Neuronale Netze programmieren mit Python: Ihre Einführung in Künstliche Intelligenz. Inkl. KI-Lernumgebung und TensorFlow-Einstieg. Ausgabe 2020

Steinwendner, Joachim, Schwaiger, Roland

ISBN 10: 3836274507 / ISBN 13: 9783836274500

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Dati bibliografici

• Titolo: Neuronale Netze programmieren mit Python: Ihre Einführung in Künstliche Intelligenz. Inkl. KI-Lernumgebung und TensorFlow-Einstieg. Ausgabe 2020
• Lingua: Tedesco
• ISBN 10: 3836274507
• ISBN 13: 9783836274500
• Rilegatura: Brossura
• Condizione: as new

Descrizione articolo

Riassunto

Geniale Ideen einfach erklärt: Der verständliche Einstieg in die KI-Welt

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 die verschiedenen Netztypen einfach selbst nach!

Dieses Buch hilft Ihnen bei Ihren ersten Ausflügen in die KI-Welt. Profitieren Sie vom Wissen der beiden KI-Experten und lernen Sie, wie Sie eigene Neuronale Netze programmieren. Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Alles wird Ihnen anschaulich erklärt, mit zahlreichen Abbildungen und komplett in Farbe. Eine unterhaltsame Reise in eine der faszinierendsten neuen Computer-Technologien.

• Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen
• Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
• Mit fertiger Lernumgebung, Einstieg in TensorFlow 2 und Keras
• Komplett in Farbe, mit zahlreichen Abbildungen und Grafiken

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

Die Fachpresse zur Vorauflage:

LINUX MAGAZIN: »Eine rundum gelungene, recht gründliche und gut verständliche Einführung ins maschinelle Lernen mit neuronalen Netzen.«

iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Entwickler bekommen hier eine Menge Theorie inklusive der mathematischen Grundlagen serviert (...). «

Dalla quarta di copertina

Grundlagen: Schritt für Schritt zum trainierten Modell!

Für Ihren leichten Einstieg haben die Autoren eine Lernumgebung vorbereitet, erläutern alle mathematischen Konzepte von Grund auf und fangen mit einfachen Neuronalen Netzen an. Python-Crashkurs inklusive!

Praxis, Praxis, Praxis

Die Theorie ist in diesem Fall wirklich wichtig. Und dann codieren Sie selbst, und zwar verschiedene Netztypen – und wenden sie auf verschiedene Fragestellungen an.

Die Maschinen lernen lassen

Neuronale Netze müssen trainiert werden, und dabei kommt es auf das Wie an! Lernen Sie direkt am Beispiel, wie Sie Fallstricke umgehen, Trainingsdaten geschickt nutzen, Werkzeuge auswählen und die Trefferquoten Ihrer Modelle erhöhen.