Sie haben keine Artikel im Warenkorb.

Neuronale Netze programmieren mit Python von Roland Schwaiger

Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow
CHF 46.50
ISBN: 978-3-367-10254-9
GTIN: 9783367102549
Einband: Kartonierter Einband (Kt)
Verfügbarkeit: Lieferbar in 24 Stunden
+ -
Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und 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. 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
Schreiben Sie Ihre eigene Bewertung
  • Nur registrierte Benutzer können Produkte bewerten
*
*
  • Schlecht
  • Sehr gut
*
*
*
Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und 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. 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
Autor Schwaiger, Roland / Steinwendner, Joachim
Verlag Rheinwerk
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2025
Seitenangabe 510 S.
Lieferstatus Lieferbar in 24 Stunden
Ausgabekennzeichen Deutsch
Masse H23.0 cm x B17.2 cm x D2.7 cm 920 g
Coverlag Rheinwerk Computing (Imprint/Brand)
Auflage 3. A.
Verlagsartikelnummer 459/10254