Die Revolution der neuronalen Netze

Daten in Wissen verwandeln

Sundaresan Kalappan, NALLAKUMAR R (Autoren)

Buch | Softcover

112 Seiten

2025
Verlag Unser Wissen
978-620-0-76177-4 (ISBN)

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Dieses Buch bietet eine umfassende Erforschung des Deep Learning, beginnend mit den Grundlagen neuronaler Netze, einschließlich des Perceptron-Algorithmus und Schlüsseltechniken wie Feed-Forward und Backpropagation, Optimierung und Regularisierung. Es befasst sich mit den Grundlagen des Deep Learning und behandelt wichtige Konzepte wie Gradientenabstieg, Backpropagation und Lösungen für Herausforderungen wie das Problem des verschwindenden Gradienten. Anschließend werden Faltungsneuronale Netze (CNNs) vorgestellt und ihre Architekturen, Faltungsschichten und Pooling-Schichten sowie Anwendungen wie Transfer Learning für die Bildklassifizierung erklärt. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen wie LSTMs, GRUs und Autoencoder behandelt, einschließlich verschiedener Typen wie Sparse, Denoising und adversarial generative networks. Schließlich behandelt das Buch eine breite Palette von Anwendungen des Deep Learning, von der Bildverarbeitung und -segmentierung bis hin zur Objekterkennung, Video-zu-Text-Generierung und Dialogsystemen unter Verwendung von LSTMs, und bietet sowohl theoretisches Verständnis als auch praktische Einblicke für die Implementierung von Deep-Learning-Modellen.

Prof. Sundaresan K. arbeitet derzeit als Assistenzprofessor in der Abteilung für Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft, Karpagam Institute of Technology, Tamilnadu, Indien.Dr. Nallakumar R arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor in der Abteilung für künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft, Karpagam Institute of Technology, Tamilnadu, Indien.

Erscheinungsdatum	29.07.2025
Sprache	deutsch
Maße	152 x 229 mm
Gewicht	159 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Schlagworte	ANN • CNN • Deep learning • machine learning • Maschinelles Lernen • Neural networks • Neuronale Netze • RNN
ISBN-10	620-0-76177-9 / 6200761779
ISBN-13	978-620-0-76177-4 / 9786200761774
Zustand	Neuware