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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , 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. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 75.90 € | Versand*: 0.00 € -
Bücher lieben lernen (Wambold, Fenja)
Bücher lieben lernen , Lesen bildet. Lesen verbindet. Lesen eröffnet Horizonte. Doch PISA, IGLU und Studien zur Mediennutzung belegen, dass die Schere zwischen Viel- und Nichtlesern auseinanderklafft. Dabei ist Lesekompetenz nicht nur die Schlüsselqualifikation für Bildung schlechthin: Lesen hilft Wissen zu erweitern, andere Perspektiven einzunehmen und emotional zu reifen. Bereits frühe Bilderbuchbetrachtungen ebnen der Lesekompetenz den Weg. (Vor-)Lesen stößt zudem Dialoge an und vermag sogar therapeutische Wirkungen zu entfalten. >Bücher lieben lernen , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20201010, Produktform: Kartoniert, Autoren: Wambold, Fenja, Seitenzahl/Blattzahl: 233, Abbildungen: zahlreiche farbige Abbildungen, Keyword: Bilderbuch; Jugendbuch; Kinder; Kinderbuch; Lesefreude; Leseförderung; Lesen, Fachschema: Medientheorie~Medienwissenschaft, Warengruppe: HC/Medienwissenschaften/Sonstiges, Fachkategorie: Medienwissenschaften, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Bramann Dr. Klaus-Wilhelm, Verlag: Bramann Dr. Klaus-Wilhelm, Verlag: Bramann, Klaus-Wilhelm, Dr., Länge: 190, Breite: 126, Höhe: 27, Gewicht: 279, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 24.90 € | Versand*: 0 €
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
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Welche Fachliteratur empfehlen Sie für Einsteiger in das Gebiet der künstlichen Intelligenz und Maschinelles Lernen?
"Artificial Intelligence: A Modern Approach" von Stuart Russell und Peter Norvig ist ein Standardwerk für Einsteiger. "Python Machine Learning" von Sebastian Raschka bietet eine praktische Einführung in Machine Learning mit Python. "Deep Learning" von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville ist eine umfassende Ressource für fortgeschrittene Themen im Bereich künstliche Intelligenz.
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.
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Sind Datenwissenschaft und maschinelles Lernen also Trends aus KI-Hypes?
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind nicht nur Trends aus KI-Hypes, sondern auch wichtige und etablierte Bereiche in der Informatik. Sie basieren auf statistischen Methoden und Algorithmen, um Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Diese Techniken werden in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt, um Entscheidungsprozesse zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Gebrauchsanweisung gegen Antisemitismus Lernen. Wissen. Handeln. von Gunda Tr...
Gebrauchsanweisung gegen Antisemitismus Lernen. Wissen. Handeln. von Gunda Trepp mare Buch NEU Antisemitismus gründet auf jahrhundertealten Stereotypen. Gunda Trepp zerschlägt eines nach dem anderen und ersetzt sie durch Fakten. Anschaulich erklärt sie Zusammenhänge und Kontinuitäten judenfeindlichen Denkens. Denn Veränderung ist dringend nötig, damit es weiterhin lebendiges jüdisches Leben in Deutschland geben kann. Details Produkttyp Kartoniert / Broschiert Seitenanzahl 256 Sprache Deutsch
Preis: 18.99 € | Versand*: 0.00 € -
DK Wissen
DK Wissen , Bildgewaltiges Wissen für Kinder - Die Bestseller-Enzyklopädie für Kinder und Jugendliche in überarbeiteter Neuauflage - Bildgewaltig und umfangreich: über 350 Seiten zu Weltall, Erde, Mensch, Natur, Wissenschaft und Geschichte - Spektakuläre Illustrationen vermitteln greifbar und kompetent Wissen - Großer Anhang mit Himmels- und Landkarten, Flaggen, Rekorden der Tierwelt u.v.m. - Geniales Geschenk zum Übertritt in weiterführende Schulen Wissen ohne Limit Die Welt mit anderen Augen sehen! Dieses Lexikon begeistert Wissensdurstige ab 8 Jahren mit beeindruckenden computergenerierten 3-D-Grafiken . Die aktualisierte Neuausgabe dieses Klassikers präsentiert auf über 350 sensationellen Seiten eine breite Themenvielfalt wie Weltall, Erde, Natur, Mensch, Wissenschaft und Geschichte klar, ausführlich und leicht verständlich. Das perfekte Nachschlagewerk! Eine beeindruckende visuelle Reise - kompetente und anschauliche Wissensvermittlung für Schüler ab 8 Jahren! Dieses Buch ist Teil der Reihe "DK Wissen". , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 26.95 € | Versand*: 0 € -
Wissen - Mensch
Wissen - Mensch , Wer möchte den menschlichen Körper genau unter der Lupe nehmen? Dieser umfassende Anatomie-Atlas zeigt den Menschen von Kopf bis Fuß - in beeindruckenden 3-D-Grafiken, großen Diagrammen und Abbildungen aus einzigartigen Perspektiven. Hier finden Kinder erstaunliche Fakten und Zahlen aus der Forschung, Wissenswertes über die Meilensteine der Medizin, unglaubliche Rekorde und Extraseiten mit Spezialthemen zu Blut oder Atmung. Sachwissen wird in diesem Nachschlagewerk präzise auf den Punkt gebracht, klar strukturiert und kindgerecht verpackt. Ein Anatomie-Atlas der Extraklasse! Wieso können wir riechen, wie eine Blume duftet? Welche Gelenke benutzen wir beim Tennisspielen? Wie oft blinzelt das Auge im Leben (415 Millionen Mal!)? Der Mensch ist ein Wunderwerk der Natur, über den es viel Spannendes zu erfahren gibt. Von den kleinsten Bausteinen wie der DNA über das stützende Knochengerüst bis hin zu den lebenswichtigen Organen wie Herz oder Lunge werden im spektakulären Anatomie-Buch die Bestandteile des Körpers ausführlich erklärt. Der aufwendig gestaltete und stark visualisierte Anatomie-Atlas nimmt Kinder mit auf eine faszinierende Entdeckungsreise durch den Körper. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 24.95 € | Versand*: 0 € -
GERMANIA Wissen
Preis: 160 € | Versand*: 0.00 €
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Dadurch kann sie sich kontinuierlich verbessern und weiterentwickeln. In Zukunft wird maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz spielen.
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Wie kann man Ki und maschinelles Lernen mit C verwenden?
Um KI und maschinelles Lernen mit C zu verwenden, kann man auf Bibliotheken wie TensorFlow oder Caffe zurückgreifen, die C-Schnittstellen anbieten. Diese Bibliotheken ermöglichen es, komplexe KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Darüber hinaus kann man auch eigene Algorithmen und Modelle in C implementieren, um spezifische Aufgaben im Bereich KI und maschinelles Lernen zu lösen.
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Wie funktioniert maschinelles Lernen und welche Anwendungen gibt es dafür?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen verwendet werden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Es funktioniert, indem Modelle trainiert werden, um Muster in den Daten zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Anwendungen für maschinelles Lernen sind unter anderem in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen und Finanzanalysen zu finden.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologien und Industrien?
Maschinelles Lernen ermöglicht die Automatisierung von Prozessen und die Analyse großer Datenmengen, was zu effizienteren Abläufen und besseren Entscheidungen führt. Dadurch werden neue Innovationen und Produkte schneller entwickelt und auf den Markt gebracht. Industrien können sich durch den Einsatz von maschinellem Lernen weiterentwickeln und wettbewerbsfähig bleiben.
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