Neuronale Netze: Grundlagen und mathematische Modellierung

"Neuronale Netze: Grundlagen und mathematische Modellierung" von Adolf Grauel ist ein umfassendes Werk, das sich mit den theoretischen und praktischen Aspekten neuronaler Netzwerke befasst. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und maschinellen Lernens, wobei der Schwerpunkt auf der mathematischen Modellierung und den Algorithmen liegt, die neuronale Netze antreiben. Grauel beginnt mit einer historischen Übersicht über die Entwicklung neuronaler Netzwerke und deren Bedeutung in verschiedenen Bereichen wie Mustererkennung, Sprachverarbeitung und Bildanalyse. Im weiteren Verlauf des Buches werden die biologischen Inspirationen hinter künstlichen neuronalen Netzen erläutert, gefolgt von einer tiefgehenden Analyse der zugrunde liegenden mathematischen Konzepte. Der Autor behandelt verschiedene Architekturen neuronaler Netzwerke, einschließlich Feedforward-Netzen, rekurrenten Netzen und konvolutionalen Netzen. Jedes Kapitel enthält ausführliche Erklärungen zu den Trainingsmethoden, Optimierungsalgorithmen und Regularisierungstechniken sowie praxisnahe Beispiele und Übungen zur Vertiefung des Verständnisses. Ein besonderes Highlight des Buches ist die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung. Grauel zeigt auf anschauliche Weise, wie mathematische Modelle implementiert werden können und welche Herausforderungen dabei auftreten können. Das Buch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Fachleute aus den Bereichen Informatik, Mathematik und Ingenieurwissenschaften, die ein fundiertes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze entwickeln möchten. Insgesamt bietet "Neuronale Netze: Grundlagen und mathematische Modellierung" eine solide Grundlage für das Studium künstlicher Intelligenz mit einem klaren Fokus auf mathematischer Präzision und praktischer Relevanz.