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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. **
Ist die LGBTA-Wiki eigentlich ernst gemeint?
Ja, die LGBTA-Wiki ist eine ernst gemeinte Enzyklopädie, die Informationen über die LGBTQ+-Community bereitstellt. Sie enthält Artikel zu verschiedenen Themen wie Geschichte, Kultur, Rechte und Identität und hat das Ziel, Wissen und Verständnis über die LGBTQ+-Community zu fördern. **
Ähnliche Suchbegriffe für Hönes-Ernst-R-Denkmalschutz
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Kommunismus unter Denkmalschutz?, FachbücherUm die Denkmäler des Kommunismus wurde nach 1990 heftig gestritten. Eine ganze Reihe von ihnen wurde abgerissen, viele wurden umgesetzt oder eingelagert. Der Umgang mit diesem schwierigen Denkmalserbe hat sich inzwischen gewandelt. Mit der wachsenden zeitlichen Distanz rückt die Frage nach dem Denkmalwert, der Erhaltung und historisch-kritischen Einordnung dieser Denkmäler und baulichen Zeugnisse in den Vordergrund. Die Beiträge des Bandes dokumentieren aus zeithistorischer und denkmalpflegerischer Perspektive, wie sich die Formen des Umgangs mit kommunistischen Denkmälern seit 1989 gewandelt haben. Sie untersuchen die mit diesen Denkmalspraktiken verbundenen öffentlichen Auseinandersetzungen, Geschichtsbilder und denkmalpflegerischen Fachdebatten. Dabei diskutieren die Autorinnen und Autoren, wie solche Prozesse im Sinne einer historischen Aufklärung aktiv begleitet und moderiert werden können.39,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Denkmalschutz - Architekturforschung - Baukultur, FachbücherFür Estland, Lettland und Litauen verbinden sich mit Denkmalschutz Herausforderungen, aber auch Chancen. Der Band resümiert die Denkmalschutz-Geschichte, reflektiert Fragen der Baukultur und liefert Beispiele dafür, wie Architektur des 20. Jahrhunderts interpretiert werden kann. Aus der 1940 begonnenen Sowjetisierung des Baltikums resultierte ein facettenreicher Umgang mit Denkmalschutzfragen, eröffneten diese doch selbst unter sowjetischer Herrschaft gewisse Spielräume für nationale Selbstdarstellung. Seit 1991, als die Eigenstaatlichkeit zurückgewonnen werden konnte, stellt sich zusätzlich die Frage nach angemessenem Schutz für Baudenkmäler der Unabhängigkeitsperiode ab 1918 oder der Sowjetära. Gleichzeitig wurden historisch bedingte Formen von Baukultur sichtbar, die spezifisch baltisch anmuten. Die Beiträge in diesem Band ermöglichen hierzu Betrachtungen und Vergleiche.59,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*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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Entstehung des städtebaulichen Denkmalschutzes, Fachbücher von Ernst-Rainer HönesDas Fachbuch "Entstehung des städtebaulichen Denkmalschutzes" von Ernst-Rainer Hönes bietet eine fundierte Analyse der Entwicklung des Denkmalschutzes im städtebaulichen Kontext. Das Werk beleuchtet die historischen und rechtlichen Grundlagen, die zur Etablierung des Denkmalschutzes geführt haben, und liefert dabei einen tiefgehenden Einblick in die Wechselwirkungen zwischen Stadtplanung und Denkmalschutz. Mit einem festen Einband und einer übersichtlichen Gestaltung präsentiert das Buch seine Inhalte in einem ansprechenden Format. Die präzise Darstellung der wirtschaftlichen und rechtlichen Aspekte macht es zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Studierende der Rechtswissenschaften. Das Buch ist in deutscher Sprache verfasst und richtet sich an Leser, die sich für die allgemeine Rechtswissenschaft sowie für spezifische Fragestellungen im Bereich des städtebaulichen Denkmalschutzes interessieren. Die detaillierte Aufarbeitung der Thematik und die klare Strukturierung der Inhalte ermöglichen ein vertieftes Verständnis der komplexen Zusammenhänge. Die kompakten Abmessungen des Buches erleichtern den Transport und die Nutzung in verschiedenen Lernsituationen.139,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Richard R. Ernst, Biografien von Richard ErnstDie Autobiografie von Richard R. Ernst, einem renommierten Professor für Chemie an der ETH Zürich und Nobelpreisträger, bietet einen tiefen Einblick in sein Leben und seine bahnbrechenden wissenschaftlichen Beiträge. Ernst, geboren 1933 in Winterthur, erzählt von seinen Herausforderungen in der Kindheit und Jugend, seiner Karriere, die ihn in die USA führte, und seinen bedeutenden Entdeckungen in der magnetischen Kernspinresonanzspektroskopie. Diese Entdeckungen legten den Grundstein für die Magnetresonanztomographie, ein Verfahren, das heute in der medizinischen Diagnostik unverzichtbar ist. Neben seiner wissenschaftlichen Laufbahn teilt Ernst auch seine Leidenschaft für die Kunst des Himalajas, die er während einer Weltreise entdeckte. Seine Sammlung tibetischer Kunst und Thangkas ist bemerkenswert und zeigt eine andere Facette seines Lebens. Diese Autobiografie ist nicht nur eine Hommage an seine wissenschaftlichen Errungenschaften, sondern auch ein persönlicher Bericht über die Suche nach Wissen und Schönheit.39,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kommunismus unter Denkmalschutz?, FachbücherUm die Denkmäler des Kommunismus wurde nach 1990 heftig gestritten. Eine ganze Reihe von ihnen wurde abgerissen, viele wurden umgesetzt oder eingelagert. Der Umgang mit diesem schwierigen Denkmalserbe hat sich inzwischen gewandelt. Mit der wachsenden zeitlichen Distanz rückt die Frage nach dem Denkmalwert, der Erhaltung und historisch-kritischen Einordnung dieser Denkmäler und baulichen Zeugnisse in den Vordergrund. Die Beiträge des Bandes dokumentieren aus zeithistorischer und denkmalpflegerischer Perspektive, wie sich die Formen des Umgangs mit kommunistischen Denkmälern seit 1989 gewandelt haben. Sie untersuchen die mit diesen Denkmalspraktiken verbundenen öffentlichen Auseinandersetzungen, Geschichtsbilder und denkmalpflegerischen Fachdebatten. Dabei diskutieren die Autorinnen und Autoren, wie solche Prozesse im Sinne einer historischen Aufklärung aktiv begleitet und moderiert werden können.39,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Denkmalschutz - Architekturforschung - Baukultur, FachbücherFür Estland, Lettland und Litauen verbinden sich mit Denkmalschutz Herausforderungen, aber auch Chancen. Der Band resümiert die Denkmalschutz-Geschichte, reflektiert Fragen der Baukultur und liefert Beispiele dafür, wie Architektur des 20. Jahrhunderts interpretiert werden kann. Aus der 1940 begonnenen Sowjetisierung des Baltikums resultierte ein facettenreicher Umgang mit Denkmalschutzfragen, eröffneten diese doch selbst unter sowjetischer Herrschaft gewisse Spielräume für nationale Selbstdarstellung. Seit 1991, als die Eigenstaatlichkeit zurückgewonnen werden konnte, stellt sich zusätzlich die Frage nach angemessenem Schutz für Baudenkmäler der Unabhängigkeitsperiode ab 1918 oder der Sowjetära. Gleichzeitig wurden historisch bedingte Formen von Baukultur sichtbar, die spezifisch baltisch anmuten. Die Beiträge in diesem Band ermöglichen hierzu Betrachtungen und Vergleiche.59,00 €*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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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 mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*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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Bewahren?!, Fachbücher von Amt für Kultur und Denkmalschutz, Landeshauptstadt DresdenDie fünfte Dresdner Denkmal-Fachtagung im Oktober 2022 setzt den Fokus auf Mosaiken und keramische Wandflächen. Sie ermöglicht in exemplarischer Weise eine vertiefende Betrachtung kulturhistorischer, gesellschaftlicher, denkmalfachlicher sowie restauratorischer Fragestellungen und bietet der seit einigen Jahren in Fachwelt und Öffentlichkeit zu konstatierenden interdisziplinären Befassung, insbesondere mit den Zeugnissen nach 1945, eine Plattform. So werden in zahlreichen Beispielen deutscher und europäischer Denkmalpraxis unterschiedlichste Aspekte betrachtet: entstehungsgeschichtlicher Kontext, inhaltliche Aussage, Denkmalwert, Planungszwänge oder Fragestellungen zu Rekonstruktion, Dekontextualisierung wie auch Aspekte der Materialität, Statik, Technik und Vermittlung. Die hier präsentierte Vielfalt der Werke und auch der Herausforderungen an die Denkmalpflege mögen in der Summe eine Inspiration für künftige, noch unbearbeitete Projekte darstellen.29,90 €*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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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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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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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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