Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften - Stephan Matzka

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Maschinelles Lernen verstehen und bewerten

(Autor)

Buch | Softcover
X, 218 Seiten | Ausstattung: Buch & eBook
2021 | 1. Auflage
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-34640-9 (ISBN)
44,99 inkl. MwSt
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  • Zeigt die wichtige Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Ingenieursberuf
  • Erklärt die Vorgehensweise unterschiedlicher Algorithmen ohne Programmierung
  • Vermittelt Beurteilungskompetenz zu Projekten im Bereich der KI

Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge.

Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. 

Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.

Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.

Grundlagen
Daten visualisieren und analysieren
Daten vorbereiten und bereinigen
Überwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen.

Erscheinungsdatum
Zusatzinfo X, 218 S. 94 Abb., 88 Abb. in Farbe. Book + eBook.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Maße 168 x 240 mm
Gewicht 396 g
Einbandart kartoniert
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik Maschinenbau
Schlagworte Algorithmus • Clustering • Dichtebasiert • Diskriminanzanalyse • Entscheidungsbaum • Generalisierung • Histogramm • Klassifizierung • K-means • k-nearest-Neighbor • Künstliche neuronale Netzwerke • random forest • Regression • Silhouettendiagramm • Statistische Kennwerte • Streudiagramm • Support Vector Machine • überwachtes Lernen • unüberwachtes Lernen • Zentrumsbasiert
ISBN-10 3-658-34640-X / 365834640X
ISBN-13 978-3-658-34640-9 / 9783658346409
Zustand Neuware
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