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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. **
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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Piska:Fachwörterbuch Rechtswissenschaft, Fachbücher von Christian Piska, Christian M. PiskaDas Fachwörterbuch Rechtswissenschaft von Dr. Christian Piska ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit juristischen Themen auseinandersetzen. Es bietet eine umfassende Sammlung von über 3.000 Erklärungen und Definitionen, die speziell auf die Bedürfnisse von Jurist:innen zugeschnitten sind. Die Begriffe sind alphabetisch geordnet und ermöglichen ein schnelles und einfaches Nachschlagen. Dieses Werk ist nicht nur eine wertvolle Unterstützung beim Lernen, sondern auch eine ideale Ergänzung zur Prüfungsliteratur und zu Casebooks. Durch zahlreiche Hinweise auf Querverbindungen und Abgrenzungsprobleme wird das Verständnis komplexer juristischer Konzepte gefördert. Die Online-Verfügbarkeit des Fachwörterbuchs sorgt dafür, dass die Informationen jederzeit und überall zugänglich sind, was den Lernaufwand minimiert und die Effizienz maximiert. Mit diesem Fachwörterbuch wird das Erlernen der juristischen Fachsprache erheblich erleichtert.43,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Die Erfindung der ökonomischen Rechtswissenschaft, Fachbücher von Stephan VescoDer Rechtswissenschaftler Hermann Kantorowicz verstand den Wandel im Denken des Privatrechts als eine Pendelbewegung zwischen Formalismus und Finalismus. Ersterer konzentriert sich auf konzeptionelle Rationalität sowie das Postulat von Freiheit und Gleichheit, während letzterer das Recht aus der Perspektive des Zwecks betrachtet. Nachdem der Formalismus als konzeptionelle Rechtswissenschaft seinen vorläufigen Höhepunkt in der Schule von Rudolf von Jhering erreicht hatte, begann das Pendel in einer signifikanten Gegenbewegung zu schwingen, die im Mittelpunkt der vorliegenden Studie steht. Stephan Vesco untersucht diese Entwicklung als eine, die das Denken im Privatrecht in Richtung wirtschaftlicher Effizienzlogik bewegt, indem er die Verfolgung von Zielen durch das Recht mit wirtschaftlicher Kalkulation gleichsetzt. Basierend auf Jhering, Friedrich August von Hayek und Richard Posner identifiziert er drei Momente im dialektischen Prozess der Ökonomisierung der Privatrechtswissenschaft: Zunächst wird die wirtschaftliche Effizienz des Rechts unbestimmt von aussen hereingebracht (Jhering); dann als inhärent im dogmatischen Common Law zurückgefordert (Hayek); und schliesslich als neue Dogmatik reformuliert (Posner als Vertreter von Law and Economics). Auf diese Weise rekonstruiert der Autor die Ökonomisierung im modernen Privatrechtsdenken selbst als eine "Erfindung" im Sinne einer systeminternen Umgestaltung. Die Studie verbindet einen kritischen Anspruch: Gegen das Postulat der charakterisierten Positionen – nämlich die Ideale von Freiheit und Gleichheit mit dem wirtschaftlichen Imperativ zu versöhnen und tatsächlich am besten durch eben diesen Imperativ zu dienen – arbeitet sie die Spannungsprobleme heraus, die in jedem Fall entstehen, sowie die politische Natur des Privatrechts. Die Studie endet nicht mit der Forderung nach einer Rückkehr zum konzeptionellen Denken, sondern mit der Überlegung, basierend auf dem amerikanischen Rechtsrealismus, das Nachdenken über eine finale und wirtschaftlich orientierte Rechtstheorie anders zu gestalten, gemäss den Massstäben der Umverteilung und sozialen Gerechtigkeit.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kanonistik - Rechtswissenschaft oder Theologie?, Fachbücher von Judith Hahn, Adrian LoretanDie Frage, was die Kanonistik als wissenschaftliche Disziplin ausmacht, begleitet die wissenschaftstheoretischen Debatten des Faches seit gut einem Jahrhundert. Ist die Kanonistik Theologie oder Rechtswissenschaft? Und wie wirkt sich die jeweilige Verortung methodologisch aus? Kanonist:innen stehen heute gleichermassen vor der Herausforderung, den juristischen wie theologischen Charakter ihrer Forschung wissenschaftstheoretisch zu deuten. In einer Zeit, in der sich die Theologien als auskunftsfähig erweisen müssen, was ihr spezifischer Beitrag zum säkularen Wissenschaftsdiskurs ist, stellt sich diese Frage mit neuer Dringlichkeit auch für eine sehr traditionsreiche Disziplin wie die Kanonistik. Der Band dokumentiert zwei unterschiedliche Wissenschaftsperspektiven.38,00 €*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 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. **
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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. **
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. **
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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Ebenenübergreifende Rechtswissenschaft, FachbücherMit dieser Festschrift würdigen vierundvierzig nationale und internationale Expertinnen und Experten aus den Bereichen Europäische Integration, Europarecht, öffentliches Recht und internationales Recht Univ.-Prof. Dr. Stefan Griller aus Anlass seines 70. Geburtstages. Stefan Griller fungierte ab 1990 als Vorstand des Forschungsinstituts für Europafragen an der Wirtschaftsuniversität Wien und gründete 2010 das Institut für Europarecht und Internationales Recht an der WU. Im selben Jahr nahm er einen Ruf an die Universität Salzburg an, wo er unter anderem als Leiter des Salzburg Centre of European Union Studies und des Senats der Universität Salzburg wirkte. Hinzu kommen zahlreiche Tätigkeiten als national und international tätiger Experte und Berater, Gastforscher und Gastprofessor sowie als Vorsitzender des Hohen Rates des Europäischen Hochschulinstituts in Florenz. Die Festschrift umfasst Beiträge aus den genannten Rechtsbereichen und zu weiteren Grundfragen der europäischen Integration.199,00 €*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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Piska:Fachwörterbuch Rechtswissenschaft, Fachbücher von Christian Piska, Christian M. PiskaDas Fachwörterbuch Rechtswissenschaft von Dr. Christian Piska ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit juristischen Themen auseinandersetzen. Es bietet eine umfassende Sammlung von über 3.000 Erklärungen und Definitionen, die speziell auf die Bedürfnisse von Jurist:innen zugeschnitten sind. Die Begriffe sind alphabetisch geordnet und ermöglichen ein schnelles und einfaches Nachschlagen. Dieses Werk ist nicht nur eine wertvolle Unterstützung beim Lernen, sondern auch eine ideale Ergänzung zur Prüfungsliteratur und zu Casebooks. Durch zahlreiche Hinweise auf Querverbindungen und Abgrenzungsprobleme wird das Verständnis komplexer juristischer Konzepte gefördert. Die Online-Verfügbarkeit des Fachwörterbuchs sorgt dafür, dass die Informationen jederzeit und überall zugänglich sind, was den Lernaufwand minimiert und die Effizienz maximiert. Mit diesem Fachwörterbuch wird das Erlernen der juristischen Fachsprache erheblich erleichtert.43,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Die Erfindung der ökonomischen Rechtswissenschaft, Fachbücher von Stephan VescoDer Rechtswissenschaftler Hermann Kantorowicz verstand den Wandel im Denken des Privatrechts als eine Pendelbewegung zwischen Formalismus und Finalismus. Ersterer konzentriert sich auf konzeptionelle Rationalität sowie das Postulat von Freiheit und Gleichheit, während letzterer das Recht aus der Perspektive des Zwecks betrachtet. Nachdem der Formalismus als konzeptionelle Rechtswissenschaft seinen vorläufigen Höhepunkt in der Schule von Rudolf von Jhering erreicht hatte, begann das Pendel in einer signifikanten Gegenbewegung zu schwingen, die im Mittelpunkt der vorliegenden Studie steht. Stephan Vesco untersucht diese Entwicklung als eine, die das Denken im Privatrecht in Richtung wirtschaftlicher Effizienzlogik bewegt, indem er die Verfolgung von Zielen durch das Recht mit wirtschaftlicher Kalkulation gleichsetzt. Basierend auf Jhering, Friedrich August von Hayek und Richard Posner identifiziert er drei Momente im dialektischen Prozess der Ökonomisierung der Privatrechtswissenschaft: Zunächst wird die wirtschaftliche Effizienz des Rechts unbestimmt von aussen hereingebracht (Jhering); dann als inhärent im dogmatischen Common Law zurückgefordert (Hayek); und schliesslich als neue Dogmatik reformuliert (Posner als Vertreter von Law and Economics). Auf diese Weise rekonstruiert der Autor die Ökonomisierung im modernen Privatrechtsdenken selbst als eine "Erfindung" im Sinne einer systeminternen Umgestaltung. Die Studie verbindet einen kritischen Anspruch: Gegen das Postulat der charakterisierten Positionen – nämlich die Ideale von Freiheit und Gleichheit mit dem wirtschaftlichen Imperativ zu versöhnen und tatsächlich am besten durch eben diesen Imperativ zu dienen – arbeitet sie die Spannungsprobleme heraus, die in jedem Fall entstehen, sowie die politische Natur des Privatrechts. Die Studie endet nicht mit der Forderung nach einer Rückkehr zum konzeptionellen Denken, sondern mit der Überlegung, basierend auf dem amerikanischen Rechtsrealismus, das Nachdenken über eine finale und wirtschaftlich orientierte Rechtstheorie anders zu gestalten, gemäss den Massstäben der Umverteilung und sozialen Gerechtigkeit.39,90 €*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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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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Kanonistik - Rechtswissenschaft oder Theologie?, Fachbücher von Judith Hahn, Adrian LoretanDie Frage, was die Kanonistik als wissenschaftliche Disziplin ausmacht, begleitet die wissenschaftstheoretischen Debatten des Faches seit gut einem Jahrhundert. Ist die Kanonistik Theologie oder Rechtswissenschaft? Und wie wirkt sich die jeweilige Verortung methodologisch aus? Kanonist:innen stehen heute gleichermassen vor der Herausforderung, den juristischen wie theologischen Charakter ihrer Forschung wissenschaftstheoretisch zu deuten. In einer Zeit, in der sich die Theologien als auskunftsfähig erweisen müssen, was ihr spezifischer Beitrag zum säkularen Wissenschaftsdiskurs ist, stellt sich diese Frage mit neuer Dringlichkeit auch für eine sehr traditionsreiche Disziplin wie die Kanonistik. Der Band dokumentiert zwei unterschiedliche Wissenschaftsperspektiven.38,00 €*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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Rechtswissenschaft in der Berliner Republik, Fachbücher von Stefan Ruppert, Thomas DuveWie hat sich die Rechtswissenschaft in Deutschland seit der Wiedervereinigung verändert? Wie unterscheidet sich die Berliner von der Bonner Republik? Ist es überhaupt sinnvoll, von einer Rechtswissenschaft der Berliner Republik zu sprechen und was wären ihre wichtigsten Charakteristika? Der Band, der explizit an das 1994 erschienene Werk "Rechtswissenschaft in der Bonner Republik" anschliesst, versammelt Texte ausgewiesener Experten, die diesen Fragen nachgehen. Er bilanziert die wichtigsten Entwicklungen in den juristischen Teildisziplinen während der letzten knapp 30 Jahre, vom Öffentlichen Recht über das Strafrecht bis zum Zivilrecht.32,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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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. **
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann. ** Hinweis: Teile dieses Inhalts wurden von KI erstellt.