher zu erkennen und präzisere Diagnosen zu stellen. Bei der Spracherkennung ermöglicht Deep Learning eine genauere und natürlichere Verarbeitung von gesprochener Sprache, was die Benutzererfahrung verbessert und die Interaktion mit Technologie erleichtert. Insgesamt trägt Deep Learning dazu bei, die Leistung und Genauigkeit in diesen Bereichen zu verbessern und neue Möglichkeiten für Innovationen zu schaffen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was sind die Anwendungsmöglichkeiten von Deep Learning in den Bereichen Medizin, Finanzen und Technologie?

Deep Learning kann in der Medizin eingesetzt werden, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, medizinische Bilder zu analysieren und...

Deep Learning kann in der Medizin eingesetzt werden, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, medizinische Bilder zu analysieren und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Im Finanzbereich kann Deep Learning zur Betrugserkennung, Risikobewertung und zur Vorhersage von Markttrends eingesetzt werden. In der Technologie kann Deep Learning in der Spracherkennung, Bilderkennung, autonomen Fahrzeugen und der Verbesserung von Suchalgorithmen eingesetzt werden. In allen drei Bereichen kann Deep Learning dazu beitragen, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie beeinflusst Deep Learning die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, medizinischen Diagnosesystemen und der Spracherkennungstechnologie?

Deep Learning ermöglicht autonomen Fahrzeugen, komplexe Umgebungsdaten in Echtzeit zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, w...

Deep Learning ermöglicht autonomen Fahrzeugen, komplexe Umgebungsdaten in Echtzeit zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, was ihre Fähigkeit zur sicheren Navigation verbessert. In medizinischen Diagnosesystemen kann Deep Learning große Mengen von Patientendaten analysieren, um präzisere Diagnosen zu stellen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Spracherkennungstechnologie ermöglicht Deep Learning die Entwicklung von Systemen, die natürliche Sprache besser verstehen und interpretieren können, was zu einer verbesserten Benutzererfahrung führt. Insgesamt trägt Deep Learning dazu bei, die Leistung und Genauigkeit dieser Technologien zu verbessern und ihre Anwendungsbereiche zu erweitern.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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