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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles 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, u.a. 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 bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde 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. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Asus ROG Polling Rate Booster
Mit dem Asus ROG Polling Rate Booster erreichen Sie mit kompatiblen Asus-Mäusen eine beeindruckende Polling-Rate von 8000 Hz. Diese Funktion verbessert die Reaktionsfähigkeit und Präzision Ihrer Spielerlebnisse, sodass jeder Klick schneller und genauer registriert wird. Mit einer höheren Abfragerate können Sie Ihre Spielcharaktere reibungsloser und reaktionsschneller steuern, was Ihnen in intensiven Spielsituationen einen Vorteil verschaffen kann.
Preis: 25.90 € | Versand*: 4.95 € -
Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Generative Künstliche Intelligenz
Generative Künstliche Intelligenz , Generative Künstliche Intelligenz beschreibt eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen und auf dieser Grundlage neue, bisher nicht gesehene Inhalte zu generieren, wie beispielsweise Texte, Bilder, Musik oder Videos. Dabei wird die Generierungskapazität der KI mit dem Ziel eingesetzt, kreative Prozesse zu unterstützen, neue Ideen zu generieren und innovative Lösungsansätze zu liefern. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben generative KI-Systeme auch ihre Herausforderungen, wie die Kontrolle über den generierten Inhalt, das Verständnis von Kontext und Bedeutung sowie ethische Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung von generativer KI. Der Band gibt einen Überblick über generative KI-Systeme und beleuchtet die Auswirkungen auf das Management von Innovationen, Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 €
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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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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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Jüscha Laptoptasche Leder Rate 15 ", dunkelgrau
Echtleder, 2 Tragegriffe, Reißverschlussfach auf der Vorder- und Rückseite, Trolleyband, Reißverschlusshauptfach. Innen: Hauptfach mit gepolstertem Laptopfach, für Laptop bis 15", Einsteckfach.
Preis: 112.55 € | Versand*: 6.84 € -
Malekko Scrutator Bit + Sample Rate Reducer
Malekko Heavy Industry Scrutator While much of the world strives for the most pristine audio quality imaginable, including terms such as bits and sample rate, many of us long for a device that is the opposite of that. We want a device that is pristine until we want it to be otherwise, and when the time calls, we want to mangle the sound within inches of its life. We want to crush those bits and flatten those sample rates. For this, we call on a “bit crusher,” an effect that’s largely existed in plug-in form for many years. And as of now, there’s no better unit in the business than the Malekko Scrutator. While most bit crusher-type effects feature three knobs—sample rate, bit depth and volume—the Scrutator features a much more robust control set, featuring Mix, Q and Filter. The Mix knob is key here, as players can subtly mix in just as much post-musical desolation as they wish, and the onboard adjustable Preamp keeps the signal cookin’. Of course, this nuclear winter wasteland isn’t the only setting inside the Scrutator—not by a long shot. DAW-equipped musicians have been using bit crushing plug-ins for years now, as they excel on fattening up any lead line when set subtly, or for adding a bit of digital crumble to multi-tracked guitars. The Filter knob can be set to either low pass or band pass; holding down the bypass switch and powering the Scrutator up changes between these two types. The sweep in the Filter knob is a heavy one as well, and this only adds to the effect, and it creates for quite a dynamic effect when used with an expression pedal. Yes, there’s a jack for an expression pedal. Prepare to be amazed. Any of the Sample, Bit, Filter and Q can be controlled simultaneously . What’s more, users can determine which way they want the knobs to sweep. That’s right: with some simple knob wrangling, players can set the Scrutator to INCREASE the Q and Filter and DECREASE the Bit and Sample knobs when the attached expression pedal is rocked forward. Best of all, these can be combined in any way. Set the Filter knob to open up and the Bit and Sample knobs to decrease, and turn the Scurator into a futuristic malfunctioning wah pedal. Try setting the Sample knob to decrease as the Bit knob increases; one end of the pedal has a hi-fi, yet aliased-to-shreds tone, while the other end of the pedal delivers a crystal clear destroyed tone. The choice is yours. Malekko Heavy Industry Scrutator Features: Highly-customizable expression control: players can choose sweep direction and up to four knobs at once Selectable low- and band-pass filter Mix knob allows players to add in subtle textures as well as full-on destruction Preamp provides crystal-clear signal—until you destroy it Standard 9v center-negative power operation
Preis: 259.00 € | Versand*: 0.00 € -
ASUS ROG Polling Rate Booster Black
Echte 8000 Hz drahtlose Abfragerate: Schnelle und präzise Dateneingabe sowohl im drahtlosen als auch im kabelgebundenen Modus Ultraschnelle drahtlose Reaktion: Kombiniert mit der ROG SpeedNova Drahtlostechnologie liefert dieser eine unvergleichliche drahtlose Leistung mit extrem niedriger Latenz Verbesserte Genauigkeit und Kontrolle: Reibungslose, nahezu augenblickliche Datenübertragung für verbesserte Synchronisation mit Monitoren mit hoher Refresh Rate, um Stottern zu vermeiden Vielseitige Anschlussmöglichkeiten: Exklusives Design mit Flexibilität, um den Booster so anzuschließen, dass er optimale Ergebnisse liefert Kein zusätzlicher Empfänger erforderlich: Ermöglicht Plug and Play durch direktes Anschließen der Empfänger oder Kabel kompatibler ROG-Peripheriegeräte
Preis: 29.90 € | Versand*: 0.00 € -
ASUS ROG Polling Rate Booster, Polling Rate Booster, 22 mm, 34 mm, 13 mm, 10 g,
ASUS ROG Polling Rate Booster. Produkttyp: Polling Rate Booster, Gerätetyp: Maus/Tastatur, Markenkompatibilität: ASUS, Kompatibilität: ROG mice and keyboards. Breite: 22 mm, Tiefe: 34 mm, Höhe: 13 mm, Gewicht: 10 g. Produktfarbe: Weiß
Preis: 30.42 € | Versand*: 0.00 €
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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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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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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 Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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