Neuronale Netze programmieren mit Python: Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathe-Grundlagen : Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation u. v. m. : Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow
Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und einzusetzen, programmieren Sie ve...
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| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bonn
Rheinwerk Verlag
2025
|
| Ausgabe: | 3. Auflage |
| Schriftenreihe: | Rheinwerk Computing
|
| Schlagworte: | |
| Zusammenfassung: | Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. |
| Beschreibung: | Auf dem Cover: Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathe-Grundlagen; Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation u. v. m.; inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow; alle Beispielprojekte zum Download; inkl. Transformer und LLMs |
| Beschreibung: | 510 Seiten Illustrationen, Diagramme 23 cm x 17.2 cm |
| ISBN: | 9783367102549 |
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| spelling | Steinwendner, Joachim Verfasser (DE-588)1185588744 aut Neuronale Netze programmieren mit Python Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger 3. Auflage Bonn Rheinwerk Verlag 2025 510 Seiten Illustrationen, Diagramme 23 cm x 17.2 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Rheinwerk Computing Auf dem Cover: Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathe-Grundlagen; Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation u. v. m.; inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow; alle Beispielprojekte zum Download; inkl. Transformer und LLMs Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Deep Learning (DE-588)1135597375 gnd rswk-swf Python 3.x (DE-588)7692360-5 gnd rswk-swf Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 gnd rswk-swf TensorFlow (DE-588)1153577011 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Programmierung (DE-588)4076370-5 gnd rswk-swf Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd rswk-swf Neuronale Netze KI KNN Künstliche Intelligenz Machine Learning TensorFlow Einführung KI (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s Python 3.x (DE-588)7692360-5 s DE-604 Deep Learning (DE-588)1135597375 s Programmierung (DE-588)4076370-5 s Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 s Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 s TensorFlow (DE-588)1153577011 s Schwaiger, Roland Verfasser (DE-588)1044619511 aut Galileo Press (DE-588)1065964404 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-367-10256-3 |
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