
Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python
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Beschreibung
"Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python" von Frank Langenau ist ein praxisorientiertes Buch, das Lesern einen klaren und zugänglichen Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bietet. Es konzentriert sich auf die Programmierung neuronaler Netze mit der Programmiersprache Python und richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Leser mit grundlegenden Programmierkenntnissen. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die theoretischen Grundlagen neuronaler Netze und erklärt, wie sie inspiriert von biologischen Gehirnstrukturen funktionieren. Anschließend führt es Schritt für Schritt durch den Prozess der Implementierung einfacher neuronaler Netzwerke, wobei praktische Beispiele und Übungen verwendet werden, um das Verständnis zu vertiefen. Die Leser lernen, wie sie eigene Modelle erstellen, trainieren und optimieren können. Besonderer Wert wird auf eine verständliche Darstellung gelegt, um komplexe Konzepte greifbar zu machen. Das Buch behandelt auch fortgeschrittenere Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), immer begleitet von anschaulichen Beispielen aus realen Anwendungsbereichen. Ziel ist es, den Lesern das notwendige Wissen zu vermitteln, um eigene Projekte im Bereich des maschinellen Lernens erfolgreich umzusetzen.
Produktdetails

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Über den Autor
Tariq Rashid ist Physiker, hat einen Master in Machine Learning und Data Mining und leitet die Londoner Python-Meetup-Gruppe mit 3.000 Mitgliedern. Er ist ein Verfechter des Open-Source-Gedankens und konnte unlängst eine Open-Source-Reform für die britische Regierung durchführen. Er ist der Überzeugung, dass immer noch zu viele wichtige Ideen schlecht erklärt werden. Seine persönliche Mission ist es, spannende, aber komplexe technische Konzepte besser zu vermitteln. Mit diesem Buch möchte er möglichst vielen Lesern Grundwissen über neuronale Netze zugänglich machen.
- Kartoniert
- 235 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- paperback
- 312 Seiten
- Erschienen 2013
- O'Reilly
- Kartoniert
- 332 Seiten
- Erschienen 2022
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- 488 Seiten
- Erschienen 2019
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- Erschienen 2007
- O'Reilly
- Kartoniert
- 585 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Kartoniert
- 445 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- Kartoniert
- 418 Seiten
- Erschienen 2008
- Wiley-Blackwell
- Kartoniert
- 341 Seiten
- Erschienen 2022
- O'Reilly