Produkt zum Begriff Treffen:
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Treffen mit Sara
Treffen mit Sara , "Treffen mit Sara" entstand in einem Wohnzimmer in Berlin-Charlottenburg. Hier erzählte Sara Bialas, die als Stefania Sliwka geboren wurde, ihre Lebensgeschichte; so bildlich und fesselnd, so bewegend und schockierend, so amüsant und irritierend, dass sie weitererzählt werden muss. Sie hat als Einzige ihrer Familie die nationalsozialistische Verfolgung, Deportation und Zwangsarbeit überlebt. Sie hat Kinder geboren, obwohl ihr die Fähigkeit dazu genommen werden sollte. Sie hat die Deutschen verabscheut und sich Deutschland trotzdem auf ihre Weise genähert. Die Gestalterin Lena Müller wurde für ihr Abschlussprojekt im Fachbereich Grafikdesign am Lette Verein Berlin zweifach mit dem "Lette Design Award by Schindler" ausgezeichnet. Für die Lebenserzählungen von Sara hat sie mit einem jungen und zeitgenössischen Blick eine neue Ästhetik für das Zeitzeugnis und die Erinnerungskultur entwickelt. Sara Bialas wurde 1927 als Stefania Sliwka in Czestochowa, Polen geboren. Ihre Eltern und ihre Schwestern fallen dem NS-Regime zum Opfer. 1941 wird Sara während einer Razzia in der Wohnung ihrer Schwester entdeckt und in das Zwangsarbeiterlager Wolta-Gabersdorf, Tschechien deportiert. Hier muss sie bis zur Befreiung durch die sowjetische Armee in den Textilfabriken von Hasse Co, Etrich und Vereinigte Textilwerke K.H Barthel Zwangsarbeit leisten, Hunger und Misshandlung erleiden. Zurück in Czestochowa begegnet sie ihrem späterem Ehemann Mosche Tenenberg. Im DP-Lager Ainring bei Freilassing (Bayern) bringt Sara 1946 ihren Sohn Bernard zur Welt. 1947 beschließt die Familie, zu Verwandten nach Paris zu ziehen. 1948 wird ihr zweiter Sohn Robert geboren. 1949 wandern sie nach Israel aus. Hier lebt die Familie, bis sie sich 1961 genötigt sehen, das Land in Richtung DDR, nach Ost-Berlin, zu verlassen. Über die Gründe spricht sie bis heute nicht. 1975, einige Jahre nach dem Tod von Mosche Tenenberg, heiratet Sara Heinz Bialas. Sie lebt heute in Berlin-Charlottenburg. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202104, Produktform: Leinen, Redaktion: e. V., Erinnern und VerANTWORTung, Seitenzahl/Blattzahl: 120, Keyword: Deportation; Berlin; Jüdinnen; Juden; DDR; Israel; Antisemitismus; jüdisch; Zwangsarbeit; Holocaust; Erinnerungskultur; Nationalsozialismus, Fachschema: Judentum / Biografie, Fachkategorie: Autobiografien: allgemein~Memoiren, Berichte/Erinnerungen~Biografien: Religion und Spirituelles, Thema: Auseinandersetzen, Fachkategorie: Autobiografien: historisch, politisch, militärisch, Thema: Entdecken, Text Sprache: ger, Verlag: Hentrich & Hentrich, Verlag: Hentrich und Hentrich Verlag Berlin, Breite: 134, Höhe: 17, Gewicht: 295, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 19.90 € | Versand*: 0 € -
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 € -
Schleich Wohnwagen für geheime Club-Treffen
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Wir treffen uns in New York
Einst war Katee Rose Amerikas bekanntester Popstar. Gemeinsam mit ihrem Freund Ryan, Sänger einer angesagten Boyband, stand sie ständig im Rampenlicht. Bis Katee der ganze Rummel zu viel wurde und sie Zuflucht bei Ryans Bandkollegen Cal suchte. Eine gemeinsame Nacht zerstörte ihr altes Leben für immer. Heute heißt Katee wieder Kathleen und hat das Leben als Star längst hinter sich gelassen. Doch dann bietet ihr ausgerechnet Cal eine einmalige Chance: die Hauptrolle in einem Musical am Broadway. Kathleen nimmt sich fest vor, dieses Mal Abstand zu ihm zu halten. Aber gegen seine Anziehungskraft ist sie genauso machtlos wie früher ... Für alle, die diese Tropes lieben: •Celebrity romance •Second chance •Forbidden love •Friends to lovers
Preis: 13.00 € | Versand*: 3.95 €
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Wie können maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz dazu beitragen, komplexe Datenmuster zu analysieren und Vorhersagen zu treffen?
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können große Mengen von Daten verarbeiten und Muster erkennen, die für menschliche Analysten schwer zu erkennen sind. Durch Algorithmen und Modelle können sie diese Muster nutzen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen. Auf diese Weise können sie Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Effizienz 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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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Treffen:
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Flensted Mobiles - Elefanten Treffen Mobile, bunt
Elefantenrunde im Kinderzimmer! Das Mobile Elefanten Treffen von Flensted Mobiles bringt drei gemütliche Dickhäuter ins Kinderzimmer. Die Tiere kreisen gemütlich am Mobile und sind kindgerecht in Farbe und Form.
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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
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Gorges, Anne: Bin im Garten - Jesus treffen
Bin im Garten - Jesus treffen , Der Garten ist Anne Gorges Lieblingsplatz und ihr Rückzugsort. Denn hier begegnet ihr ein Gott, der das alles geschaffen hat. Zwischen Unkraut und Ernte wird ihr getriebenes Herz still und heilt. Zwischen Erfolgserlebnissen und gescheiterten Versuchen wächst sie über sich hinaus und ist zugleich erfüllt von neuer Demut und Dankbarkeit. Während sie mit dreckigen Händen vor dem Blumenbeet kniet, Unkraut zupft, Unnötiges abschneidet, entdeckt sie, was es heißt, im Rhythmus zu leben, loszulassen und wieder aufzustehen. Ihr Garten verbindet Anne Gorges auf eine ganz besondere Weise mit Gott. In der Natur wird ihr Glaube - wortwörtlich - geerdet. In diesem Buch lädt sie uns in ihren Garten ein: Sie erzählt von Unkrautbeeten und Hängemattenmomenten, von Erfolgen und Misserfolgen beim Gärtnern. Und findet in allen vier Jahreszeiten immer wieder inspirierende Parallelen zu biblischen Geschichten, zum Glauben und zum Leben. Egal, ob man sich lieber im Liegestuhl oder im Beet aufhält: Dieses Buch ist für Naturliebhaberinnen und Gartenfreunde - und alle, die es noch werden wollen. , >
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 € -
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 €
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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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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 Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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