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Verfasst von:Rashid, Tariq [VerfasserIn]   i
Titel:Neuronale Netze selbst programmieren
Titelzusatz:ein verständlicher Einstieg mit Python
Mitwirkende:Langenau, Frank [ÜbersetzerIn]   i
Werktitel:Make your own neural network
Verf.angabe:Tariq Rashid ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau
Ausgabe:2., aktualisierte und erweiterte Auflage
Verlagsort:Heidelberg
Verlag:O'Reilly®
Jahr:2024
Umfang:249 Seiten
Illustrationen:Illustrationen, Diagramme
Format:24 cm x 16.5 cm
ISBN:978-3-96009-245-2
 3-96009-245-8
Abstract:Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt. Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen. Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. Im nächsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht - nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschließend mit PyTorch und überführen es damit in ein typisches professionelles Szenario.
URL:Inhaltstext: http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=ffaf9625d3b547b5af432355d87b3dbb&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm
 Cover: https://www.dietmardreier.de/annot/564C42696D677C7C393738333936303039323435327C7C434F50.jpg?sq=2
 Inhaltsverzeichnis: https://d-nb.info/1328563197/04
Schlagwörter:(s)Neuronales Netz   i / (s)Python <Programmiersprache>   i
 (s)Künstliche Intelligenz   i / (s)Datenbankverwaltung   i / (s)Neuronales Netz   i
Sprache:ger
Bibliogr. Hinweis:Parallele Sprachausgabe
 Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmieren. - 2., aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg : O'Reilly, 2024. - 1 Online-Ressource (249 Seiten)
 Erscheint auch als : Online-Ausgabe, Ebsco: Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmieren. - 2., aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg : O'Reilly®, 2024. - 1 Online-Ressource (249 Seiten)
RVK-Notation:ST 301   i
 ST 250   i
Sach-SW:COMPUTERS / Artificial Intelligence
 COMPUTERS / Database Management / Data Mining
 Data Mining
K10plus-PPN:1888780053
Exemplare:

SignaturQRStandortStatus
LN-U 10-18439::(2)QR-CodeZweigstelle Neuenheim / Lehrbuchsammlung3D-Planbestellbar
Mediennummer: 20223539
LN-U 10-18439::(2)QR-CodeZweigstelle Neuenheim / Lehrbuchsammlung3D-Planbestellbar
Mediennummer: 20223673

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