Implementierung eines Deep Learning-Modells für die Objekterkennung : Künstliche Intelligenz für Computer Vision
Lingua: tedesco
Editore: Verlag Unser Wissen, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Einem Computer oder Roboter die Fähigkeit zu verleihen, eine Form oder ein Muster in einem Bild zu erkennen, ist ein sehr schwieriges, aber nicht unmögliches Problem. Der Einsatz von Lernalgorithmen ermöglicht es einem Computer, eine Form in einem Bild zu identifizieren, um sie zu klassifizieren, zu lokalisieren oder zu analysieren. Diese Form kann ein Buchstabe, eine Zahl oder ein reales Objekt sein. Auf dem Gebiet der Mustererkennung wurden zahlreiche Forschungsarbeiten vorgelegt, um die Leistung von Lernalgorithmen in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern. Seit den 1940er Jahren versuchen Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, die Geheimnisse der Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu entschlüsseln, in der Hoffnung, sie eines Tages virtuell nachbilden und auf Maschinen übertragen zu können, die so intelligent und autonom wie der Mensch werden würden. Die Forschung machte dramatische Fortschritte und begann mit der Entwicklung intelligenter Maschinen. Früher war die KI ein phantastisches Konzept aus der Science-Fiction, doch heute ist sie alltägliche Realität geworden. Neuronale Netze ebnen den Weg für einen Durchbruch beim maschinellen Lernen, dem so genannten 'Deep Learning'. Deep Learning und Computer Vision verändern die Art und Weise, wie wir mit all den Maschinen und Geräten in unserem Leben interagieren, da sie in der Lage sind, das, was sie sehen, in Echtzeit zu verarbeiten.…
Codice articolo 9786204780344
- Titolo
- Implementierung eines Deep Learning-Modells für die Objekterkennung : Künstliche Intelligenz für Computer Vision
- Autore
- Riadh Ayachi
- Editore
- Verlag Unser Wissen
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- tedesco
- ISBN 10
- 6204780344
- ISBN 13
- 9786204780344
- Peso dell'articolo
- 161 grammi
- Dimensioni
- 220x150x7 mm
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