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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 € -
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Preis: 1.19 € | Versand*: 5.62 € -
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
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
The Internet of Things, uPDF eBook
How the Internet of Things will change your life: all you need to know, in plain English! The Internet of Things (IoT) won’t just connect people: It will connect “smart” homes, appliances, cars, offices, factories, cities… the world. You need to know what’s coming: It might just transform your life. Now, the world’s #1 author of beginning technology books has written the perfect introduction to IoT for everyone. Michael Miller shows how connected smart devices will help people do more, do it smarter, do it faster. He also reveals the potential risks—to your privacy, your freedom, and maybe your life. Make no mistake: IoT is coming quickly. Miller explains why you care, helps you use what’s already here, and prepares you for the world that’s hurtling toward you. --What is IoT? How does it work? How will it affect me? --What’s realistic, and what’s just hype? --How smart is my “smart TV” really? (And, is it watching me?) --Can smart IoT devices make me healthier? --Will smart appliances ever be useful? --How much energy could I save with a smart home? --What’s the future of wearable tech? --When will I have a self-driving car? --When will I have a nearly self-driving car? (Hint: Surprisingly soon.) --Is IoT already changing the way I shop? --What’s the future of drones, at war and in my neighborhood? --Could smart cities lower my taxes? --Who gets the data my devices are collecting? --How can I profit from the Internet of Things? --What happens when the whole world is connected? --Will I have any privacy left at all?
Preis: 19.25 € | Versand*: 0 €
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Wo können verschiedene Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen gefunden werden?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen finden Anwendung in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie. Sie werden auch in der Bilderkennung, Spracherkennung und Prozessautomatisierung eingesetzt. Weitere Einsatzgebiete sind Robotik, Marketing und Sicherheitstechnologien.
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In welchen Bereichen werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen derzeit am häufigsten eingesetzt?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden derzeit am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Diagnose von Krankheiten, im Finanzwesen bei der Analyse von Daten und im Marketing bei der Personalisierung von Werbung. Die Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Logistik eingesetzt.
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Was sind die wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung des Industrial Internet of Things in Produktionsanlagen?
Die wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung des Industrial Internet of Things in Produktionsanlagen sind die Sicherheit der Daten und Systeme, die Integration von Legacy-Systemen und die Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit der neuen Technologie. Zudem müssen die Kosten für die Implementierung und Wartung berücksichtigt werden, um einen erfolgreichen Einsatz des IIoT zu gewährleisten. Es ist entscheidend, eine klare Strategie und einen umfassenden Plan für die Implementierung zu entwickeln, um diese Herausforderungen zu bewältigen.
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Wie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Zukunft dazu beitragen, komplexe Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch automatisierte Prozesse können sie effizienter arbeiten und neue Lösungsansätze entwickeln. Dadurch können sie dazu beitragen, innovative Technologien zu entwickeln und komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Wirtschaft und Umweltschutz zu lösen.
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Austauschlinse für Klim Helme Die Linse passt sich automatisch an Lichtverhältnisse an Artikelnummer: KL-3982-000-006
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Was sind die wichtigsten Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von Industrial Internet of Things in der Fertigungsindustrie?
Die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von IIoT in der Fertigungsindustrie sind die Optimierung von Prozessen, die Verbesserung der Effizienz und die Reduzierung von Ausfallzeiten. Die Herausforderungen liegen in der Sicherheit der Daten, der Integration neuer Technologien in bestehende Systeme und der Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit IIoT.
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Was sind die potenziellen Vorteile und Herausforderungen bei der Integration des Industrial Internet of Things in bestehende Fertigungsprozesse?
Potenzielle Vorteile sind eine verbesserte Effizienz, Produktivität und Qualität durch Echtzeitdatenanalyse und Automatisierung. Herausforderungen können Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, hohe Implementierungskosten und die Notwendigkeit von Schulungen für Mitarbeiter sein. Die Integration erfordert auch eine sorgfältige Planung und Abstimmung mit bestehenden Systemen, um Störungen im Fertigungsprozess zu vermeiden.
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Wie verändert das Industrial Internet of Things (IIoT) die Art und Weise, wie Unternehmen in der Industrie ihre Produktionsprozesse optimieren und steuern?
Das IIoT ermöglicht Unternehmen, Echtzeitdaten aus der Produktion zu sammeln und zu analysieren, um Prozesse effizienter zu gestalten. Durch die Vernetzung von Maschinen und Anlagen können Unternehmen ihre Produktion besser überwachen und steuern. Automatisierung und Predictive Maintenance sind nur einige Beispiele für die Möglichkeiten, die das IIoT bietet, um Produktionsprozesse zu optimieren.
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Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Dies umfasst das Lernen, das Problemlösen, das Erkennen von Sprache und Bildern sowie das Treffen von Entscheidungen. Künstliche Intelligenz basiert auf Algorithmen und Daten, die es den Maschinen ermöglichen, Muster zu erkennen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen.
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