Künstliche neuronale Netze (eBook)
132 Seiten
Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG
978-3-446-48475-7 (ISBN)
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.
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.
| Erscheint lt. Verlag | 5.5.2025 |
|---|---|
| Zusatzinfo | Komplett in Farbe |
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Schlagworte | Autoregressive Modelle • Codebeispiele künstliche Intelligenz • Convolutional Neural Networks (CNNs) lernen • Deep Learning Frameworks • Diffusionsmodelle • Generative Adversarial Networks (GANs) • Generative KI-Anwendungen • Natural Language Processing (NLP) • Neuronale Netze trainieren und testen • Neuronale Netzwerke für Einsteiger • Praxisbuch künstliche neuronale Netze • Reinforcement Learning |
| ISBN-10 | 3-446-48475-2 / 3446484752 |
| ISBN-13 | 978-3-446-48475-7 / 9783446484757 |
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