Neuronale Netze programmieren mit Python

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Neuronale Netze programmieren mit Python

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Información sobre el producto "Neuronale Netze programmieren mit Python"

Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In neuronalen Netzen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen. Unsere Experten helfen Ihnen dabei, neuronale Netze zu verstehen und selber zu entwickeln. Um sie gewinnbringend einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach. Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Alles wird Ihnen besonders anschaulich mit zahlreichen Abbildungen erklärt. Ein faszinierendes Buch, das Ihnen den Durchblick in der KI-Welt bringt.

Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen
Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow

Schritt für Schritt zum trainierten KI-Modell

Grundlagen
Für Ihren leichten Einstieg haben die Autoren eine Lernumgebung vorbereitet, erläutern alle mathematischen Konzepte von Grund auf und fangen mit einfachen Neuronalen Netzen an. Python-Crashkurs inklusive
Praxis, Praxis, Praxis
Die Theorie ist in diesem Fall wirklich wichtig. Aber dann entwickeln Sie selbst, und zwar verschiedene Netztypen – und wenden sie auf verschiedene Fragestellungen an.
Die Maschinen lernen lassen
Neuronale Netze müssen trainiert werden, und dabei kommt es auf das Wie an! Lernen Sie direkt am Beispiel, Fallstricke zu umgehen, Trainingsdaten geschickt zu nutzen, Werkzeuge auszuwählen und die Trefferquoten ihrer Modelle zu erhöhen.

Aus dem Inhalt

Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen
Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen
Neuronale Netze trainieren
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Wichtige mathematische Grundlagen
Reinforcement Learning
Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche
Back Propagation
Deep Learning
Einführung in TensorFlow
Werkzeuge für Data Scientists

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Leseprobe

Gewicht Brutto (in kg):	0.881
Zolltarifnummer:	85444290
Artikelnummer:	PRINT07
EAN:	9783367102549
Herkunftsland:	China
Hersteller:	Rheinwerk Verlag
Hersteller Produktnummer:	978-3-367-10254-9
Thema:	Python

Hersteller-Informationen
Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
DE 53227 Bonn
https://www.rheinwerk-verlag.de/
[email protected]

Verantwortliche Person für die EU
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7 de octubre de 2021 0:00

Sehr gute Einführung in die Th...

Sehr gute Einführung in die Thematik. Die Beispiele sind direkt nachvollziehbar. Installation der Anaconda-Umgebung und Jupyter verlief problemlos. Die Quellcodes sind als Jupyter-Notebooks verfügbar. Bin begeistert.