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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen. **
In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. **
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The Art of Randomness, Fachbücher von Ronald T. KneuselNutzen Sie die Kraft der Zufälligkeit und von Python-Code, um reale Probleme in unterhaltsamen, praktischen Experimenten zu lösen – von der Simulation der Evolution über die Verschlüsselung von Nachrichten bis hin zur Erstellung von Machine-Learning-Algorithmen. "Die Kunst der Zufälligkeit" ist ein praktischer Leitfaden, um die vielen Möglichkeiten zu meistern, wie Sie randomisierte Algorithmen zur Lösung echter Programmier- und wissenschaftlicher Probleme einsetzen können. Sie lernen, wie Sie Zufälligkeit nutzen, um Simulationen durchzuführen, Informationen zu verbergen, Experimente zu gestalten und sogar Kunst und Musik zu kreieren. Alles, was Sie brauchen, ist etwas Python, grundlegende Mathematik aus der Oberstufe und einen Würfel. Der Autor Ronald T. Kneusel konzentriert sich darauf, Ihnen zu helfen, Ihr Gespür zu entwickeln, damit Sie wissen, wann und wie Sie zufällige Prozesse einsetzen können, um Aufgaben zu erledigen. Sie werden eine Zufallsgenerierungsmaschine entwickeln (eine Python-Klasse, die zufällige Werte aus Ihrer gewählten Quelle bereitstellt) und dann erkunden, wie Sie Zufälligkeit nutzen können, um: - Darwinistische Evolution zu simulieren und mit schwarmbasierten Suchalgorithmen zu optimieren - Wissenschaftliche Experimente zu gestalten, um bedeutungsvollere Ergebnisse zu erzielen, indem Sie sie wirklich zufällig machen - Machine-Learning-Algorithmen wie neuronale Netze und Zufallswälder zu implementieren - Markov-Chain-Monte-Carlo-Methoden zu verwenden, um aus komplexen Verteilungen zu sampeln - Informationen in Audiodateien und Bildern zu verbergen, Kunst zu generieren und Musik zu schaffen - Originalsignale und Bilder nur aus zufällig gesampelten Daten zu rekonstruieren Wissenschaftliche Anekdoten und Codebeispiele veranschaulichen, wie Zufälligkeit in Bereichen wie Optimierung, Machine Learning und Audiosignale hineinspielt. Übungen am Ende jedes Kapitels ermutigen zur weiteren Erkundung. Egal, ob Sie Programmierer, Wissenschaftler, Ingenieur, Mathematiker oder Künstler sind, "Die Kunst der Zufälligkeit" wird Ihr Ticket sein, um die verborgene Kraft der angewandten Zufälligkeit zu entdecken und die Wege, wie sie Ihren Ansatz zur Problemlösung, von der technischen bis zur künstlerischen, transformieren kann.58,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kneusel, Ronald T.: The Art of RandomnessThe Art of Randomness , Randomized Algorithms in the Real World , > , Erscheinungsjahr: 20240305, Produktform: Kartoniert, Autoren: Kneusel, Ronald T., Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Modeling & Design, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;design;data;statistics;numbers;math books;maths;chemistry;probability;science books;math book;data mining;science book;behavioral economics;data science;science;tech;data analytics;data visualization;chemistry book;chemistry gifts;design books;science gifts;science gifts for adults;econometrics;probability and statistics;biostatistics;data analysis;computer books;probability theory;predictive analytics;introduction to statistics, Fachschema: Stochastik~Chaos (wissenschaftlich)~Chaosforschung~Chaostheorie~Physik / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Database~Datenbank~Datenverarbeitung / Simulation~Architektur (EDV)~Rechnerarchitektur~Algorithmus, Fachkategorie: Chaos-Theorie~Physik~Datenbankdesign und -theorie~Computermodellierung und -simulation~Informationsarchitektur~Algorithmen und Datenstrukturen, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 24, Gewicht: 756, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control, Fachbücher von Hubert Frank, Jörg KahlertDie Fuzzy-Logik (unscharfe Logik) ist in jüngster Zeit vor allem durch japanische Produkte bekannt geworden. Sie eignet sich im Gegensatz zur klassischen Logik hervorragend dazu, verbal formuliertes Wissen und Zusammenhänge auf einem Digitalrechner nachzubilden und für das Ziehen von Schlussfolgerungen oder die Analyse und Steuerung komplexer Vorgänge in sämtlichen Bereichen heranzuziehen. Dabei werden die interessierenden Einflussgrössen als sogenannte linguistische Variablen aufgefasst und die Zusammenhänge zwischen Ein- und Ausgangsgrössen in Form von WENN ... DANN ... Regeln formuliert. Ein wesentlicher Anwendungsbereich liegt in der Steuerung und Regelung technischer Systeme (Fuzzy-Control). Die Fuzzy-Technik ermöglicht hier die Automatisierung gerade solcher Prozesse, die bisher mit klassischen Methoden nicht zugänglich waren. Sie bietet dabei eine hervorragende Grundlage, empirisch.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles 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, unter anderem 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 beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden 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.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und genaue Vorhersagen zu ermöglichen?
Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um den Algorithmen im Bereich künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse beizubringen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Durch das Etikettieren können die Algorithmen lernen, relevante Merkmale zu identifizieren und genaue Vorhersagen zu treffen. Die Qualität der Etikettierung beeinflusst direkt die Leistung der Algorithmen und kann dazu beitragen, Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Ein sorgfältiges und präzises Etikettieren der Daten ermöglicht es den Algorithmen, bessere Entscheidungen zu treffen und komplexe Muster in den Daten zu erkennen. **
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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und genaue Vorhersagen zu ermöglichen?
Das Etikettieren von Daten ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was wiederum zu genaueren Vorhersagen führt. Durch das Etikettieren von Daten können Algorithmen trainiert werden, um Muster und Trends zu erkennen, die für genaue Vorhersagen erforderlich sind. Etikettierte Daten ermöglichen es den Algorithmen, relevante Merkmale zu identifizieren und zu verstehen, was zu einer verbesserten Leistung führt. Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um die Qualität und Genauigkeit der Vorhersagen in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse zu verbessern. **
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Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
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Wie funktioniert die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? Was sind die Anwendungsgebiete und Herausforderungen in diesem Bereich?
Die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgt durch das Training von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster und Merkmale von Objekten zu erkennen. Anwendungsgebiete sind unter anderem autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Herausforderungen liegen in der Datenvielfalt, der Robustheit gegenüber Veränderungen und der ethischen Verantwortung bei der Nutzung von KI-Systemen. **
Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und die Genauigkeit von Vorhersagen zu erhöhen?
Das Etikettieren von Daten ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was wiederum die Leistung der Algorithmen verbessert. Durch das Etikettieren von Daten können die Algorithmen trainiert werden, um genaue Vorhersagen zu treffen und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Etikettierung von Daten hilft dabei, die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern, was zu einer höheren Genauigkeit der Vorhersagen führt. Durch das Etikettieren von Daten können die Algorithmen besser auf spezifische Anforderungen und Problemstellungen zugeschnitten werden, was zu einer verbesserten Leistung und Genauigkeit führt. **
In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern. **
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Fuzzy Randomness, Fachbücher von Michael Beer, Bernd MöllerAbschnitte, die sich mit unscharfen Funktionen und unscharfen Zufallsfunktionen befassen, werden mit Sicherheit von besonderem Interesse sein. Der Leser wird erwartet, ein solides Verständnis des Wissens zu haben, das in einem grundlegenden Mathematikstudium an der Universität erworben wurde, einschliesslich stochastischer Elemente. Die Spezifizierung von Unsicherheit in einem bestimmten Fall kann oft herausfordernd sein. Aus diesem Grund sind die Kapitel 3 und 4 ausschliesslich diesem Thema gewidmet. Die Ableitung unscharfer Variablen zur Darstellung informeller und lexikalischer Unsicherheit spiegelt die subjektive Bewertung objektiver Bedingungen in Form einer Mitgliedsfunktion wider. Techniken zur Modellierung unscharfer Zufallsvariablen werden für Daten vorgestellt, die sowohl stochastische als auch nicht-stochastische Eigenschaften aufweisen. Die Anwendung unscharfer Zufälligkeit wird in drei Bereichen des Bauingenieurwesens und der rechnergestützten Mechanik demonstriert: Strukturmechanik, Sicherheitsbewertung und Design.139,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Digitalisierung und Künstliche Intelligenz, Fachbücher von Thomas SchneiderDas Fachbuch "Digitalisierung und Künstliche Intelligenz" von Thomas Schneider bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von digitalen Technologien und Künstlicher Intelligenz im Bereich Controlling. Es richtet sich an Fachleute und Studierende der Betriebswirtschaft und beleuchtet die Herausforderungen und Chancen, die mit der Integration dieser Technologien in betriebliche Prozesse verbunden sind. Mit einem klaren Fokus auf die wirtschaftlichen und rechtlichen Aspekte der Digitalisierung vermittelt das Buch fundierte Kenntnisse und praxisnahe Ansätze zur Optimierung von Controlling-Systemen. Die Publikation ist in deutscher Sprache verfasst und umfasst 118 Seiten, die sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Beispiele enthalten. Der kartonierte Einband sorgt für eine ansprechende und langlebige Präsentation des Inhalts. Erschienen im Jahr 2025, stellt dieses Werk eine wertvolle Ressource für alle dar, die sich mit den aktuellen Entwicklungen in der Wirtschaft und den Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling auseinandersetzen möchten.44,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Art of Randomness, Fachbücher von Ronald T. KneuselNutzen Sie die Kraft der Zufälligkeit und von Python-Code, um reale Probleme in unterhaltsamen, praktischen Experimenten zu lösen – von der Simulation der Evolution über die Verschlüsselung von Nachrichten bis hin zur Erstellung von Machine-Learning-Algorithmen. "Die Kunst der Zufälligkeit" ist ein praktischer Leitfaden, um die vielen Möglichkeiten zu meistern, wie Sie randomisierte Algorithmen zur Lösung echter Programmier- und wissenschaftlicher Probleme einsetzen können. Sie lernen, wie Sie Zufälligkeit nutzen, um Simulationen durchzuführen, Informationen zu verbergen, Experimente zu gestalten und sogar Kunst und Musik zu kreieren. Alles, was Sie brauchen, ist etwas Python, grundlegende Mathematik aus der Oberstufe und einen Würfel. Der Autor Ronald T. Kneusel konzentriert sich darauf, Ihnen zu helfen, Ihr Gespür zu entwickeln, damit Sie wissen, wann und wie Sie zufällige Prozesse einsetzen können, um Aufgaben zu erledigen. Sie werden eine Zufallsgenerierungsmaschine entwickeln (eine Python-Klasse, die zufällige Werte aus Ihrer gewählten Quelle bereitstellt) und dann erkunden, wie Sie Zufälligkeit nutzen können, um: - Darwinistische Evolution zu simulieren und mit schwarmbasierten Suchalgorithmen zu optimieren - Wissenschaftliche Experimente zu gestalten, um bedeutungsvollere Ergebnisse zu erzielen, indem Sie sie wirklich zufällig machen - Machine-Learning-Algorithmen wie neuronale Netze und Zufallswälder zu implementieren - Markov-Chain-Monte-Carlo-Methoden zu verwenden, um aus komplexen Verteilungen zu sampeln - Informationen in Audiodateien und Bildern zu verbergen, Kunst zu generieren und Musik zu schaffen - Originalsignale und Bilder nur aus zufällig gesampelten Daten zu rekonstruieren Wissenschaftliche Anekdoten und Codebeispiele veranschaulichen, wie Zufälligkeit in Bereichen wie Optimierung, Machine Learning und Audiosignale hineinspielt. Übungen am Ende jedes Kapitels ermutigen zur weiteren Erkundung. Egal, ob Sie Programmierer, Wissenschaftler, Ingenieur, Mathematiker oder Künstler sind, "Die Kunst der Zufälligkeit" wird Ihr Ticket sein, um die verborgene Kraft der angewandten Zufälligkeit zu entdecken und die Wege, wie sie Ihren Ansatz zur Problemlösung, von der technischen bis zur künstlerischen, transformieren kann.58,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kneusel, Ronald T.: The Art of RandomnessThe Art of Randomness , Randomized Algorithms in the Real World , > , Erscheinungsjahr: 20240305, Produktform: Kartoniert, Autoren: Kneusel, Ronald T., Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Modeling & Design, Keyword: computers;computer;technology;mathematics;math;design;data;statistics;numbers;math books;maths;chemistry;probability;science books;math book;data mining;science book;behavioral economics;data science;science;tech;data analytics;data visualization;chemistry book;chemistry gifts;design books;science gifts;science gifts for adults;econometrics;probability and statistics;biostatistics;data analysis;computer books;probability theory;predictive analytics;introduction to statistics, Fachschema: Stochastik~Chaos (wissenschaftlich)~Chaosforschung~Chaostheorie~Physik / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Database~Datenbank~Datenverarbeitung / Simulation~Architektur (EDV)~Rechnerarchitektur~Algorithmus, Fachkategorie: Chaos-Theorie~Physik~Datenbankdesign und -theorie~Computermodellierung und -simulation~Informationsarchitektur~Algorithmen und Datenstrukturen, Imprint-Titels: No Starch Press, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 24, Gewicht: 756, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,37,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen. **
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. **
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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und genaue Vorhersagen zu ermöglichen?
Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um den Algorithmen im Bereich künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse beizubringen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Durch das Etikettieren können die Algorithmen lernen, relevante Merkmale zu identifizieren und genaue Vorhersagen zu treffen. Die Qualität der Etikettierung beeinflusst direkt die Leistung der Algorithmen und kann dazu beitragen, Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Ein sorgfältiges und präzises Etikettieren der Daten ermöglicht es den Algorithmen, bessere Entscheidungen zu treffen und komplexe Muster in den Daten zu erkennen. **
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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und genaue Vorhersagen zu ermöglichen?
Das Etikettieren von Daten ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was wiederum zu genaueren Vorhersagen führt. Durch das Etikettieren von Daten können Algorithmen trainiert werden, um Muster und Trends zu erkennen, die für genaue Vorhersagen erforderlich sind. Etikettierte Daten ermöglichen es den Algorithmen, relevante Merkmale zu identifizieren und zu verstehen, was zu einer verbesserten Leistung führt. Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um die Qualität und Genauigkeit der Vorhersagen in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse zu verbessern. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles 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, unter anderem 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 beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden 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.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz, Fachbücher von Manon BischoffKünstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein ernstzunehmender Schachgegner, sondern reicht in der Anwendung weit in unseren Alltag hinein. Doch was macht einen Computer eigentlich intelligent? Wie lernen Algorithmen und wie bringt man einer Maschine das Spielen bei? Wobei kann uns KI heute und in Zukunft helfen - und wo versagen die selbstlernenden Programme? Die hier zusammengestellten Artikel aus Spektrum der Wissenschaft, Gehirn&Geist und spektrum.de bieten eine themenübergreifende Übersicht zu den wichtigsten Fragen der künstlichen Intelligenz. Interessierte Laien ohne besonderes Vorwissen erhalten einen Überblick von den Grundlagen neuronaler Netze und evolutionärer Algorithmen bis hin zu aktuellen Forschungsfragen aus Naturwissenschaft und Technik. Im ersten Teil des Buchs erfahren Sie, wie man einem Computer beibringt, selbstständig zu lernen, mit welchen Tricks man Algorithmen weiter verbessert und bekannte Schwächen behebt - und wie sogar Maschinen kreativ werden können. Inwiefern das speziell beim Erlernen von Brett- und Videospielen passiert und was das für weitere Anwendungen bedeutet, erklären wir im zweiten Teil. Der dritte Abschnitt beschäftigt sich mit den Fortschritten in Forschung und Technik, die Wissenschaftler mit Hilfe von KI erlangen: von der Suche nach neuer Physik bis hin zu der Entwicklung neuer Medikamente. Das letzte Kapitel widmet sich der Frage, wo die Grenzen des vermeintlichen Alleskönners KI liegen - und welche potenziellen Gefahren heute und in Zukunft davon ausgehen.27,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Regelungstechnik mit Fuzzy Logic, Fachbücher von Josef BernhardtTauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Regelungstechnik mit Arduino und ESP32. Dieses Buch bietet Ihnen einen praxisnahen Einstieg in die klassischen und modernen Methoden der Regelung, darunter PID-Regler, Fuzzy-Logik und Sliding-Mode-Regler. Im ersten Teil lernen Sie die Grundlagen der beliebten Arduino-Controller, wie den Arduino Uno und den ESP32, sowie die Integration von Sensoren für Temperatur- und pH-Messung (NTC, PT100, PT1000, pH-Sensor). Sie erfahren, wie diese Sensoren in verschiedenen Projekten eingesetzt werden und wie Sie Daten auf einem Nextion TFT-Display visualisieren. Weiter geht es mit der Einführung in Stellglieder wie MOSFET-Schalter, H-Brücken und Solid-State-Relais, die zur Steuerung von Motoren und Aktoren verwendet werden. Sie lernen, Regelstrecken zu analysieren und zu modellieren, einschliesslich PT1- und PT2-Regelungen. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf der Implementierung von Fuzzy- und PID-Reglern zur Regelung von Temperatur und DC-Motoren. Dabei werden sowohl der Arduino Uno als auch der ESP32 eingesetzt. Zudem wird der Sliding-Mode-Regler vorgestellt. Im vorletzten Kapitel erkunden Sie die Grundlagen neuronaler Netze und lernen, wie maschinelles Lernen auf einem Arduino eingesetzt werden kann. Im letzten Kapitel gibt es noch ein praktisches Beispiel für einen Fuzzy-Regler zur Stromeinspeisung ins Hausnetz. Dieses Buch ist die perfekte Wahl für Ingenieure, Studierende und Elektroniker, die ihre Projekte mit innovativen Regelungstechniken erweitern möchten.44,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
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Wie funktioniert die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? Was sind die Anwendungsgebiete und Herausforderungen in diesem Bereich?
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