Die Rolle der Roboter in der Gesellschaft wächst und diversifiziert sich ständig und bringt eine Vielzahl von Fragen mit sich, die die Beziehung zwischen Robotern und Menschen betreffen. Dieses Lehrbuch zur Mensch-Roboter-Interaktion bietet einen umfassenden Überblick über die interdisziplinären Themen, die für die moderne Forschung von zentraler Bedeutung sind. Studenten und Forscher aus den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz, Informatik, Elektrotechnik sowie Psychologie, Soziologie und Design finden darin einen prägnanten und verständlichen Leitfaden zum aktuellen Stand des Fachgebiets:
- Funktion, Design und Leistungsbewertung von Robotern
- Kommunikationsmodalitäten wie Sprache, nonverbale Kommunikation und die Verarbeitung von Emotionen
- ethische Fragen rund um den Einsatz von Robotern heute und im Kontext unserer künftigen Gesellschaft.
Zahlreiche Beispiele und farbige Abbildungen veranschaulichen die verschiedenen Themenfelder. Diskussionsfragen und relevante Literatur am Ende des Kapitels tragen zur Vertiefung bei.
Aus dem Inhalt:
- Was ist Mensch-Roboter-Interaktion?
- Wie ein Roboter funktioniert
- Design
- Räumliche Interaktion
- Nonverbale Interaktion
- Verbale Interaktion
- Emotionen
- Forschungsmethoden
- Anwendungen
- Roboter in der Gesellschaft
- Die Zukunft
Aktualisiert: 2023-05-17
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Maschinelles 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, u.a. 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 bzw. Keras zurückgegriffen.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde 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.
Aktualisiert: 2023-05-02
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Maschinelles 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, u.a. 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 bzw. Keras zurückgegriffen.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde 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.
Aktualisiert: 2022-12-06
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Die Rolle der Roboter in der Gesellschaft wächst und diversifiziert sich ständig und bringt eine Vielzahl von Fragen mit sich, die die Beziehung zwischen Robotern und Menschen betreffen. Dieses Lehrbuch zur Mensch-Roboter-Interaktion bietet einen umfassenden Überblick über die interdisziplinären Themen, die für die moderne Forschung von zentraler Bedeutung sind. Studenten und Forscher aus den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz, Informatik, Elektrotechnik sowie Psychologie, Soziologie und Design finden darin einen prägnanten und verständlichen Leitfaden zum aktuellen Stand des Fachgebiets:
- Funktion, Design und Leistungsbewertung von Robotern - Kommunikationsmodalitäten wie Sprache, nonverbale Kommunikation und die Verarbeitung von Emotionen - ethische Fragen rund um den Einsatz von Robotern heute und im Kontext unserer künftigen Gesellschaft.
Zahlreiche Beispiele und farbige Abbildungen veranschaulichen die verschiedenen Themenfelder. Diskussionsfragen und relevante Literatur am Ende des Kapitels tragen zur Vertiefung bei.
Aus dem Inhalt:- Was ist Mensch-Roboter-Interaktion?- Wie ein Roboter funktioniert- Design- Räumliche Interaktion- Nonverbale Interaktion- Verbale Interaktion- Emotionen- Forschungsmethoden- Anwendungen- Roboter in der Gesellschaft- Die Zukunft
Aktualisiert: 2023-05-02
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Die Rolle der Roboter in der Gesellschaft wächst und diversifiziert sich ständig und bringt eine Vielzahl von Fragen mit sich, die die Beziehung zwischen Robotern und Menschen betreffen. Dieses Lehrbuch zur Mensch-Roboter-Interaktion bietet einen umfassenden Überblick über die interdisziplinären Themen, die für die moderne Forschung von zentraler Bedeutung sind. Studenten und Forscher aus den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz, Informatik, Elektrotechnik sowie Psychologie, Soziologie und Design finden darin einen prägnanten und verständlichen Leitfaden zum aktuellen Stand des Fachgebiets:
- Funktion, Design und Leistungsbewertung von Robotern - Kommunikationsmodalitäten wie Sprache, nonverbale Kommunikation und die Verarbeitung von Emotionen - ethische Fragen rund um den Einsatz von Robotern heute und im Kontext unserer künftigen Gesellschaft.
Zahlreiche Beispiele und farbige Abbildungen veranschaulichen die verschiedenen Themenfelder. Diskussionsfragen und relevante Literatur am Ende des Kapitels tragen zur Vertiefung bei.
Aus dem Inhalt:- Was ist Mensch-Roboter-Interaktion?- Wie ein Roboter funktioniert- Design- Räumliche Interaktion- Nonverbale Interaktion- Verbale Interaktion- Emotionen- Forschungsmethoden- Anwendungen- Roboter in der Gesellschaft- Die Zukunft
Aktualisiert: 2023-05-02
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Die Rolle der Roboter in der Gesellschaft wächst und diversifiziert sich ständig und bringt eine Vielzahl von Fragen mit sich, die die Beziehung zwischen Robotern und Menschen betreffen. Dieses Lehrbuch zur Mensch-Roboter-Interaktion bietet einen umfassenden Überblick über die interdisziplinären Themen, die für die moderne Forschung von zentraler Bedeutung sind. Studenten und Forscher aus den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz, Informatik, Elektrotechnik sowie Psychologie, Soziologie und Design finden darin einen prägnanten und verständlichen Leitfaden zum aktuellen Stand des Fachgebiets:
- Funktion, Design und Leistungsbewertung von Robotern
- Kommunikationsmodalitäten wie Sprache, nonverbale Kommunikation und die Verarbeitung von Emotionen
- ethische Fragen rund um den Einsatz von Robotern heute und im Kontext unserer künftigen Gesellschaft.
Zahlreiche Beispiele und farbige Abbildungen veranschaulichen die verschiedenen Themenfelder. Diskussionsfragen und relevante Literatur am Ende des Kapitels tragen zur Vertiefung bei.
Aus dem Inhalt:
- Was ist Mensch-Roboter-Interaktion?
- Wie ein Roboter funktioniert
- Design
- Räumliche Interaktion
- Nonverbale Interaktion
- Verbale Interaktion
- Emotionen
- Forschungsmethoden
- Anwendungen
- Roboter in der Gesellschaft
- Die Zukunft
Aktualisiert: 2022-10-11
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.
- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 (in Python programmieren) und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- 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 bzw. Keras zurückgegriffen.
- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
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.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2020-11-24
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Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:- Es wird demonstriert, wie man die Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet und der Hintergrund geliefert, um zu verstehen, wie und warum diese Algorithmen funktionieren.- Ebenfalls enthalten ist ein kompakter Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.- 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 bzw. Keras zurückgegriffen.- Es werden verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens besprochen, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
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.
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis.
Aktualisiert: 2023-05-02
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