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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
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
TELTONIKA TRM250 LTE/4G/NB IoT Industrie Modem
TRM250 ist ein industrielles Mobilfunkmodem mit mehreren LPWAN Konnektivitätsoptionen. Es verfügt über NB-IoT, LTE Cat-M1 und ist rückwärtskompatibel mit EGPRS (2G). Es bietet eine extrem lange Laufzeit, einen geringen Stromverbrauch.. KONNEKTIVITÄT: 4G/LTE (Cat M1), NB-IoT, 2G. KOMPAKTHEIT & HALTBARKEIT: Kleine Größe, einfache Installation. USB: Schnittstelle für den Internetzugang. EXTERNE ANTENNE: Für Bereitstellungsflexibilität
Preis: 62.87 € | Versand*: 6.90 € -
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
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
ELECFREAKS Wukong2040 Inventors Kit für Raspberry Pi Pico Projekte, 15-teilig, für IoT / Robotik
ELECFREAKS Wukong2040 Inventors Kit für Raspberry Pi Pico Projekte, 15-teilig, für IoT / Robotik
Preis: 59.90 € | Versand*: 4.95 €
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Wie können Mikrocontroller in verschiedenen Anwendungsgebieten wie Robotik, Automatisierung, IoT und eingebetteten Systemen eingesetzt werden?
Mikrocontroller können in der Robotik eingesetzt werden, um Sensoren und Aktuatoren zu steuern und die Bewegung des Roboters zu kontrollieren. In der Automatisierungstechnik können Mikrocontroller verwendet werden, um Prozesse zu überwachen, zu steuern und zu optimieren. Im Bereich des Internet der Dinge (IoT) können Mikrocontroller zur Erfassung und Übertragung von Daten aus der physischen Welt in das Internet verwendet werden. In eingebetteten Systemen können Mikrocontroller in Geräten wie Haushaltsgeräten, medizinischen Geräten und Fahrzeugen eingesetzt werden, um spezifische Funktionen auszuführen.
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Wie können Mikrocontroller in verschiedenen Anwendungsgebieten wie Robotik, Automatisierung, IoT und eingebetteten Systemen eingesetzt werden?
Mikrocontroller können in der Robotik eingesetzt werden, um Sensoren und Aktuatoren zu steuern und so die Bewegung und Interaktion von Robotern zu ermöglichen. In der Automatisierungstechnik können Mikrocontroller verwendet werden, um Prozesse zu überwachen, zu steuern und zu optimieren, beispielsweise in der industriellen Fertigung. Im Internet der Dinge (IoT) können Mikrocontroller zur Vernetzung von Geräten und zur Datenerfassung und -übertragung verwendet werden, um intelligente und vernetzte Systeme zu schaffen. In eingebetteten Systemen können Mikrocontroller in verschiedenen Geräten wie Haushaltsgeräten, medizinischen Geräten und Unterhaltungselektronik eingesetzt werden, um deren Funktionen zu steuern und zu automatisieren.
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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 bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt.
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für IoT:
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TELTONIKA TRB255 LTE/4G/2G/NB IoT M2M Industrie Gateway
Dieses industrielle LTE Cat M1 und NB-IoT-Gateway ist rückwärtskompatibel zu EGPRS (2G) Netzwerken. Es kann immer noch mit dem 2G-Netz verwendet werden, aber im falls es abgeschaltet wird, besteht die Möglichkeit, auf LPWAN-Konnektivität umzuschalten.. KONNEKTIVITÄT: 4G/LTE (Cat M1), NB-IoT, 2G. DUAL SIM: Mit automatischer Ausfallsicherung, Backup-WAN und andere Switching-Szenarien. SERIELLE SCHNITTSTELLE: Ausgerüstet mit RS232/RS485 für die serielle Kommunikation. I/O: Mehrere Eingänge und Ausgänge für Fernüberwachung und Fernsteuerung
Preis: 131.33 € | Versand*: 0.00 € -
Schmertosch, Thomas: Automatisierung 4.0
Automatisierung 4.0 , Wann ist eine Verarbeitungsmaschine fit für Industrie 4.0? Die vierte industrielle Revolution stellt eine Reihe von zusätzlichen Anforderungen an die Konstruktion und die Automatisierung von Verarbeitungsmaschinen. So werden Produkte und deren Herstellungsverfahren nicht nur anspruchsvoller, sondern auch individueller. In diesem Lehrbuch werden die Herausforderungen analysiert und an aussagekräftigen Beispielen Lösungsszenarien aufgezeigt. Ein Schwerpunkt des Buches ist die Projektion dieser Anforderungen auf bekannte Konstruktionsprinzipien. Daraus resultierende Funktionen werden an diversen Beispielen wie z. B. die Produktion von Fotobüchern oder das Inmould-Labeling verdeutlicht. So entsteht ein Fahrplan zur Erarbeitung eines Lastenheftes für die Konstruktion einer wandlungsfähigen Verarbeitungsmaschine. Vorgestellt wird die modulare, funktions- und objektorientierte Gestaltung von individuellen Maschinen und Anlagen als ein Lösungsansatz für Effizienzsteigerungen im gesamten Lebenszyklus sowohl theoretisch als auch an praktischen Beispielen. Ein wesentliches Verfahren für die Konstruktion wandelbarer Maschinen ist die Modularisierung nach Funktionseinheiten. Diese diversen Anforderungen werden Schritt für Schritt veranschaulicht und herausgearbeitet. Das Buch richtet sich an Studierende der Fachrichtungen Automatisierungstechnik und Mechatronik sowie an Wirtschafts-, Entwicklungs- und Konstruktionsingenieur:innen. Schwerpunkte: - Anforderungen und Perspektiven an Automatisierung 4.0 - Entwurf modularer Maschinen und Anlagen - Digitale Projektierung von Maschinen - Modulare Automatisierung in der Praxis In der 2. Auflage wurde das Kapitel "Kommunikation" auf den neuesten Stand gebracht sowie Abschnitte zu den Themen "Künstliche Intelligenz" und "Simulation - der digitale Zwilling" ergänzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 44.99 € | Versand*: 0 € -
unPhone IoT-Entwicklungsplattform
Das unPhone ist eine Open-Source-IoT-Entwicklungsplattform, die auf dem ESP32S3-Mikrocontroller basiert. Es verfügt über integrierte LoRa-, Wi-Fi- und Bluetooth-Konnektivität, einen Touchscreen und einen LiPo-Akku und bietet eine robuste und vielseitige Lösung für die IoT-Entwicklung. Seine Kompatibilität mit dem FeatherWing-Standard von Adafruit ermöglicht eine einfache Erweiterung und macht ihn zu einer idealen Wahl für Pädagogen, Maker und Entwickler, die eine flexible und benutzerfreundliche Plattform suchen. Features ESP32S3 microcontroller (with 8 MB flash and 8 MB PSRAM) LoRaWAN licence-free radio communication (plus the ESP32's excellent wifi and bluetooth support) 3.5" (320 x 480) LCD capacitive touchscreen for easy debugging and UI creation IR LEDs for surreptitiously switching the cafe TV off 1200 mAh LiPo battery with USB-C charging Vibration motor for notifications Compass/Accelorometer A robust case SD card slot Power and reset buttons Programmable in C++ or CircuitPython Expander board that supports two Featherwing sockets and a prototyping area Open source firmware compatible with the Arduino IDE, PlatformIO and Espressif's IDF development framework Lieferumfang unPhone (zusammengebaut) Erweiterungsplatine FPC-Kabel (zur Verbindung der Erweiterungsplatine mit unPhone) Selbstklebende Halterungen für die Erweiterungsplatine Code-Beispiele C++ library Kick the tyres on everything in the box The main LVGL demo CircuitPython Support forum Textbook (especially chapter 11)
Preis: 219.00 € | Versand*: 0.00 € -
M5Stack Core2 ESP32 IoT Development Kit for AWS IoT EduKit
M5Stack Core2 ESP32 IoT Development Kit for AWS IoT EduKit
Preis: 76.90 € | Versand*: 4.95 €
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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 Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche 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 bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz.
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