Microsofts KI-Plattform verständlich erklärt

Deep Learning mit Microsoft Azure

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261 Seiten, , broschiert
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6993-3
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6994-0
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6996-4
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Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6997-1

Auf der Azure-Plattform stellt Ihnen Microsoft eine Vielzahl an KI-Werkzeugen zur Verfügung. Diese vorkonfigurierten Dienste sowie die APIs für unterschiedliche Anwendungszwecke erleichtern Ihnen die Umsetzung eigener Deep-Learning-Projekte und verhelfen Ihnen zu einem schnellen Start in die KI-Entwicklung. Dieser praxisorientierte Guide bietet Ihnen eine übersichtliche Einführung in neuronale Netze und Machine Learning – geschrieben von Microsoft-Autoren, die an der Entwicklung der Azure-KI-Tools beteiligt waren und sie genau kennen.

  • Einstieg, Konzepte, Codebeispiele und Werkzeuge
  • Überblick über neuronale Netze, Machine Learning, Deep Learning
  • Cloud-Umgebungen für die Data Science- und KI-Entwicklung
261 Seiten, broschiert, 15,5 mm. Flexibles Handbuchformat 17,2 x 23 cm. Gedruckt auf holzfreiem 90g-Offsetpapier. Lesefreundliche Serifenschrift (The Antiqua B 9,35 Pt.). Einspaltiges Layout mit umfangreichem Index.
E-Book zum Herunterladen in den Formaten PDF (19 MB), EPUB (19 MB) und MOBI (32 MB) sowie als Onlinebuch. Dateien sind DRM-frei, mit personalisierter digitaler Signatur. Drucken, Copy & Paste sowie Kommentare sind zugelassen. Mit Abbildungen und Syntax-Hervorhebungen in Farbe. Inhaltsverzeichnis, Index und Verweise sind verlinkt. Weitere Informationen zum E-Book.

KI-Projekte mit Azure

  1. Ihr Einstieg in die professionelle KI-Entwicklung

    Bedienen Sie sich an Microsofts umfangreichen Werkzeugkasten und starten Sie schnell und einfach eigene KI-Projekte. Hier erfahren Sie, welche vorkonfigurierten und getesteten Hilfsmittel auf Sie warten.

  2. Neuronale Netze und mehr

    Neuronale Netze sind das theoretische Fundament der KI-Entwicklung. Verstehen Sie die Basis hinter Bild- und Spracherkennungswerkzeugen und lernen Sie kurz und übersichtlich, wie Deep-Learning-Prozesse funktionieren.

  3. Flexibel und punktgenau

    Stellen Sie Ihre Ergebnisse passend bereit und skalieren Sie die Rechenleistung genau nach Ihren Anforderungen. Wie Sie die Azure-Infrastruktur ideal nutzen, Daten auswerten und die virtuellen Umgebungen nutzen, zeigt Ihnen diese Insider Guide.

Aus dem Inhalt

  • KI, Deep Learning, Machine Learning: Eine Einführung
  • Der Deep Learning Workflow: Daten vorbereiten, Modelle trainieren, Ergebnisse auswerten
  • Einsatzgebiete und Anwendungsszenarien
  • Azure AI: Microsofts KI-Plattform
  • Cognitive Service: Visuelle Bildanalyse, Spracherkennung, Spracheingabe, Übersetzung
  • Überblick über neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, KI-Techniken
  • Convolutional und Recurrent Neural Networks
  • KI-Architekturen und Best Practices
Komplettes Inhaltsverzeichnis
»Ein praktischer Überblick, der Ihnen zeigt, wie Sie moderne KI-Lösungen mit der Microsoft-Cloud einsetzen«
Joseph Sirosh, CTO of Artificial Intelligence at Microsoft

Dr. Mathew Salvaris ist Senior Data Scientist bei Microsoft im Azure CAT, wo er in einem Team aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren arbeitet, das auf der Cloud-KI-Plattform von Microsoft Machine-Learning- und KI-Lösungen für externe Unternehmen entwickelt.

Dr. Danielle Dean ist Principal Data Science Lead bei Microsoft im Azure CAT, wo sie ein Team aus Datenwissenschaftlern und Ingenieuren leitet, das auf der Cloud-KI-Plattform von Microsoft zusammen mit externen Unternehmen Lösungen für künstliche Intelligenz entwickelt.

Dr. Wee Hyong Tok ist Principal Data Science Manager bei Microsoft im Bereich Cloud und KI. Er leitet das Team „AI for Earth Engineering and Data Science“ mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, die daran arbeiten, die Grenzen moderner Deep-Learning-Algorithmen und -Systeme zu erweitern.

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