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Künstliche neuronale Netze

Daniel Scholz
Dieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen. Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten. Online findet sich Zusatzmaterial in Form von interaktiven Anwendungen sowie Codebeispielen.
Autor: Scholz, Daniel
EAN: 9783446484023
Sprache: Deutsch
Seitenzahl: 132
Produktart: Gebunden
Verlag: Carl Hanser Verlag Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG
Veröffentlichungsdatum: 09.05.2025
Untertitel: Die Welt der generativen KI verstehen
Schlagworte: Elektronik / Allgemeines, Einführung, Lexikon Nachrichtentechnik Algorithmus Informatik
Größe: 22 × 157 × 216
Gewicht: 520 g