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Intelligente Lernende Systeme - Andreas Knoblauch

Intelligente Lernende Systeme

Eine fundierte Einführung in Theorie und Praxis der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens
Buch | Softcover
2026
Springer Berlin (Verlag)
978-3-662-72832-1 (ISBN)
CHF 48,95 inkl. MwSt
  • Noch nicht erschienen - erscheint am 23.04.2026
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Dieses Buch gibt eine fundierte aber behutsame Einführung in das Gebiet des Maschinellen Lernens und der modernen Künstlichen Intelligenz. Für ein tiefes theoretisches Verständnis werden alle wichtigen Verfahren gründlich und vollständig hergeleitet. Um den Zugang zu erleichtern sind alle notwendigen Mathematik-Grundlagen übersichtlich in Anhängen zusammengefasst, die zudem punktgenau auf Standard-Lehrbücher verweisen. Daneben enthält es viele praktische Beispiele zur Implementierung und Anwendung der Verfahren in der Programmiersprache Python unter Verwendung moderner Softwarebibliotheken wie NumPy, Scikit-Learn, PyTorch, Tensorflow und Keras. Das erworbene Wissen kann in vielen theoretischen und praktischen Übungsaufgaben überprüft und erweitert werden, wobei alle Musterlösungen online zur Verfügung stehen. 

Andreas Knoblauch ist Professor für Informatik an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen.
Er unterrichtet dort in den Studiengängen Technische Informatik, Systems Engineering und Data Science, unter anderem über Intelligente Lernende Systeme, Maschinelles Lernen und Mustererkennung. Daneben forscht er im Bereich Bildverarbeitung, Objekterkennung, Neuronale Netze, Neuromorphe Assoziativspeicher und Selbstreferentielles Autonomes Lernen.

1 Geschichte der.- 2 Einführung Grundbegriffe des Maschinellen Lernens.

Erscheint lt. Verlag 30.4.2026
Reihe/Serie Studienbücher Informatik
Zusatzinfo Etwa 350 S. 30 Abb.
Verlagsort Berlin
Sprache deutsch
Maße 168 x 240 mm
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Schlagworte Artificial Intelligence • Deep learning • Intelligent Systems • Learning Systems • machine learning • Neural networks • Probability and Statistics in Computer Science • Reinforcement Learning
ISBN-10 3-662-72832-X / 366272832X
ISBN-13 978-3-662-72832-1 / 9783662728321
Zustand Neuware
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