Neuronale Netze programmieren mit Python
Rheinwerk (Verlag)
978-3-367-10254-9 (ISBN)
Aus dem Inhalt:
Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen
Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen
Neuronale Netze trainieren
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Einführung in TensorFlow
Kompaktkurs Python
Wichtige mathematische Grundlagen
Reinforcement Learning
Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche
Back Propagation
Deep Learning
Werkzeuge für Data Scientists
Dr. Roland Schwaiger ist in so manchen Bereichen der IT-Welt zuhause – Entwickler, Dozent, Forscher und Autor. In seinem Buch „Schrödinger programmiert ABAP“ oder "Neuronale Netze programmieren mit Python" verbindet er technisches Know-how mit einem lockeren, humorvollen Stil, der selbst komplexe Themen verständlich und unterhaltsam macht. Seine berufliche Reise begann nach dem Studium der Informatik und Mathematik an der Bowling Green State University (Ohio, USA) und der Universität Salzburg, wo er in Mathematik/Informatik promovierte. Als Softwareentwickler bei der SAP AG in Walldorf sammelte er praktische Erfahrungen im Bereich Human Resources, bevor er sich der Wirtschaft und anwendungsbezogenen Projekten widmete. Seit Anfang 2000 unterrichtet Dr. Schwaiger an Fachhochschulen, Universitäten und für SAP. Dort bringt er Studierenden und Schulungsteilnehmern die Feinheiten der ABAP-Programmierung und Themen wie künstliche Intelligenz näher. Seine angewandte Forschung dreht sich um Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und innovative Ansätze in der Softwareentwicklung. Als Geschäftsführer der NoR GmbH, einem Unternehmen mit Fokus auf SAP-HCM, SAP-Technologien und KI, bringt er Praxis und Forschung zusammen. Ob in Vorlesungen, Workshops oder seinem Buch – Dr. Schwaiger vermittelt nicht nur Wissen, sondern auch Begeisterung für die Welt der Informatik.
Prof. Dr. Joachim Steinwendner ist Forschungsfeldleiter für Digital GeoHealth an der Fernfachhochschule Schweiz mit einer fundierten Expertise in Data Science, Maschinellem Lernen, Empfehlungssystemen und Deep Learning. Seine Forschungsarbeit umfasst die Entwicklung und Anwendung Künstlicher Intelligenz, insbesondere Neuronaler Netze, in den Domänen der Gesundheits- und Geoinformatik. Als Dozent an verschiedenen Hochschulen (unter anderem der ETH Zürich) legt er großen Wert darauf, komplexe KI-Technologien didaktisch ansprechend und verständlich zu vermitteln, um Studierende für diese Themen zu begeistern und praxisnah auf die Herausforderungen der digitalen KI-Transformation vorzubereiten.
Erscheinungsdatum | 19.12.2024 |
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Verlagsort | Bonn |
Sprache | deutsch |
Maße | 172 x 230 mm |
Themenwelt | Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge ► Python |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Schlagworte | Algorithmus Algoritmus • ChatGPT • Deep-Learning • Einstieg KI-Programmierung • Hand-Buch lernen Anleitung Tutorial Howto • KNN • Künstliche Intelligenz • Künstliches neuronales Netz • machine-learning • Mathematik • Neuronale Netze einfach erklärt • Python Java • Technik • Tensor-Flow |
ISBN-10 | 3-367-10254-7 / 3367102547 |
ISBN-13 | 978-3-367-10254-9 / 9783367102549 |
Zustand | Neuware |
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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