Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning (IT kompakt)
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Beschreibung
"Neuronale Netze kompakt: Vom Perceptron zum Deep Learning" von Daniel Sonnet ist ein umfassendes Werk, das die Grundlagen und Entwicklungen im Bereich der neuronalen Netze behandelt. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Perceptron, dem einfachsten Modell eines künstlichen Neurons, und erklärt dessen Funktionsweise und Anwendungsmöglichkeiten. Im weiteren Verlauf wird der Leser durch die Evolution der neuronalen Netze geführt, einschließlich fortgeschrittener Konzepte wie mehrschichtige Netzwerke und Backpropagation. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Übergang zu modernen Deep-Learning-Methoden. Hierbei werden komplexe Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) erläutert, die für Anwendungen in Bild- und Sprachverarbeitung entscheidend sind. Der Autor legt Wert darauf, sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Implementierungen zu vermitteln, um den Lesern ein fundiertes Verständnis der Materie zu bieten. Das Buch richtet sich an IT-Interessierte, Studierende sowie Fachleute aus der Informatik und angrenzenden Disziplinen, die einen kompakten Überblick über neuronale Netze erhalten möchten. Es kombiniert theoretische Erklärungen mit praktischen Beispielen und bietet somit eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens vertraut machen wollen.
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