Produkt zum Begriff Maschinelles:
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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
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Engels, Karl-Heinz: Die CNC-Programmierung im Kontext der Digitalisierung
Die CNC-Programmierung im Kontext der Digitalisierung , Die CNC-Programmierung erlebt über die Prozesskette von CAD über CAM bis zur Virtual Reality eine Neuauflage. Es gibt neue digitale Werkzeuge, um CNC-Programme zu erstellen und zu visualisieren. Das Buch zeigt ausgehend von der klassischen G-Code-Programmierung die Vielfalt der spannenden und zukunftsweisenden Möglichkeiten auf, die sich durch die Digitalisierung eröffnen. Das Buch enthält: - die Programmierung unter DIN 66025, - Programmieren mit steuerungsidentischer Programmiersoftware, - grafische Programmierung, - CNC-Programmierung mit einem CAM-System, - die CNC-Prozesskette mit Blick auf den Einsatz eines digitalen Zwillings. Dieses Buch wird von Video-Tutorials begleitet, um schwierige Sachverhalte direkt zeigen und erklären zu können. Es ist ein idealer Begleiter für Lehrende und Lernende, die sich mit dem Einsatz von Werkzeugmaschinen beschäftigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Color Security ShampooDas Color Security Shampoo sorgt dafür, dass nach dem Ausspülen nichts zurückbleibt. So erhalten Sie immer das sauberste, frischeste und gesündeste Haar, das möglich ist.Diese Formel ist sulfatfrei was das Verblassen der Farbe verhindert, selbst nach 20 Wäschen.
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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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Wie wird maschinelles Sehen in der Robotik eingesetzt und welche Vorteile bietet diese Technologie?
Maschinelles Sehen wird in der Robotik eingesetzt, um visuelle Informationen aus der Umgebung zu erfassen und zu verarbeiten. Dadurch können Roboter Objekte erkennen, navigieren und Aufgaben autonom ausführen. Die Vorteile dieser Technologie sind eine verbesserte Effizienz, Genauigkeit und Flexibilität bei der Durchführung von Aufgaben sowie die Möglichkeit, komplexe Szenarien zu bewältigen.
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In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern.
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Digitalisierung und Zivilverfahren
Digitalisierung und Zivilverfahren , Die Digitalisierung hat Zivilverfahren fundamental verändert. Das Handbuch behandelt alle im Zivilverfahren relevanten Themen der Digitalisierung und soll Richter/Richterinnen und Anwälte/Anwältinnen in die Lage versetzen, die digitalen Möglichkeiten der zivilrechtlichen Verfahrensführung zu kennen und richtig zu nutzen sowie die rechtswissenschaftliche und technische Entwicklung auf dem Gebiet der Digitalisierung aufzeigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230704, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: De Gruyter Handbuch / De Gruyter Handbook##, Redaktion: Riehm, Thomas~Dörr, Sina, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, Themenüberschrift: LAW / Civil Procedure, Keyword: Digitalization; civil proceedings, Fachschema: Recht~Prozess (juristisch) / Zivilprozess~Zivilprozess - Zivilprozessordnung - ZPO~Privatrecht~Zivilgesetz~Zivilrecht, Fachkategorie: Zivilrecht, Privatrecht, allgemein, Warengruppe: HC/Privatrecht/BGB, Fachkategorie: Rechtssysteme: Zivilprozessrecht, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XLII, Seitenanzahl: 864, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Gruyter, Walter de GmbH, Verlag: Gruyter, Walter de GmbH, Verlag: de Gruyter, Walter, GmbH, Länge: 254, Breite: 182, Höhe: 52, Gewicht: 1582, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Alternatives Format EAN: 9783110755794 9783110755787, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 149.95 € | Versand*: 0 € -
Recht der Digitalisierung
Recht der Digitalisierung , Mit dem Recht der Digitalisierung entwickelt sich derzeit ein dynamisches neues Rechtsgebiet. Es bildet einen wichtigen Aspekt in der Digitalisierungsforschung und gewinnt in Wissenschaft und Praxis stetig an Bedeutung. Die vorliegende Vorschriftensammlung bündelt nationale und europäische Rechtsvorschriften, die für das Recht der Digitalisierung relevant sind. Abgedeckt werden das Recht der Daten, Immaterialgüterrecht, Vertragsrecht, Rechtsdurchsetzung und Plattformregulierung, Wettbewerbsrecht, IT-Sicherheitsrecht sowie Haftungsrecht und Strafrecht. Dabei werden auch aktuelle Gesetzgebungsvorschläge erfasst. Die mit Unterstützung des Weizenbaum-Instituts für die vernetzte Gesellschaft entstandene Sammlung möchte so für den wissenschaftlichen Diskurs ebenso wie für Praxis und Lehre von Bedeutung sein. Sie ergänzt die mittlerweile in der 7. Auflage erschienene Vorschriftensammlung zum gewerblichen Rechtsschutz, Urheberrecht und Wettbewerbsrecht (Geistiges Eigentum) derselben Herausgeber. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1. Auflage, Erscheinungsjahr: 20231012, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Förster, Achim~Uhrich, Ralf~Zech, Herbert, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, Keyword: Daten; IT-Sicherheit; Immaterialgüterrecht; Künstliche Intelligenz; Plattformen, Fachschema: Philosophie / Recht~Rechtsphilosophie~Soziologie / Recht, Kriminalität~Privatrecht~Zivilgesetz~Zivilrecht~Handelsrecht~Unternehmensrecht~Wettbewerbsrecht - Wettbewerbssache~Familienrecht~Finanzwirtschaft~Wirtschaftsgesetz~Wirtschaftsrecht~Sachenrecht~Abgabe - Abgabenordnung - AO~Steuergesetz~Steuerrecht - Steuergesetz~Erbrecht, Fachkategorie: Rechtsmethodik, Rechtstheorie und Rechtsphilosophie~Zivilrecht, Privatrecht, allgemein~Gesellschafts-, Handels- und Wettbewerbsrecht, allgemein~Familienrecht~Finanzrecht, allgemein~Immobiliarrecht, allgemein~Steuer- und Abgabenrecht~Unerlaubte Handlungen, Deliktrecht, Schmerzensgeld, Schadensersatz~Erbrecht, Region: Deutschland, Warengruppe: HC/Handels- und Wirtschaftsrecht, Arbeitsrecht, Fachkategorie: Nachschlagewerke, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: VIII, Seitenanzahl: 913, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. K, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. K, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. KG, Länge: 233, Breite: 154, Höhe: 37, Gewicht: 1034, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783161626791, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0016, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.00 € | Versand*: 0 €
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Was sind die gängigsten Anwendungen für maschinelles Lernen in der heutigen Industrie?
Die gängigsten Anwendungen für maschinelles Lernen in der Industrie sind Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung. Durch maschinelles Lernen können Muster in großen Datenmengen erkannt werden, um Fehler frühzeitig zu erkennen und Produktionsprozesse zu verbessern. Dadurch können Unternehmen Kosten senken, die Effizienz steigern und die Produktqualität erhöhen.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Spielanalyse und die Leistungsoptimierung im Fußball?
Maschinelles Lernen ermöglicht die Analyse großer Datenmengen, um Muster und Trends in Spielerleistungen zu identifizieren. Dadurch können Trainer und Analysten fundierte Entscheidungen treffen, um die Leistung der Spieler zu verbessern. Die Technologie wird auch eingesetzt, um taktische Strategien zu entwickeln und Spielverläufe vorherzusagen.
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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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