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Alois Knoll - GEBRAUCHT Fischer Kompakt: Robotik: Autonome Agenten. Künstliche Intelligenz. Sensorik. Embodiment. Maschinelles Lernen. Serviceroboter. Roboter in der Medizin. ... Neuronale Netze. RoboCup. Architekturen - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Alois Knoll -, Preis: 4.49 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Alois Knoll - GEBRAUCHT Fischer Kompakt: Robotik: Autonome Agenten. Künstliche Intelligenz. Sensorik. Embodiment. Maschinelles Lernen. Serviceroboter. Roboter in der Medizin. ... Neuronale Netze. RoboCup. Architekturen - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
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Yasemin Keskintepe - GEBRAUCHT Künstliche Intelligenz // Artificial Intelligence: Maschinen Lernen Menschheitsträume // Machine Learning Human Dreams - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Yasemin Keskintepe -, Preis: 5.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Yasemin Keskintepe - GEBRAUCHT Künstliche Intelligenz // Artificial Intelligence: Maschinen Lernen Menschheitsträume // Machine Learning Human Dreams - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
Preis: 5.99 € | Versand*: 1.99 € -
Sie findet lustige neue Videos für uns, spielt auf Befehl das Lieblingslied oder beantwortet unsere Fragen – Künstliche Intelligenz. Sie steckt überall in unserem Alltag, im Handy, im Sprachassistenten oder im Navi. In Zukunft werden wir noch viel mehr Künstliche Intelligenz einsetzen. Wer versteht, wie sie funktioniert, kann sie bewusst nutzen. Ein beschwingt bebildertes Sachbuch für aufgeweckte Kinder und smarte Familien, die die Technik der Zukunft mitgestalten wollen! Ab 8 Jahren, 90 Seiten, farbige Bilder, gebunden, 17 x 22 cm
Preis: 16.00 € | Versand*: 5.95 € -
Thomas Rusche - GEBRAUCHT Digitale Perspektiven: Wie künstliche Intelligenz und Robotik unsere Welt verändern - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Thomas Rusche -, Preis: 13.49 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Thomas Rusche - GEBRAUCHT Digitale Perspektiven: Wie künstliche Intelligenz und Robotik unsere Welt verändern - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
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CircuitMess Batmobile Lernset - Autonomes Fahren & Maschinelles Lernen für Kinder Ein einzigartiges Lernset, das Kindern ermöglicht, ein eigenes Batmobil zu bauen und die Grundlagen des autonomen Fahrens, maschinellen Lernens sowie Elektronik und Programmierung spielerisch zu entdecken. Ideal für STEAM-Bildung, ohne Lötarbeiten, geeignet ab 7 Jahren. Merkmale im Überblick Geeignet für Kinder ab 7 Jahren mit schrittweiser Anleitung. Autonomes Fahren: Lernen, wie autonome Autos funktionieren und das Modell eigenständig navigieren. Programmierung: Einführung in die Codierung eines Mikrocomputers. Computer Vision: Entwickeln und kalibrieren eines eigenen Computer-Vision-Algorithmus. Elektromotoren: Verständnis, wie Elektromotoren funktionieren und deren Anwendung. Erweiterbar: Kompatibel mit verschiedenen Erweiterungen zur Funktionssteigeru...
Preis: 114.99 € | Versand*: 0.00 € -
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 75.90 € | Versand*: 5.99 € -
Die erfolglose Schriftstellerin Claire mietet sich eine komplett durch künstliche Intelligenz gesteuerte Wohneinheit, um endlich ihre Schreibblockade zu überwinden. Als jedoch ein unvorhergesehener Softwarefehler auftritt, ist sie plötzlich mit dem instabilen Androiden Rita in ihrem Refugium gefangen. Ohne Kommunikation zur Außenwelt muss Claire einen Weg finden, die Technologie zu überlisten, denn Rita wird mehr und mehr zu einer tödlichen Bedrohung. Klaustrophobische Zukunfts-Vision in der eine K.I. zur tödlichen Bedrohung einer Schriftstellerin wird.
Preis: 12.99 € | Versand*: 3.95 € -
Die erfolglose Schriftstellerin Claire mietet sich eine komplett durch künstliche Intelligenz gesteuerte Wohneinheit, um endlich ihre Schreibblockade zu überwinden. Als jedoch ein unvorhergesehener Softwarefehler auftritt, ist sie plötzlich mit dem instabilen Androiden Rita in ihrem Refugium gefangen. Ohne Kommunikation zur Außenwelt muss Claire einen Weg finden, die Technologie zu überlisten, denn Rita wird mehr und mehr zu einer tödlichen Bedrohung. Klaustrophobische Zukunfts-Vision in der eine K.I. zur tödlichen Bedrohung einer Schriftstellerin wird.
Preis: 14.99 € | Versand*: 3.95 € -
Kristian Kersting - GEBRAUCHT Wie Maschinen lernen: Künstliche Intelligenz verständlich erklärt - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Kristian Kersting -, Preis: 23.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 0.0 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Kristian Kersting - GEBRAUCHT Wie Maschinen lernen: Künstliche Intelligenz verständlich erklärt - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
Preis: 23.99 € | Versand*: 0.00 € -
Acon Digital DeVerberate 2 - Revolutionäre Nachhallreduktion mit Deep Learning Acon Digital DeVerberate ist ein leistungsstarkes Plug-in, das entwickelt wurde, um den Nachhall in einer bestehenden Aufnahme zu reduzieren oder zu verstärken. Die brandneue Version, DeVerberate 2, setzt auf einen vollständig neuen Algorithmus, der auf Deep Learning basiert und eine automatische Nachhallunterdrückung in Sprachaufnahmen ermöglicht. Deep Learning für präzise Nachhallreduktion Das neuronale Netzwerk von DeVerberate 2 wurde mit Tausenden hochwertiger Sprachaufnahmen und verschiedenen Raumakustiken trainiert. Diese künstliche Intelligenz kann nun automatisch zwischen Sprache und Nachhall unterscheiden, um eine präzise Reduktion zu gewährleisten. Vielseitige Anwendung für Musik und Sprachaufnahmen Der Algorithmus aus der Version 1 für die Nachhallreduktion bei Musik und anderen Schallquell...
Preis: 29.95 € | Versand*: 0.00 € -
Johannes Jörg - GEBRAUCHT Digitalisierung in der Medizin: Wie Gesundheits-Apps, Telemedizin, künstliche Intelligenz und Robotik das Gesundheitswesen revolutionieren - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Johannes Jörg -, Preis: 24.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 0.0 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Johannes Jörg - GEBRAUCHT Digitalisierung in der Medizin: Wie Gesundheits-Apps, Telemedizin, künstliche Intelligenz und Robotik das Gesundheitswesen revolutionieren - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
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Händler: MEDIMOPS, Marke: Ethem Alpaydin -, Preis: 34.99 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 0.0 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Ethem Alpaydin - GEBRAUCHT Maschinelles Lernen - Preis vom 17.09.2024 04:57:55 h
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Warum hat Ammoniak ein Dipolmoment?
Ammoniak (NH3) hat ein Dipolmoment aufgrund der unterschiedlichen Elektronegativität der Atome. Stickstoff ist weniger elektronegativ als Wasserstoff, wodurch die Elektronen im Molekül stärker zum Stickstoff hin verschoben werden. Dadurch entsteht eine partielle negative Ladung am Stickstoffatom und partielle positive Ladungen an den Wasserstoffatomen, was zu einem Dipolmoment führt.
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Welche Moleküle haben ein Dipolmoment?
Welche Moleküle haben ein Dipolmoment? Dipolmoleküle entstehen, wenn es eine ungleiche Verteilung von Elektronen in einem Molekül gibt, was zu einer positiven und einer negativen Ladungsseite führt. Dies tritt häufig auf, wenn Atome mit unterschiedlicher Elektronegativität miteinander verbunden sind. Beispiele für Moleküle mit Dipolmomenten sind Wasser (H2O), Ammoniak (NH3) und Chlorwasserstoff (HCl). Diese Moleküle haben eine polare Bindung, die zu einem Gesamtdipolmoment führt.
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Kannst du das Dipolmoment erklären?
Das Dipolmoment ist ein physikalisches Konzept, das die Stärke und Ausrichtung eines Dipols beschreibt. Ein Dipol besteht aus zwei entgegengesetzt geladenen Teilchen oder Ladungsschwerpunkten, die eine bestimmte räumliche Trennung haben. Das Dipolmoment wird berechnet, indem man die Ladung des einen Teilchens mit dem Abstand zwischen den beiden Teilchen multipliziert. Es wird oft verwendet, um die Polarität von Molekülen zu beschreiben.
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Wann gibt es ein Dipolmoment?
Ein Dipolmoment entsteht, wenn es eine räumliche Asymmetrie in der Ladungsverteilung eines Moleküls gibt. Das bedeutet, dass die positiven und negativen Ladungen nicht gleichmäßig verteilt sind, sondern eine Seite des Moleküls mehr positive Ladungen hat als die andere. Dies führt dazu, dass das Molekül ein Dipolmoment besitzt.
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Wie berechnet man das Dipolmoment eines Wassermoleküls?
Das Dipolmoment eines Wassermoleküls kann berechnet werden, indem man die Ladungen der einzelnen Atome im Molekül berücksichtigt und ihre Positionen relativ zueinander betrachtet. Das Sauerstoffatom im Wassermolekül hat eine teilnegative Ladung, während die beiden Wasserstoffatome teilpositiv geladen sind. Da die Wasserstoffatome asymmetrisch um das Sauerstoffatom angeordnet sind, entsteht ein Dipolmoment. Die Berechnung des Dipolmoments erfolgt durch Multiplikation der Ladung des Sauerstoffatoms mit dem Abstand zwischen den Ladungsschwerpunkten der Atome.
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Wie berechnet man das magnetische Feld und das Dipolmoment?
Das magnetische Feld kann mit Hilfe des Biot-Savart-Gesetzes berechnet werden, das den Zusammenhang zwischen dem Stromfluss und dem magnetischen Feld beschreibt. Das Dipolmoment kann aus dem Produkt des Stroms und der Fläche der Schleife berechnet werden, durch die der Strom fließt. Es ist ein Maß für die Stärke des magnetischen Moments eines Systems.
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Warum haben Wasser und Ammoniak ein Dipolmoment, aber Kohlenstoffdioxid nicht?
Wasser und Ammoniak haben ein Dipolmoment, weil sie polare Moleküle sind. Das bedeutet, dass sie eine ungleiche Verteilung von Ladungen haben, was zu einer positiven und einer negativen Seite des Moleküls führt. Kohlenstoffdioxid hingegen ist ein symmetrisches Molekül, bei dem die Ladungsverteilung gleichmäßig ist, wodurch es kein Dipolmoment hat.
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Hätte das Wasser auch ein Dipolmoment, wenn es ein lineares Molekül wäre?
Nein, das Wasser hätte kein Dipolmoment, wenn es ein lineares Molekül wäre. Ein Dipolmoment entsteht durch die Asymmetrie der Ladungsverteilung in einem Molekül. Bei einem linearen Molekül wie beispielsweise Kohlendioxid (CO2) sind die Ladungsschwerpunkte symmetrisch angeordnet, wodurch kein Dipolmoment entsteht.
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Warum kann CO2 Infrarotstrahlung so gut absorbieren und was hat das mit dem Dipolmoment zu tun?
CO2 kann Infrarotstrahlung gut absorbieren, weil es ein Molekül mit einem permanenten Dipolmoment ist. Das bedeutet, dass es eine ungleichmäßige Verteilung der Ladungen im Molekül gibt, wodurch es zu einer Wechselwirkung mit der elektrischen Komponente der Infrarotstrahlung kommt. Diese Wechselwirkung führt dazu, dass das CO2-Molekül die Energie der Infrarotstrahlung aufnimmt und in Form von Wärme abgibt.
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Wie beeinflusst die Signalerkennung die Leistung von künstlichen Intelligenz-Algorithmen in der Bilderkennung, der Spracherkennung und anderen Anwendungen?
Die Signalerkennung ist entscheidend für die Leistung von künstlichen Intelligenz-Algorithmen, da sie die Fähigkeit des Algorithmus bestimmt, relevante Informationen aus den Eingabedaten zu extrahieren. In der Bilderkennung ermöglicht eine präzise Signalerkennung die genaue Identifizierung von Objekten und Mustern in Bildern. In der Spracherkennung hilft eine zuverlässige Signalerkennung dabei, Sprache korrekt zu transkribieren und zu verstehen. In anderen Anwendungen wie der medizinischen Diagnose oder der Finanzanalyse kann eine präzise Signalerkennung die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessern.
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Wie beeinflusst die Signalerkennung die Leistung von künstlichen Intelligenz-Algorithmen in der Bilderkennung, der Spracherkennung und anderen Anwendungen?
Die Signalerkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Leistung von künstlichen Intelligenz-Algorithmen in der Bilderkennung, der Spracherkennung und anderen Anwendungen, da sie die Fähigkeit des Algorithmus bestimmt, relevante Informationen aus den Eingabedaten zu extrahieren. Eine präzise Signalerkennung ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Merkmale in den Daten zu identifizieren und somit genaue Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. Eine ungenaue oder fehlerhafte Signalerkennung kann zu falschen Interpretationen der Daten führen und die Leistung der künstlichen Intelligenz-Algorithmen beeinträchtigen. Daher ist die Optimierung der Signalerkennung ein wichtiger Schritt, um die Leistung von
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Wie können Maschinen mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Muster erkennen und interpretieren, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung, Spracherkennung und Finanzanalyse zu lösen?
Maschinen können mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Muster erkennen, indem sie große Mengen von Daten analysieren und daraus Regelmäßigkeiten ableiten. Durch Algorithmen werden diese Muster interpretiert und in Beziehung gesetzt, um komplexe Probleme zu lösen. In der Bilderkennung können Maschinen beispielsweise visuelle Muster in Bildern erkennen und interpretieren, um Objekte oder Gesichter zu identifizieren. In der Spracherkennung können sie akustische Muster in gesprochener Sprache analysieren, um Wörter und Sätze zu verstehen. In der Finanzanalyse können sie historische Datenmuster nutzen, um Trends und Prognosen für Investitionsentscheidungen zu generieren.
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