Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning (IT kompakt) - Softcover

Buch 24 von 34: IT kompakt

Sonnet, Daniel

 
9783658290801: Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning (IT kompakt)
Softcover
ISBN 10: 3658290803 ISBN 13: 9783658290801
Verlag: Springer Vieweg, 2022

Inhaltsangabe

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Über die Autorin bzw. den Autor

Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studiums. Daniel Sonnet gründete zwei datengetriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. 

Von der hinteren Coverseite

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.


Der Inhalt
  • Der Start – das Perceptron 
  • Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze
  • Heutiger Status Quo: Deep Learning
  • Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze
  • Grenzen neuronaler Netze
  • Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein

Die Zielgruppen
  • Praktiker des mittleren Managements mit wenig Zeit
  • Menschen in Leitungsfunktion, denen bewusst ist, dass Daten ein neuer Treibstoff sind
  • Start-Ups, die sich gerne das Label „Machine Learning“ geben wollen
  • Neugierige zum Thema neuronale Netze
  • Studierende aller Fachrichtungen
Der Autor
Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studiums. Daniel Sonnet gründete zwei datengetriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. 

„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Verlag
Springer Vieweg
Erscheinungsdatum
2022
Sprache
Deutsch
ISBN 10 
3658290803
ISBN 13 
9783658290801
Einband
Taschenbuch
Auflage
1
Anzahl der Seiten
152
Kontakt zum Hersteller
ProductSafety@springernature.com
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Darmstadt
64293
Deutschland