Neuronale Netze programmieren mit Python: Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow
Sprache: Deutsch
Verlag: Rheinwerk Computing, 2025
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510 Seiten; 9783367102549.3 Gewicht in Gramm: 1.
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- Titel
- Neuronale Netze programmieren mit Python: Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow
- Autor
- Schwaiger, Roland und Joachim Steinwendner:
- Verlag
- Rheinwerk Computing
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Gut
- Einband
- perfect
- Sprache
- Deutsch
- ISBN-10
- 3367102547
- ISBN-13
- 9783367102549
- Artikelgewicht
- 1 Gramm
- Verkäuferkataloge
- Varia
Geniale Ideen einfach erklärt: der verständliche Einstieg in die KI-Welt
Neuronale Netze sind die Technologie hinter Deep Learning, Machine Learning und generativer Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT. 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. Roland Schwaiger und Joachim Steinwendner erklären Ihnen alles besonders anschaulich mit zahlreichen Abbildungen. Ein faszinierendes Buch, das Ihnen den Durchblick in der KI-Welt bringt. Komplett in Farbe.
- Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen
- Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation, Transformer-Netze
- Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow
- Komplett in Farbe, mit zahlreichen Abbildungen und Grafiken
Aus dem Inhalt:
- Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen
- Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen
- Neuronale Netze trainieren
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Einführung in TensorFlow
- Kompaktkurs Python
- Wichtige mathematische Grundlagen
- Reinforcement Learning
- Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche
- Back Propagation
- Deep Learning
- Werkzeuge für Data Scientists
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Über die Autorin bzw. den Autor
Prof. Dr. Joachim Steinwendner ist Forschungsfeldleiter für Digital GeoHealth an der Fernfachhochschule Schweiz mit einer fundierten Expertise in Data Science, Maschinellem Lernen, Empfehlungssystemen und Deep Learning. Seine Forschungsarbeit umfasst die Entwicklung und Anwendung Künstlicher Intelligenz, insbesondere Neuronaler Netze, in den Domänen der Gesundheits- und Geoinformatik. Als Dozent an verschiedenen Hochschulen (unter anderem der ETH Zürich) legt er großen Wert darauf, komplexe KI-Technologien didaktisch ansprechend und verständlich zu vermitteln, um Studierende für diese Themen zu begeistern und praxisnah auf die Herausforderungen der digitalen KI-Transformation vorzubereiten.
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