Neuronale Netze kompakt
Vom Perceptron zum Deep Learning
Seiten
2022
|
1. Auflage
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-29080-1 (ISBN)
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-29080-1 (ISBN)
- Schnelle Einführung in das Thema mit minimaler Mathematik
- Bietet einen kompakten Überblick zu neuronalen Netzen
- Mit Quickguide zum Einsatz neuronaler Netze
Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze.
Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze.
Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.
Die Zielgruppen:
- Praktiker des mittleren Managements mit wenig Zeit
- Menschen in Leitungsfunktion, denen bewusst ist, dass Daten ein neuer Treibstoff sind
- Start-Ups, die sich gerne das Label „Machine Learning“ geben wollen
- Neugierige zum Thema neuronale Netze
- Studierende aller Fachrichtungen
Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studium. Daniel Sonnet gründete zwei daten-getriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens.
Der Start - das Perceptron
Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze
Heutiger Status Quo: Deep Learning
Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze
Grenzen neuronaler Netze
Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.
Erscheinungsdatum | 17.07.2022 |
---|---|
Reihe/Serie | IT kompakt |
Zusatzinfo | VI, 146 S. 65 Abb., 50 Abb. in Farbe. |
Verlagsort | Wiesbaden |
Sprache | deutsch |
Maße | 127 x 203 mm |
Gewicht | 161 g |
Einbandart | kartoniert |
Themenwelt | Geschichte ► Teilgebiete der Geschichte ► Technikgeschichte |
Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken | |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Schlagworte | Buch Künstliche Intelligenz • Datenanlayse • Daten Gold • Deep learning • Einführung • Kompaktkurs • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Perceptron • Überblick |
ISBN-10 | 3-658-29080-3 / 3658290803 |
ISBN-13 | 978-3-658-29080-1 / 9783658290801 |
Zustand | Neuware |
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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