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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 € -
Bingenheimer Saatgut Kapuzinerkresse
Rankende Mischung mit ungefüllten Blüten in schönem Farbenspiel mit leuchtenden Gelb- Orange- und Rottönen. Anspruchslos an Boden und Standort wächst sie sogar in Nordlagen. Blätter und Blüten sind essbar sie haben einen senfkresseartigen Geschmack. Bessere Keimergebnisse erzielt man durch Vorkühlen der feuchten Samen: 5 Tage bei ca. 5°CTipp: Nicht zu stark düngen da sonst vor allem Blätter gebildet werden.
Preis: 3.25 € | Versand*: 4.90 € -
Bingenheimer Saatgut Calendula
Beliebte Mischung aus einfachen ungefüllten Blüten in gelben und orangen Farbtönen. Unkomplizierte anspruchslose und reichblühende Heil- und Zierpflanzen. Nach dem ersten Flor sollten sie zurückgeschnitten werden dann blühen sie bis weit in den Herbst hinein.Tipp: Die essbaren Blüten der Ringelblumen lassen sich ganz einfach im Salat zubereiten. Dabei sind sie nicht nur Dekoration sondern geben auch einen ganz besonderen Geschmack.
Preis: 2.90 € | Versand*: 4.90 € -
Bingenheimer Saatgut Winterpostelein
Winterhartes Salatgemüse. Verwendung wie Feldsalat aber feiner im Geschmack. Kann im geschützten Anbau im Laufe des Winters mehrere Male geschnitten werden. Der Samen ist sehr fein deshalb bei Aussaat auf gleichmäßige Verteilung achten. Braucht zur Keimung nachts unter 12 °C.Tipp: Lässt man ihn ab März blühen und aussamen keimt er im Spätsommer wieder und sorgt so für eine weitere reiche Ernte.
Preis: 3.25 € | Versand*: 4.90 €
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Saatgut:
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Bingenheimer Saatgut Thymian
Wichtige Heil- und Gewürzpflanze und unentbehrlich für die mediterrane Küche. Der ausdauernde immergrüne Halbstrauch bevorzugt einen vollsonnigen geschützten nährstoffarmen Standort. Er blüht im Mai/Juni rosa und sollte nach der Blüte kräftig zurückgeschnitten werden. Samen nur dünn mit Erde bedecken und bis zur Keimung feucht halten.Tipp: Frischen Thymian kann man das ganze Jahr ernten. Für den Wintervorrat erntet man am besten im Herbst. Einfach auf Papier an einem warmen luftigen Ort auflegen oder aufhängen.
Preis: 2.90 € | Versand*: 4.90 € -
Bingenheimer Saatgut Buschzinnie
Kleinwüchsige Buschzinie reich blühend in gelb-braunen Farbtönen. Unkomplizierte Sommerblume die auch bei schlechtem Wetter blühwillig ist. Je häufiger geschnitten wird desto mehr Seitentriebe mit neuen Blüten entwickeln sich. Zum Keimen und Wachsen braucht sie viel Wärme deshalb sollte sie vorgezogen werden. Tipp:Sehr gut auch für Pflanzgefäße und Balkonkästen geeignet.
Preis: 2.90 € | Versand*: 4.90 € -
Bingenheimer Saatgut Sonnenhut
Der Sonnenhut mit seinen wunderschönen goldgelben Blütenschirmen wirkt wie die kleine Schwester der Sonnenblume. Die sonnengelben langstieligen Blütenstände sind ideal für Spätsommersträuße die lange in der Vase halten. Am liebsten wächst der Sonnenhut in lockerer wasserhaltender Erde an sonniger bis leicht schattiger Stelle. Schnittreife wenn die Blütenkörbe gut geöffnet sind. Tipp: Unter günstigen Bedingungen überwintern die Pflanzen und blühen wieder im nächsten Jahr.
Preis: 2.90 € | Versand*: 4.90 € -
Bingenheimer Saatgut Sommeraster
Halbhohe fröhlich bunte Sommeraster-Mischung mit ungefüllten Blüten. Der Boden sollte durchlässig und nährstoffreich sein aber nicht frisch gedüngt. In sonnigen Lagen gedeihen Astern am besten bei Trockenheit sollten man von unten gießen. Tipp: Astern sind anfällig für Bodenpilze die eine Welkekrankheit hervorrufen können. Daher dürfen sie erst nach 5 - 8 Jahren wieder auf der gleichen Fläche angebaut werden.
Preis: 2.90 € | Versand*: 4.90 €
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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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