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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
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 75.90 € | Versand*: 5.99 € -
Kultur & Shopping - 7 Nächte
Enthaltene Leistungen: 7 Übernachtungen im komfortablen Hotelzimmer , Täglich Frühstück vom reichhaltigen Buffet, Leihbademantel auf Ihrem Zimmer, Tägliche Nutzung des Schwimmbadbereiches , Kostenfreie Parkplätze direkt am Hotel
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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 beeinflusst maschinelles Lernen die Zukunft der Technologie und der Arbeitswelt?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Dadurch können Technologien wie selbstfahrende Autos oder personalisierte Medizin weiterentwickelt werden. Gleichzeitig könnten einige Arbeitsplätze durch Automatisierung ersetzt werden, während neue Berufe im Bereich der künstlichen Intelligenz entstehen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Wirtschaft?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, was zu innovativen Technologien führt. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen effizienter arbeiten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Langfristig wird maschinelles Lernen die Wirtschaft transformieren und zu einem Wettbewerbsvorteil für Unternehmen werden.
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Was sind die verschiedenen Verwendungen des Schlüsselworts in den Bereichen Technologie, Wissenschaft, Wirtschaft, Gesundheit, Bildung, Umwelt, Kunst, Kultur, Politik und Sport?
In der Technologie wird das Schlüsselwort verwendet, um Daten zu verschlüsseln und die Sicherheit von Informationen zu gewährleisten. In der Wissenschaft wird das Schlüsselwort verwendet, um wichtige Konzepte oder Variablen in einer Studie zu kennzeichnen. In der Wirtschaft wird das Schlüsselwort verwendet, um relevante Themen oder Trends in einer Branche zu identifizieren. In der Gesundheit wird das Schlüsselwort verwendet, um wichtige Informationen über Krankheiten, Behandlungen oder Gesundheitsrisiken zu vermitteln.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Kultur & Shopping - 4 Nächte
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Kassel - Kunst & Kultur
Von der Gemäldegalerie Alte Meister über Graffitikunst im szenigen Schillerviertel bis hin zu den Galerien der Südstadt: In Kassel ist Kunst zu Hause – auch im Straßenbild, wo die Außenwerke der Weltkunstausstellung documenta immer wieder faszinierende Perspektiven eröffnen. Enthaltene Leistungen: 2 x Übernachtung (Kategorie Komfort), reichhaltiges Frühstück vom Buffet, die 'MeineCardKassel+' (für 72 Stunden freie Nutzung des ÖPNV und jede Menge Eintrittsermäßigungen im Stadtgebiet), 1 x lokaler Goodie je Person, Adressen und Insidertipps zu Orten und Dingen, die Sie in Kassel gesehen haben sollten, erhalten Sie an der Rezeption, Audioguide Street Art in Kassel, kostenloses WLAN, 1 x Flasche Wasser auf dem Zimmer, die besondere Empfehlung: auf Wunsch vermittelt das Hotelteam Ihnen den Kontakt zu lokalen Künstlern, Märchenerzählern, regionalen Tourguides, etc.
Preis: 128.00 € | Versand*: 0 € -
Kunst, Kultur, Köstlichkeiten
Enthaltene Leistungen: 2 x Übernachtung inkl. Frühstücksbüffet, 3 Tage Citytourcard Innenraum, Inkl. ermäßigtem Eintritt von 30 touristischen Sehenswürdigkeiten
Preis: 132.00 € | Versand*: 0 € -
Huh, Yoon-Sun: Migration, Bildung und Gesundheit
Migration, Bildung und Gesundheit , Der in dem Band "Migration, Bildung und Gesundheit" vorgestellte Ansatz einer inklusiven interkulturellen Pädagogik von Bewegung, Spiel und Sport zielt ab auf eine ganzheitliche gesunde Entwicklung und Bildung von Menschen. Adressiert werden "alle" Menschen: gleich, welcher sozialen und kulturellen Herkunft, welchen Alters, Geschlechts, Bildungs- und Gesundheitsstatus, ob mit oder ohne Behinderung diese sind. Inklusive interkulturelle Bildung und Erziehung findet in relevanten schulischen sowie außerschulischen Praxen bzw. Handlungsfeldern statt und richtet sich auf die gesamte Lebensspanne: von der Kindheit über die Jugend, das Erwachsenenleben bis in das hohe Lebensalter. In einem ersten Teil des Bandes führt die Autorin in die Problemzusammenhänge zwischen Migration, Bildung und Gesundheit ein. Im zweiten Teil werden die Grundzüge und Perspektiven einer inklusiven interkulturellen Pädagogik von Bewegung, Spiel und Sport entfaltet und an Vermittlungsbeispielen aus unterschiedlichen Bereichen der Bildungspraxis veranschaulicht. Behandelt werden dabei Themen in interkultureller Perspektive wie: "Der internationale Sport und die olympische Idee", ",Bewegungsspiele aus aller Welt", ,"Gesundheitsorientierte Bewegung aus Ost und West", "Maskenspiel und Maskentanz", "inklusive ästhetische Bildung" u. a. m. , >
Preis: 48.00 € | Versand*: 0 €
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Was sind die verschiedenen Verwendungen des Schlüsselworts in den Bereichen Technologie, Wissenschaft, Wirtschaft, Gesundheit, Bildung, Umwelt, Kunst, Kultur, Sport und Politik?
In der Technologie wird das Schlüsselwort verwendet, um bestimmte Funktionen oder Befehle in einem Programm zu kennzeichnen und zu aktivieren. In der Wissenschaft wird das Schlüsselwort verwendet, um wichtige Konzepte oder Variablen in einer Studie oder Forschung zu identifizieren und zu analysieren. In der Wirtschaft wird das Schlüsselwort verwendet, um relevante Trends oder Themen in einem Markt oder einer Branche zu identifizieren und zu verfolgen. In der Gesundheit wird das Schlüsselwort verwendet, um bestimmte Krankheiten, Behandlungen oder Gesundheitsrisiken zu kennzeichnen und zu untersuchen.
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Was sind die verschiedenen Verwendungen des Keywords in den Bereichen Technologie, Wissenschaft, Gesundheit, Bildung, Wirtschaft, Umwelt, Kunst, Sport, Politik und Kultur?
In der Technologie wird das Keyword verwendet, um die neuesten Entwicklungen und Trends in der Branche zu beschreiben, wie z.B. künstliche Intelligenz und Blockchain-Technologie. In der Wissenschaft wird das Keyword verwendet, um Forschungsergebnisse und wissenschaftliche Erkenntnisse zu beschreiben, z.B. in den Bereichen Biologie und Physik. In der Gesundheit wird das Keyword verwendet, um über medizinische Behandlungen, Krankheiten und Gesundheitsvorsorge zu berichten. In der Bildung wird das Keyword verwendet, um über Lehrpläne, Bildungspolitik und pädagogische Innovationen zu sprechen. In der Wirtschaft wird das Keyword verwendet, um über Finanzmärkte, Unternehmensstrategien und Wirtschaftspolitik zu berichten. In der Umwelt wird das Keyword verwendet, um über Um
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Was sind die verschiedenen Verwendungen des Schlüsselworts in den Bereichen Technologie, Wissenschaft, Bildung, Gesundheit, Wirtschaft, Umwelt, Kunst, Kultur, Sport und Politik?
In der Technologie wird das Schlüsselwort verwendet, um den Zugriff auf bestimmte Daten oder Funktionen zu steuern, wie z.B. bei Verschlüsselungstechnologien oder Zugangsberechtigungen. In der Wissenschaft wird das Schlüsselwort verwendet, um wichtige Konzepte oder Variablen in Forschungsarbeiten zu kennzeichnen und zu identifizieren. In der Bildung wird das Schlüsselwort verwendet, um Schlüsselkonzepte oder -fähigkeiten zu betonen, die für das Verständnis eines bestimmten Themas oder einer Disziplin entscheidend sind. In der Gesundheit wird das Schlüsselwort verwendet, um wichtige Informationen oder Parameter zu kennzeichnen, die für die Diagnose, Behandlung oder Prävention von Krankheiten relevant sind.
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.
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