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Neuronale Netze kompakt = Vom Perceptron zum Deep Learning /

Record Type:	Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:	Neuronale Netze kompakt/ von Daniel Sonnet.
Reminder of title:	Vom Perceptron zum Deep Learning /
Author:	Sonnet, Daniel.
Description:	VI, 146 S. 65 Abb., 50 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:	Springer Nature eBook
Subject:	Artificial intelligence. -
Online resource:	https://doi.org/10.1007/978-3-658-29081-8
ISBN:	9783658290818

Neuronale Netze kompakt = Vom Perceptron zum Deep Learning /
Sonnet, Daniel.

Neuronale Netze kompaktVom Perceptron zum Deep Learning /[electronic resource] :von Daniel Sonnet. - 1st ed. 2022. - VI, 146 S. 65 Abb., 50 Abb. in Farbe.online resource. - IT kompakt,2195-366X. - IT kompakt,.

Der Start – das Perceptron -- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze -- Heutiger Status Quo: Deep Learning -- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze -- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen. Der Inhalt Der Start – das Perceptron Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze Heutiger Status Quo: Deep Learning Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze Grenzen neuronaler Netze Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein Die Zielgruppen Praktiker des mittleren Managements mit wenig Zeit Menschen in Leitungsfunktion, denen bewusst ist, dass Daten ein neuer Treibstoff sind Start-Ups, die sich gerne das Label „Machine Learning“ geben wollen Neugierige zum Thema neuronale Netze Studierende aller Fachrichtungen Der Autor Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studiums. Daniel Sonnet gründete zwei datengetriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. .

ISBN: 9783658290818

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