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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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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
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Newport, Cal: Slow Productivity - Effizienz ohne Überlastung
Slow Productivity - Effizienz ohne Überlastung , Natürliches Arbeitstempo statt digitales Dauerfeuer Dauerhafte Ablenkung und ständige Erreichbarkeit sorgen dafür, dass es immer mehr Menschen schwerfällt, sich zu konzentrieren und produktiv zu arbeiten. Doch es gibt einen Ausweg aus diesem Hamsterrad: Auf Basis der Arbeitsgewohnheiten berühmter Denker - von Galileo und Isaac Newton bis hin zu Jane Austen und Georgia O'Keefe -verfasst Newport seine Philosophie der Slow Productivity, einer nachhaltigen Alternative zur heillosen Überforderung unserer Zeit. Der Bestsellerautor beschreibt die Schlüsselprinzipien seines Ansatzes, durch dessen Hilfe man stressfreier arbeitet und Überlastung vermeidet. So zeigt er, wie man sich auf die wichtigsten Aufgaben fokussiert, seinen digitalen Konsum reduziert und sinnvolle Ziele verfolgt. Statt in hektische Geschäftigkeit zu verfallen, plädiert der Experte für konzentriertes Arbeiten dafür, in einem natürlicheren Tempo zu arbeiten und sich nicht mehr auf Quantität zu fokussieren, sondern auf Qualität zu besinnen. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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In welchen Bereichen 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 Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen.
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Wie können moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Effizienz und Präzision von Maschinensteuerungssystemen verbessern?
Moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können die Effizienz von Maschinensteuerungssystemen verbessern, indem sie Daten analysieren und Muster erkennen, um optimale Entscheidungen zu treffen. Sie ermöglichen auch die Vorhersage von Ausfällen und die präventive Wartung von Maschinen, um Stillstandzeiten zu minimieren. Darüber hinaus können sie die Präzision von Maschinensteuerungssystemen verbessern, indem sie kontinuierlich lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen.
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Welche Auswirkungen hat die fortschreitende Technologie auf die Genauigkeit und Effizienz von Textübersetzungen in Bereichen wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Sprachverarbeitung?
Die fortschreitende Technologie hat erhebliche Auswirkungen auf die Genauigkeit und Effizienz von Textübersetzungen in Bereichen wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Sprachverarbeitung. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Übersetzungssoftware und -dienste kontinuierlich verbessert und optimiert werden. Dies führt zu einer höheren Genauigkeit und Effizienz bei der Übersetzung von Texten in verschiedenen Sprachen. Darüber hinaus ermöglicht die fortschreitende Technologie eine schnellere Verarbeitung großer Mengen von Texten, was zu einer gesteigerten Effizienz bei der Übersetzung führt. Insgesamt trägt die fortschreitende Technologie dazu bei, die Qualität und Geschwind
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um die Effizienz und Leistungsfähigkeit zu verbessern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und Qualitätskontrollen zu automatisieren. Im Bereich des Marketings können sie helfen, personalisierte Werbekampagnen zu entwickeln und Kundenverhalten vorherzusagen. Darüber hinaus können sie in der Logistik eingesetzt werden, um Routen zu optimieren und Lieferketten zu verwalten.
Ähnliche Suchbegriffe für Effizienz:
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Künstliche Intelligenz (Spitzer, Manfred)
Künstliche Intelligenz , Künstliche Intelligenz: Expertenwissen gegen Hysterie Der renommierte Gehirnforscher , Psychiater und Bestseller-Autor Manfred Spitzer ist ein ausgewiesener Experte für neuronale Netze , auf denen KI aufbaut. Sein topaktuelles Buch über künstliche Intelligenz informiert, klärt auf - und macht klar, dass niemand vorhersehen kann, ob mit KI Rettung oder Untergang auf die Menschheit zukommt. »Wir brauchen nicht darüber nachzudenken, ob eine allgemeine KI irgendwann Bewusstsein hat oder die Menschheit vernichtet - das ist Science Fiction . Aber über reale Risiken und Gefahren von böswilligen Menschen, die KI für ihre Zwecke missbrauchen, müssen wir nachdenken - gründlich. Und über die Verantwortung der reichsten Unternehmen der Welt auch.« Manfred Spitzer Das Jahr 2023 wird als der Beginn einer neuen Epoche in die Menschheitsgeschichte eingehen, als »Plauder-KIs« wie ChatGPT Schlagzeilen machten. Künstliche Intelligenz verändert die Welt, und das schneller und weitergehend als gedacht. Das beschreibt der Neurowissenschaftler und Bestseller-Autor Manfred Spitzer eindrucksvoll in seinem neuen Buch. Sie funktioniert im Kern mit neuronalen Netzwerken, über die der Autor vor rund 30 Jahren bereits bahnbrechend geforscht hat. Er analysiert hier nun den Einsatz von KI in den Bereichen Medizin, Militär, Klima, Natur- und Geisteswissenschaften, Verbrechensbekämpfung, Politik, Wirtschaft sowie im Alltag. Sein beunruhigendes Fazit: KI durchdringt schon jetzt unser Leben und unsere Gesellschaft, und zwar ohne jede Regulierung , von vorheriger Technikfolgenabschätzung nicht zu reden. KIs produzieren eben nicht nur »Dummheiten«; in falschen Händen können sie die Menschheit in den Abgrund stürzen. Aus dem Inhalt: ChatGPT: Geist aus der Flasche - Der Plauderroboter - Sprengstoff, Ladendiebstahl, Folter und Weltuntergang - Vertrauen, Transparenz und Verantwortung Was bisher geschah: Von AlphaGo Zero bis MuZero - Künstliche Intuition - Hautkrebs und Handy - Eiweiß-Origami in der Molekularbiologie - Neue Antibiotika gegen unheilbare Krankheiten Gehirncomputer: Der erste Neuroinformatiker - Neuroplastizität - Abstraktion durch Tiefe - KI verbessert selbst - Algorithmen vs. neuronale Netzwerke Naturwissenschaft : Intuition - Denken, ohne zu denken Computer - »schnell und dumm«? KI - schon heute alltäglich: Innere Sicherheit: Predictive Policing - KI in Hollywood - globale Wettervorhersagen - KI an der Börse - KI bei Corona-Grenzkontrollen Geisteswissenschaft: Entzifferung von Keilschrift - Große Sprachmodelle - Ergänzung historischer Textfragmente - KI in der Archäologie - KI erweitert die Hermeneutik KI in der Medizin: Screening KI - Diagnostik von Gewebeproben - Krebsvorsorge - Lebenserwartung im Röntgenbild - Knochenbruch-Vorhersage - KI im klinischen Alltag Faszination und Angst: Menschen sind auch nur Maschinen - Echte und unechte Illusionen und Maschinen-Orchester Soziale Folgen: Vorurteile, Manipulation und der Verlust von Wahrheit - Rassistische KI - KI und Kriminalität - Radikalisierung als Geschäftsmodell - Weniger Wahrheit, Privatsphäre und Demokratie - ChatGPT in der Schule Die militärische Dimension von KI: Von MuZero zum Co-Piloten - Die DARPA, Drohnenschwärme und Soldaten - Das Grundproblem autonomer Systeme beim Militär KI: Rettung oder Bedrohung: Erdbebenvorhersage - KI und Klimakrise - Treibhausgas Methan - Goldener Wasserstoff - KI und das Problem atomarer, biologischer und chemischer Waffen - Regulierung: Prinzip Verantwortung , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231102, Produktform: Leinen, Autoren: Spitzer, Manfred, Seitenzahl/Blattzahl: 335, Keyword: AI; Bestseller-Autor; ChatGPT; Computer; Datenanalyse mit KI; Deep Learning; Digitale Revolution; Gehirnforscher; Gehirnmodellierung; KI; KI Buch; KI in der Medizin; KI in der Neurowissenschaft; KI und Gehirn; KI-Algorithmen; KI-Anwendungen; KI-Chatbots; KI-Technologien; Künstliche Intelligenz Bücher; Machine Learning; Manfred Spitzer; Neuronale Netze; Programmiersprache; Zukunft; kann ki denken; künstliche Intelligenz; künstliche intelligenz ethik; künstliche intelligenz nutzen; künstliche intelligenz sachbuch; verantwortung ki; was ist künstliche intelligenz, Fachschema: Kognitionspsychologie~Psychologie / Kognitionspsychologie~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Populärwissenschaftliche Werke~Künstliche Intelligenz~Die Natur: Sachbuch, Region: Deutschland, Zeitraum: 2020 bis 2029 n. Chr., Warengruppe: HC/Naturwissenschaften/Technik allg., Fachkategorie: Kognitive Psychologie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Droemer HC, Verlag: Droemer HC, Verlag: Droemer, Länge: 214, Breite: 145, Höhe: 35, Gewicht: 550, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783426448519, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0700, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2935860
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Preis: 249.00 € | Versand*: 5.95 €
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um die Effizienz und Produktivität zu steigern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren und die Produktivität zu steigern, indem sie beispielsweise die Wartung von Maschinen vorhersagen und automatisieren. Im Bereich des Marketings können diese Technologien genutzt werden, um personalisierte Werbekampagnen zu erstellen und die Effizienz von Marketingstrategien zu verbessern, indem sie das Verhalten der Verbraucher analysieren und Vorhersagen treffen. Im Gesundheitswesen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dazu beitragen, Diagnosen zu verbessern, medizinische Bildgebung zu analysieren und die Effizienz von Behandlungsplänen zu optimieren. Im Finanzwesen können diese Technologien einges
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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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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.
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