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Beschreibung
Dieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen.
Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.
Online findet sich Zusatzmaterial in Form von interaktiven Anwendungen sowie Codebeispielen.
Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.
Online findet sich Zusatzmaterial in Form von interaktiven Anwendungen sowie Codebeispielen.
Dieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen.
Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.
Online findet sich Zusatzmaterial in Form von interaktiven Anwendungen sowie Codebeispielen.
Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.
Online findet sich Zusatzmaterial in Form von interaktiven Anwendungen sowie Codebeispielen.
Über den Autor
Dr. Daniel Scholz ist in der Weiterbildung KI & Data Science bei einem großen deutschen Automobilhersteller tätig und darüber hinaus aktiv im Bereich der schulischen Lehre und Weiterbildung.
Details
Erscheinungsjahr: | 2025 |
---|---|
Fachbereich: | Nachrichtentechnik |
Genre: | Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Buch |
Inhalt: | 132 S. |
ISBN-13: | 9783446484023 |
ISBN-10: | 3446484027 |
Sprache: | Deutsch |
Herstellernummer: | 553/48402 |
Einband: | Gebunden |
Autor: | Scholz, Daniel |
Hersteller: |
Hanser Fachbuchverlag
Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG |
Verantwortliche Person für die EU: | Carl Hanser Verlag GmbH & Co.KG, Kolbergerstr. 22, D-81679 München, info@hanser.de |
Abbildungen: | Komplett in Farbe |
Maße: | 237 x 166 x 9 mm |
Von/Mit: | Daniel Scholz |
Erscheinungsdatum: | 09.05.2025 |
Gewicht: | 0,33 kg |
Über den Autor
Dr. Daniel Scholz ist in der Weiterbildung KI & Data Science bei einem großen deutschen Automobilhersteller tätig und darüber hinaus aktiv im Bereich der schulischen Lehre und Weiterbildung.
Details
Erscheinungsjahr: | 2025 |
---|---|
Fachbereich: | Nachrichtentechnik |
Genre: | Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Buch |
Inhalt: | 132 S. |
ISBN-13: | 9783446484023 |
ISBN-10: | 3446484027 |
Sprache: | Deutsch |
Herstellernummer: | 553/48402 |
Einband: | Gebunden |
Autor: | Scholz, Daniel |
Hersteller: |
Hanser Fachbuchverlag
Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG |
Verantwortliche Person für die EU: | Carl Hanser Verlag GmbH & Co.KG, Kolbergerstr. 22, D-81679 München, info@hanser.de |
Abbildungen: | Komplett in Farbe |
Maße: | 237 x 166 x 9 mm |
Von/Mit: | Daniel Scholz |
Erscheinungsdatum: | 09.05.2025 |
Gewicht: | 0,33 kg |
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