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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
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Aibi Taschen roboter Haustier ai Intelligenz Kategorie Unterstützung künstliche Intelligenz
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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
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Intelligenter virtueller Roboter AI Künstliche Intelligenz Sprachgespräch Erwachsene
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Welche verschiedenen Einsatzfelder gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt. Sie unterstützen auch bei der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Optimierung von Prozessen. Zudem finden sie Anwendung in der Robotik, der Sicherheitstechnik und im Marketing.
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Wie können verschiedene Bildkategorien automatisch und effizient durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz erkannt und sortiert werden?
Durch maschinelles Lernen können Algorithmen trainiert werden, um verschiedene Bildkategorien zu erkennen. Dies geschieht durch die Verwendung großer Datensätze, die mit entsprechenden Labels versehen sind. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, diesen Prozess effizient und automatisiert durchzuführen.
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Für wen besteht keine Versicherungspflicht in der GRV?
Für wen besteht keine Versicherungspflicht in der GRV? In der gesetzlichen Rentenversicherung (GRV) besteht keine Versicherungspflicht für Selbstständige, Beamte, Richter, Soldaten sowie bestimmte Berufsgruppen wie beispielsweise Künstler und Publizisten. Auch Personen, die bereits eine ausreichende Altersvorsorge haben oder Rentenansprüche aus einem anderen Land geltend machen können, sind von der Versicherungspflicht in der GRV befreit. Zudem sind geringfügig Beschäftigte, die weniger als 450 Euro im Monat verdienen, nicht verpflichtet, in die gesetzliche Rentenversicherung einzuzahlen. Es gibt also verschiedene Ausnahmen von der Versicherungspflicht in der GRV, je nach individueller Situation und Berufsgruppe.
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Was sind die Konsequenzen für Personen, die gegen die Versicherungspflicht verstoßen?
Personen, die gegen die Versicherungspflicht verstoßen, müssen mit hohen Geldstrafen rechnen. Zudem können sie im Falle eines Schadens keine Leistungen von der Versicherung erhalten. Bei wiederholten Verstößen kann sogar eine Freiheitsstrafe drohen.
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Intelligenter virtueller Roboter ai künstliche Intelligenz Sprach gespräch Erwachsener
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Jetson Nano B01 AI Künstliche Intelligenz Entwicklung Bord 2CH CSI
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Wie können moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz zur Automobilanalyse eingesetzt werden?
Moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz können zur Automobilanalyse eingesetzt werden, um große Mengen von Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Sie können dabei helfen, Fahrzeugdiagnosen schneller und genauer durchzuführen sowie präventive Wartungsmaßnahmen vorherzusagen. Zudem können sie zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit und Effizienz beitragen, indem sie Verkehrsdaten analysieren und Fahrerassistenzsysteme optimieren.
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Was sind die Voraussetzungen und Ausnahmen für die Versicherungspflicht in Deutschland?
Die Voraussetzung für die Versicherungspflicht in Deutschland ist, dass man als Arbeitnehmer oder Rentner gesetzlich krankenversichert sein muss. Ausnahmen gelten für Selbstständige, Beamte und bestimmte Personengruppen, die sich privat versichern können. Zudem können bestimmte Einkommensgrenzen oder berufliche Tätigkeiten von der Versicherungspflicht befreien.
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Was sind die Konsequenzen für Personen, die ihrer Versicherungspflicht nicht nachkommen?
Personen, die ihrer Versicherungspflicht nicht nachkommen, müssen mit finanziellen Strafen rechnen. Zudem können sie im Falle eines Schadens oder einer Krankheit keine Leistungen von der Versicherung erhalten. Im schlimmsten Fall droht sogar eine Anzeige wegen Verstoß gegen das Versicherungsgesetz.
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Wann besteht Versicherungspflicht und welche Konsequenzen drohen bei Nichterfüllung dieser Pflicht?
Die Versicherungspflicht besteht in der Regel bei gesetzlich vorgeschriebenen Versicherungen wie der Krankenversicherung. Bei Nichterfüllung dieser Pflicht drohen Bußgelder oder sogar rechtliche Konsequenzen wie die Zwangsanmeldung bei einer Versicherung durch die Behörden. Es ist wichtig, die Versicherungspflicht ernst zu nehmen, um finanzielle Risiken im Falle von Krankheit oder Unfall abzusichern.
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