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Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning de Daniel Sonnet

Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning: IT kompakt

Autor Daniel Sonnet
de Limba Germană Paperback – 16 iul 2022
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.
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Din seria IT kompakt

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Specificații

ISBN-13: 9783658290801
ISBN-10: 3658290803
Ilustrații: VI, 146 S. 65 Abb., 50 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 127 x 203 mm
Greutate: 0.16 kg
Ediția:1. Aufl. 2022
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Seria IT kompakt

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

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.

Notă biografică

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. 

Textul de pe ultima copertă

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. 

Caracteristici

Schnelle Einführung in das Thema mit minimaler Mathematik Bietet einen kompakten Überblick zu neuronalen Netzen Mit Quickguide zum Einsatz neuronaler Netze