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Scholz, Daniel: Künstliche neuronale Netze
Künstliche neuronale Netze , Die Welt der generativen KI verstehen , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250509, Autoren: Scholz, Daniel, Seitenzahl/Blattzahl: 132, Abbildungen: Komplett in Farbe, Keyword: 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, Fachschema: Elektronik / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Nachrichtentechnik~Algorithmus~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 216, Breite: 157, Höhe: 22, Gewicht: 520, Produktform: Gebunden,
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Neuronale Netze zur Bilderkennung. Zusammenhang zwischen Lernrate und Vorhersagekraft, Taschenbuch von Anonymous, GRIN, 978-3-346-51588-9
Neuronale Netze Zur Bilderkennung. Zusammenhang Zwischen Lernrate Und Vorhersagekraft, Taschenbuch Von Anonymous, Grin, 978-3-346-51588-9, Seitenanzahl: 32
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Ähnliche Suchbegriffe für Neuronale-Netze-zur-Bilderkennung
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Kleines Handbuch Neuronale Netze, Fachbücher von Norbert HoffmannDas Buch ist ein systematisch gegliedertes Lern- und Nachschlagewerk, in dem die wesentlichen Konzepte und Modelle neuronaler Netze dargestellt werden. Ziel des Buches ist es, insbesondere den Anwendern, die selbst Simulationsprogramme entwickeln wollen, die grundlegenden Kenntnisse in der notwendigen Tiefe zu vermitteln. Gleichzeitig ist das Buch eine wichtige Orientierungshilfe für Studenten der Informatik, Biologie, Neurophysiologie, Psychologie und Technik, die mehr über eines der spannendsten Gebiete heutiger interdisziplinärer Forschung erfahren möchten.44,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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IT-basierte Managementunterstützung: Künstliche Neuronale Netze zur quantitativen Prognose, Taschenbuch von Andreas Wedra, Bachelor + MasterIt-basierte Managementunterstützung: Künstliche Neuronale Netze Zur Quantitativen Prognose, Taschenbuch Von Andreas Wedra, Bachelor + Master Publishing, 978-3-86341-168-8, Seitenanzahl: 6224,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Das Große Ganze: ein Gesellschaftsspiel zur Bilderkennung
The Big Picture ist ein spannendes Bild-Erkennungsspiel, das garantiert die Familienzusammenkünfte aufpeppt und die Beobachtungsfähigkeit der Kinder fördert. Ziel des Spiels ist es, dass die Spieler so schnell wie möglich den auf dem Bild gezeigten Gegenstand, das Tier oder die Landschaft erkennen.Das Spiel besteht aus vier Kategorien: Tiere, Lebensmittel, Gegenstände und Landschaftsbilder. Die Spieler dürfen abwechselnd raten, und je früher sie das Bild erkennen, desto mehr Punkte erhalten sie. Der Spieler, der zuerst 20 Punkte sammelt, gewinnt das Spiel.Produkteigenschaften:Alter: 3+Anzahl der Spieler: 2+Fördert die BeobachtungsfähigkeitVier Bildkategorien: Tiere, Lebensmittel, Gegenstände, LandschaftenEinfache, unterhaltsame SpielmechanikVerpackungsgröße: 6 x 26 x 29 cm
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Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel Basler
Neuronale Netze mit C# programmieren - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen. Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne grössere Rechnerressourcen umsetzen. Aus dem Inhalt Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Konzepte und Methoden von Machine Learning, neuronale Netze bauen und trainieren, Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron (MLP), Backpropagation, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Machine Learning as a Service, Predictive Analytics, Objekterkennung, Sentiment-Analyse. Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt unter anderem Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein.
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Scholz, Daniel: Künstliche neuronale NetzeKünstliche neuronale Netze , Die Welt der generativen KI verstehen , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250509, Autoren: Scholz, Daniel, Seitenzahl/Blattzahl: 132, Abbildungen: Komplett in Farbe, Keyword: 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, Fachschema: Elektronik / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Nachrichtentechnik~Algorithmus~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 216, Breite: 157, Höhe: 22, Gewicht: 520, Produktform: Gebunden,34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze zur Bilderkennung. Zusammenhang zwischen Lernrate und Vorhersagekraft, Taschenbuch von Anonymous, GRIN, 978-3-346-51588-9Neuronale Netze Zur Bilderkennung. Zusammenhang Zwischen Lernrate Und Vorhersagekraft, Taschenbuch Von Anonymous, Grin, 978-3-346-51588-9, Seitenanzahl: 3217,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kleines Handbuch Neuronale Netze, Fachbücher von Norbert HoffmannDas Buch ist ein systematisch gegliedertes Lern- und Nachschlagewerk, in dem die wesentlichen Konzepte und Modelle neuronaler Netze dargestellt werden. Ziel des Buches ist es, insbesondere den Anwendern, die selbst Simulationsprogramme entwickeln wollen, die grundlegenden Kenntnisse in der notwendigen Tiefe zu vermitteln. Gleichzeitig ist das Buch eine wichtige Orientierungshilfe für Studenten der Informatik, Biologie, Neurophysiologie, Psychologie und Technik, die mehr über eines der spannendsten Gebiete heutiger interdisziplinärer Forschung erfahren möchten.44,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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IT-basierte Managementunterstützung: Künstliche Neuronale Netze zur quantitativen Prognose, Taschenbuch von Andreas Wedra, Bachelor + MasterIt-basierte Managementunterstützung: Künstliche Neuronale Netze Zur Quantitativen Prognose, Taschenbuch Von Andreas Wedra, Bachelor + Master Publishing, 978-3-86341-168-8, Seitenanzahl: 6224,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Das Große Ganze: ein Gesellschaftsspiel zur BilderkennungThe Big Picture ist ein spannendes Bild-Erkennungsspiel, das garantiert die Familienzusammenkünfte aufpeppt und die Beobachtungsfähigkeit der Kinder fördert. Ziel des Spiels ist es, dass die Spieler so schnell wie möglich den auf dem Bild gezeigten Gegenstand, das Tier oder die Landschaft erkennen.Das Spiel besteht aus vier Kategorien: Tiere, Lebensmittel, Gegenstände und Landschaftsbilder. Die Spieler dürfen abwechselnd raten, und je früher sie das Bild erkennen, desto mehr Punkte erhalten sie. Der Spieler, der zuerst 20 Punkte sammelt, gewinnt das Spiel.Produkteigenschaften:Alter: 3+Anzahl der Spieler: 2+Fördert die BeobachtungsfähigkeitVier Bildkategorien: Tiere, Lebensmittel, Gegenstände, LandschaftenEinfache, unterhaltsame SpielmechanikVerpackungsgröße: 6 x 26 x 29 cm10,59 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel BaslerNeuronale Netze mit C# programmieren - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen. Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne grössere Rechnerressourcen umsetzen. Aus dem Inhalt Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Konzepte und Methoden von Machine Learning, neuronale Netze bauen und trainieren, Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron (MLP), Backpropagation, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Machine Learning as a Service, Predictive Analytics, Objekterkennung, Sentiment-Analyse. Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt unter anderem Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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