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Produkt zum Begriff Algorithmen:
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Algorithmen
Das Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht Pseudocode, sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium. EXTRAS ONLINE AUF WWW.PEARSON-STUDIUM.DE: Für Dozenten: Alle Abbildungen aus dem BuchFür Studenten: Link zur Website zum Buch mit Programmcode, Test Dateien, Programmierprojekten, Aufgaben und Übungen
Preis: 69.95 € | Versand*: 0 € -
Algorithmen und Datenstrukturen
Dieses moderne Lehrbuch zum Thema Algorithmen und Datenstrukturen führt auf systematische Art und Weise in die Kunst der Programmierung ein und liefert sowohl das dazu erforderliche Wissen als auch das Handwerkszeug. Es behandelt in drei Teilen nicht nur das Entwerfen, die Gestaltung und die Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen, sondern vermittelt auch das Verständnis für ausgewählte Algorithmen zur Lösung von Standardaufgaben sowie die Konzepte und Methoden für das Design der Architektur von größeren Programmsystemen. Ausgehend von einer fundierten Darstellung der Grundlagen wird anhand von vielen Beispielen und illustriert durch eine Fülle von Abbildungen gezeigt, wie man von einer Aufgabenstellung zu ihrer algorithmischen Lösung gelangt. Die Motivation, die Erläuterung und die Anwendung der wichtigsten Paradigmen zur Gestaltung der Architektur von größeren Programmsystemen runden den behandelten Stoff ab. Der durchgängig verwendete, leicht erlern- und gut lesbare Pseudocode gestattet es, den Blick auf das Wesentliche zu richten, und erlaubt eine einfache Übertragung der behandelten Algorithmen in eine konkrete Programmiersprache. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Software Engineering, aber auch an Studierende anderer Studienrichtungen, für die eine Grundausbildung in Algorithmen und Programmierung vorgesehen ist, wie z.B. die Bioinformatik. Über die Autoren Gustav Pomberger ist Vorstand des Instituts für Wirtschaftsinformatik - Software Engineering an der Johannes Kepler Universität in Linz. Heinz Dobler ist Leiter des Masterstudiengangs Software Engineering der Fachhochschule Oberösterreich in Hagenberg. Beide beschäftigen sich seit vielen Jahren sowohl in der Forschung als auch in der Lehre mit der systematischen Entwicklung von Algorithmen, Datenstrukturen und Architekturen großer Softwaresysteme. Über den Inhalt TEIL I: Algorithmen und Datenstrukturen Einführung, Grundbegriffe und elementare Konzepte Struktur und systematischer Entwurf von Algorithmen Grundkonzepte zur Modellierung von Datenobjekten Rekursive Algorithmen und Laufzeitkomplexität von Algorithmen TEIL II: Elementare Algorithmen für Standardaufgaben (Auswahl) Suchalgorithmen und Sortieralgorithmen Algorithmen zur Erzeugung von Zufallszahlen Exhaustionsalgorithmen und Algorithmen auf Zeichenketten TEIL III: Elementare Programmierparadigmen Modulorientierte Programmierung Datenorientierte Programmierung Objektorientierte Programmierung Auf der Companion-Webseite Alle Abbildungen aus dem Buch (Für den Dozenten) Code für ausgewählte Algorithmen Beispielprogramme Compiler-Generator Coco-2
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Algebra. Algorithmen bis Vektoren.
Algebra ist überall um uns herum. Ob wir es wissen oder nicht, sie repräsentiert und beeinflusst die Welt auf vielfältige Weise - von der Anzahl der Blütenblätter einer Blume bis hin zum Zinssatz Ihrer Hypothek. Darüber hinaus können die Sprache der Algebra und die Ideen, die sie ausdrückt, an sich schön sein.
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Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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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 Vorteile von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse?
Clustering-Algorithmen helfen dabei, Muster und Strukturen in großen Datensätzen zu identifizieren, die auf andere Weise möglicherweise nicht erkennbar wären. Sie ermöglichen eine automatische Gruppierung von Datenpunkten basierend auf Ähnlichkeiten, was eine schnellere und effizientere Analyse ermöglicht. Zudem können sie dabei helfen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen, indem sie komplexe Daten vereinfachen und visualisieren.
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Algorithmen:
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Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
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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Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
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 €
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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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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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Was ist der Zweck von Clustering-Algorithmen und wie werden diese in der Datenanalyse eingesetzt?
Der Zweck von Clustering-Algorithmen ist es, ähnliche Datenpunkte in Gruppen zu organisieren, um Muster und Strukturen in den Daten zu identifizieren. Diese Algorithmen werden in der Datenanalyse eingesetzt, um Daten zu segmentieren, Trends zu erkennen und Einblicke in die Daten zu gewinnen. Sie helfen dabei, komplexe Datensätze zu vereinfachen und die Daten in sinnvolle Gruppen zu unterteilen.
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