Neuronale Netze programmieren mit Python

Neuronale Netze programmieren mit Python von Schwaiger,  Roland, Steinwendner,  Joachim
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 Die Fachpresse zur Vorauflage: LINUX MAGAZIN: »Eine rundum gelungene, recht gründliche und gut verständliche Einführung ins maschinelle Lernen mit neuronalen Netzen.« iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Entwickler bekommen hier eine Menge Theorie inklusive der mathematischen Grundlagen serviert (...). «
Aktualisiert: 2023-05-23
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Handbuch für Softwareentwickler

Handbuch für Softwareentwickler von Bochkor,  Elena, Krypczyk,  Veikko
Das Standardwerk für professionelles Software Engineering. Jeder Entwickler weiß, dass es mit der Kenntnis von Sprachen und Programmierplattformen nicht getan ist. Wer erfolgreich Software entwickeln möchte, sollte mit vielen Fachgebieten und Methoden vertraut sein – von der Architektur über Datenhaltung, Anforderungsmanagement, Sicherheitsfragen bis zum Projektmanagement. Hier finden Sie eine umfassende Behandlung dieser Themenvielfalt. Das Autorenteam gibt praktische Empfehlungen zu grundlegenden und aktuellen Fragen der professionellen Softwareentwicklung. Das theoretische Fundament und die gut erläuterten Fachbegriffe sind dabei niemals Selbstzweck, sondern stehen im Dienst der Kunst, für Ihre Kunden gute Software zu entwickeln Aus dem Inhalt: Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen Anforderungsanalyse, Planung und Entwurf Gelungene User Interfaces Kundenzufriedenheit und Benutzerfreundlichkeit Migration – vom Altsystem zur zeitgemäßen Anwendung Datensicherheit, Datenschutz und Verschlüsselung Guter Code und Qualitätsmaßstäbe Plattformübergreifende Entwicklung Parallelprogrammierung Softwaretesting Mobile Computing im Enterprise-Umfeld Überblick über Werkzeuge wie Entwicklungsumgebungen und Versionsverwaltung
Aktualisiert: 2023-03-14
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Neuronale Netze programmieren mit Python

Neuronale Netze programmieren mit Python von Schwaiger,  Roland, Steinwendner,  Joachim
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 Die Fachpresse zur Vorauflage: LINUX MAGAZIN: »Eine rundum gelungene, recht gründliche und gut verständliche Einführung ins maschinelle Lernen mit neuronalen Netzen.« iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Entwickler bekommen hier eine Menge Theorie inklusive der mathematischen Grundlagen serviert (...). «
Aktualisiert: 2022-01-13
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Neuronale Netze programmieren mit Python

Neuronale Netze programmieren mit Python von Schwaiger,  Roland, Steinwendner,  Joachim
Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In ihnen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen. Um sie zu verstehen und 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. 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
Aktualisiert: 2020-05-19
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Handbuch für Softwareentwickler

Handbuch für Softwareentwickler von Bochkor,  Olena, Krypczyk,  Veikko
Das Standardwerk für professionelles Software Engineering. Jeder Entwickler weiß, dass es mit der Kenntnis von Sprachen und Programmierplattformen nicht getan ist. Wer erfolgreich Software entwickeln möchte, sollte mit vielen Fachgebieten und Methoden vertraut sein – von der Architektur über Datenhaltung, Anforderungsmanagement, Sicherheitsfragen bis zum Projektmanagement. Hier finden Sie eine umfassende Behandlung dieser Themenvielfalt. Die Autoren geben praktische Empfehlungen zu grundlegenden und aktuellen Fragen der professionellen Softwareentwicklung. Das theoretische Fundament und die gut erläuterten Fachbegriffe sind dabei niemals Selbstzweck, sondern stehen im Dienst der Kunst, für Ihre Kunden gute Software zu entwickeln. Aus dem Inhalt: Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen Anforderungsanalyse, Planung und Entwurf Gelungene User Interfaces Kundenzufriedenheit und Benutzerfreundlichkeit Migration – vom Altsystem zur zeitgemäßen Anwendung Datensicherheit, Datenschutz und Verschlüsselung Guter Code und Qualitätsmaßstäbe Plattformübergreifende Entwicklung Parallelprogrammierung Softwaretesting Mobile Computing im Enterprise-Umfeld Überblick über Werkzeuge wie Entwicklungsumgebungen und Versionsverwaltung
Aktualisiert: 2021-12-09
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