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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Diese Python-Einführung konzentriert sich auf das Wesentliche: Sie erfahren, wie Sie die Sprache in eigenen Projekten einsetzen, und lernen alle Grundlagen kennen – Datenstrukturen und Typen, Programmierlogik, den Umgang mit Modulen, die Vorteile der funktionalen und objektorientierten Programmierung. So erfahren Sie praxisgerecht, wie Sie mit Python Daten verarbeiten, den Raspberry Pi ansteuern, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und viele andere Probleme lösen.
Aus dem Inhalt:
Hello World! Python installieren und einrichten
Variablen, Datenstrukturen, Zeichenketten und Operatoren
Listen, Tupel, Arrays, Sets und Dictionarys
Verzweigungen und Schleifen, Umgang mit Fehlern
Funktionen und funktionale Programmierung
Objektorientierte Programmierung: Klassen, Konstrukte, Methoden
Module und Python-Interna
Daten lesen, schreiben und verarbeiten
Python und die Systemadministration
Grafikprogrammierung und Oberfächen
Den Raspberry Pi mit Python steuern
Wissenschaftliches Arbeiten mit Python
Aktualisiert: 2023-05-23
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Diese Python-Einführung konzentriert sich auf das Wesentliche: Sie erfahren, wie Sie die Sprache in eigenen Projekten einsetzen, und lernen alle Grundlagen kennen – Datenstrukturen und Typen, Programmierlogik, den Umgang mit Modulen, die Vorteile der funktionalen und objektorientierten Programmierung. So erfahren Sie praxisgerecht, wie Sie mit Python Daten verarbeiten, den Raspberry Pi ansteuern, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und viele andere Probleme lösen.
Aus dem Inhalt:
Hello World! Python installieren und einrichten
Variablen, Datenstrukturen, Zeichenketten und Operatoren
Listen, Tupel, Arrays, Sets und Dictionarys
Verzweigungen und Schleifen, Umgang mit Fehlern
Funktionen und funktionale Programmierung
Objektorientierte Programmierung: Klassen, Konstrukte, Methoden
Module und Python-Interna
Daten lesen, schreiben und verarbeiten
Python und die Systemadministration
Grafikprogrammierung und Oberfächen
Den Raspberry Pi mit Python steuern
Wissenschaftliches Arbeiten mit Python
Aktualisiert: 2022-01-13
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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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Auf der Azure-Plattform stellt Ihnen Microsoft eine Vielzahl an KI-Werkzeugen zur Verfügung. Diese vorkonfigurierten Dienste sowie die APIs für unterschiedliche Anwendungszwecke erleichtern Ihnen die Umsetzung eigener Deep-Learning-Projekte und verhelfen Ihnen zu einem schnellen Start in die KI-Entwicklung. Dieser praxisorientierte Guide bietet Ihnen eine übersichtliche Einführung in neuronale Netze und Machine Learning – geschrieben von Microsoft-Autoren, die an der Entwicklung der Azure-KI-Werkzeuge beteiligt waren und sie genau kennen.
Aus dem Inhalt:
KI, Deep Learning, Machine Learning: Eine Einführung
Der Deep Learning Workflow: Daten vorbereiten, Modelle trainieren, Ergebnisse auswerten
Einsatzgebiete und Anwendungsszenarien
Azure AI: Microsofts KI-Plattform
Cognitive Service: Visuelle Bildanalyse, Spracherkennung, Spracheingabe, Übersetzung
Überblick über neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, KI-Techniken
Convolutional und Recurrent Neural Networks
KI-Architekturen und Best Practices
Aktualisiert: 2021-11-11
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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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Diese Python-Einführung konzentriert sich auf das Wesentliche und zeigt Ihnen, wie Sie die Sprache in eigenen Projekten einsetzen. Sie lernen alle Grundlagen kennen: Datenstrukturen und Typen, Programmierlogik, den Umgang mit Modulen, die Vorteile der funktionalen und objektorientierten Programmierung. So erfahren Sie praxisgerecht, wie Sie mit Python Daten verarbeiten, den Raspberry Pi ansteuern, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und vieles mehr.
Aus dem Inhalt:
Hello World! Python installieren und einrichten
Variablen, Datenstrukturen, Zeichenketten und Operatoren
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Den Raspberry Pi mit Python steuern
Wissenschaftliches Arbeiten mit Python
Aktualisiert: 2021-11-08
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