Geniale Ideen einfach erklärt

Neuronale Netze programmieren mit Python

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416 Seiten, , broschiert, in Farbe
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6142-5
416 Seiten, , in Farbe
E-Book-Formate: PDF, EPUB, MOBI
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6143-2
416 Seiten, , broschiert, in Farbe,
E-Book Formate: PDF, EPUB, MOBI
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6145-6
416 Seiten, , in Farbe
E-Book-Formate: PDF, EPUB, MOBI
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-6146-3

Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In ihnen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen. Um sie zu verstehen und gewinnbringend einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse.

  • Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen
  • Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
  • Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow
Ca. 416 Seiten, broschiert. Flexibles Format 17,2 x 23 cm. In Farbe gedruckt auf holzfreiem 90g-Offsetpapier. Gut lesbare serifenlose Schrift (Linotype Syntax 9,25 Pt.). Einspaltiges Layout mit farbigen Hervorhebungen in Grafiken und Formeln.
E-Book zum Herunterladen in den Formaten PDF, EPUB und MOBI sowie als Onlinebuch. Dateien sind DRM-frei, mit personalisierter digitaler Signatur. Drucken, Copy & Paste sowie Kommentare sind zugelassen. Abbildungen in Farbe. Inhaltsverzeichnis, Index und Verweise im Text sind verlinkt. Weitere Informationen zum E-Book.

Schritt für Schritt zum trainierten Modell

  1. Grundlagen

    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.

  2. Praxis, Praxis, Praxis

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

  3. Die Maschinen lernen lassen

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

Aus dem Inhalt

  • Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen
  • Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen
  • Neuronale Netze trainieren
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Wichtige mathematische Grundlagen
  • Reinforcement Learning
  • Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche
  • Back Propagation
  • Deep Learning
  • Einführung in TensorFlow
  • Werkzeuge für Data Scientists
»Dies ist ein Praxisbuch für Einsteiger!«

Dr. Roland Schwaiger ist Softwareentwickler, freiberuflicher Trainer und Berater. Die Entwicklung künstlicher Neuronaler Netze hat der promovierte Mathematiker viele Jahre über als Forscher begleitet und im Bereich Bilderkennung angewandt.
Bei seiner Arbeit legt er Wert darauf, Theorie und Praxis zu verbinden.

Dr. Joachim Steinwendner ist wissenschaftlicher Projektleiter mit den Schwerpunkten Data Science, Maschinelles Lernen, Empfehlungssysteme und Deep Learning.

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