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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. **
Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
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Queer Anatomies, Fachbücher von Michael SappolIn vergangenen Jahrhunderten waren sexuelle Körperteile und gleichgeschlechtliche Begierde Themen, die in höflichen Gesprächen und gedruckten Diskursen tabuisiert waren. Doch eine wissenschaftliche Disziplin – die Anatomie – hatte die Erlaubnis, die intimen Details des menschlichen Körpers, einschliesslich Anus und Genitalien, darzustellen und zu erzählen. Eingefasst in den Rahmen einer anatomischen Tafel waren die Darstellungen von präparierten Körpern und Körperteilen oft nüchtern und technisch. Doch ebenso oft waren sie monströs, provokant, flirtend, theatralisch, schön und sogar sinnlich. Queer Anatomies erkundet übersehene Beispiele erotischen Ausdrucks in der anatomischen Bildsprache des 18. und 19. Jahrhunderts. Es deckt den subtilen Erotismus bestimmter anatomischer Illustrationen und die Queerness der Männer auf, die sie schufen, verwendeten und sammelten. Als grundlegendes Fach für Ärzte, Chirurgen und Künstler im 18. und 19. Jahrhundert in Europa war die Anatomie ein privilegierter, männlich dominierter Bereich. Künstlerische und medizinische Kompetenz hing von einem tiefen Wissen über Anatomie ab und bot kulturelle Legitimität, heilende Autorität und ästhetisches Urteilsvermögen für diejenigen, die sie praktizierten. Das anatomische Bild konnte als virtueller queer Raum, als privater oder geteilter Schrank oder als Männerclub dienen. Ernsthafte anatomische Themen waren mit erotischen, oft homoerotischen Untertönen aufgeladen. Anhand brillanter Werke von Gautier Dagoty, William Cheselden und Joseph Maclise, unter vielen anderen, versammelt Queer Anatomies ein verlorenes Archiv queer Ausdrucks – 115 Illustrationen in farbiger Reproduktion – die von Bildern von Nackten, präparierten Körpern, Penissen, Vaginen, Rektum, Händen, Gesichtern und Haut bis hin zu Szenen männlicher Betrachter reichen, die Werke betrachten, die von anatomischen Prinzipien geleitet werden. Doch die Männer, die illustrierte Anatomien produzierten und genossen, waren zurückhaltend und im Verborgenen. Indem es in diese textuellen und repräsentationalen Räume durch essayistische Reflexion eintaucht, entschlüsselt Queer Anatomies ihre Worte und Bilder, sogar ihre Stille. Mit einer Reihe von genauen Analysen und Vergleichen zentraler Bilder bietet dieses Buch eine tiefgehende Erkundung seines Themas.26,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und Robotik, Fachbücher von Christian Heinze, Björn Steinrötter, Martin EbersDas Fachbuch "Künstliche Intelligenz und Robotik" bietet eine umfassende und fundierte Analyse der rechtlichen Fragestellungen, die sich aus der Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik ergeben. Es richtet sich an Fachleute aus den Bereichen Wirtschaft, Wissenschaft und Recht und beleuchtet die Herausforderungen, die mit der bevorstehenden europäischen KI-Verordnung ab August 2024 einhergehen. Das Werk gliedert sich in mehrere Abschnitte, die sowohl technische als auch regulatorische Aspekte behandeln. Zudem werden spezifische rechtliche Implikationen in verschiedenen Rechtsgebieten wie Vertragsrecht, Zivilrecht, Verbraucherrecht und Datenschutz behandelt. Anwendungsbeispiele aus der Praxis, wie Legal Tech und Smart Contracts, runden das Buch ab und bieten wertvolle Einblicke in die zukünftige Entwicklung dieser Technologien.229,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden. **
Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten. **
Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz. **
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Great Queer Provocation, Fachbücher von Martin J. GösslQueere Kulturen sind lebendige Bestandteile der sich ständig verändernden Gesellschaften des 21. Jahrhunderts. Dies ist sowohl sozial als auch anthropologisch erkennbar und individuell nachvollziehbar. Kategorien wie Wohlstand, Erfolg, Vergnügen, aber auch Sexualität und Schönheit haben innerhalb queerer Subkulturen grundlegende Veränderungen erfahren und die Lebensrealität der Allgemeinheit beeinflusst. Die Verstrickungen in heteronormativen Systemen und kapitalistischen Ordnungen setzen zunehmend eine queere Perspektive unter Druck, was zur berechtigten Frage führt: Was macht jemanden oder etwas queer? Martin Gössl reflektiert über die Möglichkeiten queerer Anerkennung in unterschiedlichen sozialen Kontexten.25,32 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Queer Pain, Fachbücher von Katrin KöppertQueer Pain nimmt die Fotografie Albrecht Beckers in den Blick und mit ihr das Verhältnis von Schmerz und Begehren im Kontext vernakulärer Kultur und Amateurfotografie. Die mediale und visuelle Kulturgeschichte von Schmerz wird im Rahmen schwuler Geschichtsschreibung seit Anfang des 20. Jahrhunderts am Beispiel der visuellen Selbstrepräsentationen und privaten Bildquellen Beckers als eine Geschichte der queeren Affizierung erzählt. Sexualität wird in der Folge nicht länger als Kategorie der sichtbaren Identität und des ins Bild gesetzten autonomen Subjekts visualisiert, sondern als relationales und temporäres Intensitätsverhältnis über mehrere Sinnesregister wahrnehmbar. Fotografie besticht mit ihrer haptischen Qualität. Sie steckt an und aktiviert nicht nur ein subversives Potenzial, sondern auch Solidarität. Als queere Gefüge arbeiten die Fotografien Vergemeinschaftungsprozesse in den Vordergrund, die weniger auf Aspekte der Repräsentation von Identität festgelegt sind als vielmehr auf solche der Intensität und Dringlichkeit. Solidarität ist keine Frage nur der gleichen Gesinnung, sondern der affektiven Verbindung. Seit dem sogenannten affective turn in den Kultur- und Geschlechterwissenschaften stehen negative Gefühle wie Scham, Melancholie, Trauer und Depression auch im Zentrum queerer Politiken der Sorge. Eine queere Affekttheorie des Schmerzes fehlt aber bislang. Dieses Buch leistet daher einen wichtigen Beitrag für die Geschichte und Theorie der visuellen Kultur, der Queer Media Studies und Affekttheorie. Es stellt darüber hinaus selten veröffentlichtes Bildmaterial aus dem Konvolut Albrecht Beckers zusammen und ist allein schon fotografiehistorisch relevant. Fast das gesamte 20. Jahrhundert wird aus queerer Perspektive betrachtet, was mit Blick auf die Weimarer Zeit, den Nationalsozialismus und die Prä-Stonewall-Nachkriegszeit besonders spannungsreiche Lektüren verspricht.28,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Queer Anatomies, Fachbücher von Michael SappolIn vergangenen Jahrhunderten waren sexuelle Körperteile und gleichgeschlechtliche Begierde Themen, die in höflichen Gesprächen und gedruckten Diskursen tabuisiert waren. Doch eine wissenschaftliche Disziplin – die Anatomie – hatte die Erlaubnis, die intimen Details des menschlichen Körpers, einschliesslich Anus und Genitalien, darzustellen und zu erzählen. Eingefasst in den Rahmen einer anatomischen Tafel waren die Darstellungen von präparierten Körpern und Körperteilen oft nüchtern und technisch. Doch ebenso oft waren sie monströs, provokant, flirtend, theatralisch, schön und sogar sinnlich. Queer Anatomies erkundet übersehene Beispiele erotischen Ausdrucks in der anatomischen Bildsprache des 18. und 19. Jahrhunderts. Es deckt den subtilen Erotismus bestimmter anatomischer Illustrationen und die Queerness der Männer auf, die sie schufen, verwendeten und sammelten. Als grundlegendes Fach für Ärzte, Chirurgen und Künstler im 18. und 19. Jahrhundert in Europa war die Anatomie ein privilegierter, männlich dominierter Bereich. Künstlerische und medizinische Kompetenz hing von einem tiefen Wissen über Anatomie ab und bot kulturelle Legitimität, heilende Autorität und ästhetisches Urteilsvermögen für diejenigen, die sie praktizierten. Das anatomische Bild konnte als virtueller queer Raum, als privater oder geteilter Schrank oder als Männerclub dienen. Ernsthafte anatomische Themen waren mit erotischen, oft homoerotischen Untertönen aufgeladen. Anhand brillanter Werke von Gautier Dagoty, William Cheselden und Joseph Maclise, unter vielen anderen, versammelt Queer Anatomies ein verlorenes Archiv queer Ausdrucks – 115 Illustrationen in farbiger Reproduktion – die von Bildern von Nackten, präparierten Körpern, Penissen, Vaginen, Rektum, Händen, Gesichtern und Haut bis hin zu Szenen männlicher Betrachter reichen, die Werke betrachten, die von anatomischen Prinzipien geleitet werden. Doch die Männer, die illustrierte Anatomien produzierten und genossen, waren zurückhaltend und im Verborgenen. Indem es in diese textuellen und repräsentationalen Räume durch essayistische Reflexion eintaucht, entschlüsselt Queer Anatomies ihre Worte und Bilder, sogar ihre Stille. Mit einer Reihe von genauen Analysen und Vergleichen zentraler Bilder bietet dieses Buch eine tiefgehende Erkundung seines Themas.26,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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. **
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Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und Robotik, Fachbücher von Christian Heinze, Björn Steinrötter, Martin EbersDas Fachbuch "Künstliche Intelligenz und Robotik" bietet eine umfassende und fundierte Analyse der rechtlichen Fragestellungen, die sich aus der Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik ergeben. Es richtet sich an Fachleute aus den Bereichen Wirtschaft, Wissenschaft und Recht und beleuchtet die Herausforderungen, die mit der bevorstehenden europäischen KI-Verordnung ab August 2024 einhergehen. Das Werk gliedert sich in mehrere Abschnitte, die sowohl technische als auch regulatorische Aspekte behandeln. Zudem werden spezifische rechtliche Implikationen in verschiedenen Rechtsgebieten wie Vertragsrecht, Zivilrecht, Verbraucherrecht und Datenschutz behandelt. Anwendungsbeispiele aus der Praxis, wie Legal Tech und Smart Contracts, runden das Buch ab und bieten wertvolle Einblicke in die zukünftige Entwicklung dieser Technologien.229,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Queer Turkey, Fachbücher von Ralph J. PooleBevor die repressiven Politiken von Präsident Erdogan Einzug hielten, waren queere Kulturen in der Türkei sichtbarer denn je. "Queer Turkey" bietet eine breite Palette von Reflexionen über queere türkische Kulturen im transnationalen, euro-amerikanischen Kontext. Basierend auf seinen Erfahrungen in Istanbul teilt Ralph J. Poole seine Eindrücke von queeren Wünschen zwischen muslimischer Tradition und globalem Pop, beobachtet, was im Hamam vor sich geht, und fragt sich über die Arabesk-Kultur. Das Buch enthält Diskussionen über queere Reisende, Schriftsteller, Dichter, Dramatiker und Filmregisseure. Ihre vielfältigen Werke zeigen die subtilen und subversiven Wege, auf denen Künstler die kulturellen Grenzen von Ost und West überschreiten. Mit seinen vielen Facetten der türkisch-euro-amerikanischen kulturellen Interaktionen skizziert "Queer Turkey" ein Kaleidoskop transnationaler Poetik.32,65 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Unbehaglich Queer, Fachbücher von Martin J. GösslWas macht jemanden oder etwas queer? Welche Veränderungen hat Queerness angestossen? Und gibt es queer überhaupt noch? Queere Kulturen sind lebendige Bestandteile von sich stetig transformierenden Gesellschaften des 21. Jahrhunderts. Kategorien wie Wohlstand, Erfolg und Amüsement, aber auch Sexualität und Schönheit haben innerhalb queerer Subkulturen eine starke Veränderung erfahren und gleichsam so manche Lebensrealität einer allgemeinen Öffentlichkeit beeinflusst. Martin J. Gössl arbeitet heraus, wie die Verstrickungen in heteronormative Systeme und kapitalistische Ordnungen einen queeren Standpunkt zunehmend in Bedrängnis bringen.29,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten. **
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz. **
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