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I nostri consigli per te

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Descrizione

Info sui prodotti "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
  1. 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
  2. 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.
  3. 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
Downloads
Proprietà
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- und Sicherheitsinformationen
Hersteller-Informationen
Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
DE 53227 Bonn
https://www.rheinwerk-verlag.de/
[email protected]


Verantwortliche Person für die EU
Siehe Hersteller-Informationen

Sicherheitshinweise
  • Halten Sie das Buch fern von offenen Flammen, da es leicht entflammbar ist.
  • Vermeiden Sie den Kontakt des Buches mit Wasser oder Feuchtigkeit, um Schimmelbildung und Beschädigungen zu verhindern.
  • Unterbrechen Sie die Nutzung bei anhaltender schlechter Haltung, um körperlichen Beschwerden vorzubeugen.
  • Achten Sie darauf, dass das Buch kindersicher aufbewahrt wird, um Verschlucken von kleinen Teilen (z. B. Lesezeichen) zu vermeiden.
  • Gebrauchte Bücher ordnungsgemäß über Altpapier-Recycling oder spezielle Sammelstellen entsorgen.
  • Beschädigte Bücher nicht unbedacht entsorgen prüfen, ob lokale Bibliotheken oder Secondhand-Läden eine Wiederverwendung anbieten.
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1 Valutazione

7 ottobre 2021 00:00

Recensione con valutazione di 5 su 5 stelle

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.

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