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Kleines Handbuch Neuronale Netze, Fachbücher von Norbert Hoffmann
Das Buch ist ein systematisch gegliedertes Lern- und Nachschlagewerk, in dem die wesentlichen Konzepte und Modelle neuronaler Netze dargestellt werden. Ziel des Buches ist es, insbesondere den Anwendern, die selbst Simulationsprogramme entwickeln wollen, die grundlegenden Kenntnisse in der notwendigen Tiefe zu vermitteln. Gleichzeitig ist das Buch eine wichtige Orientierungshilfe für Studenten der Informatik, Biologie, Neurophysiologie, Psychologie und Technik, die mehr über eines der spannendsten Gebiete heutiger interdisziplinärer Forschung erfahren möchten.
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Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel BaslerNeuronale Netze mit C# programmieren - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen. Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne grössere Rechnerressourcen umsetzen. Aus dem Inhalt Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Konzepte und Methoden von Machine Learning, neuronale Netze bauen und trainieren, Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron (MLP), Backpropagation, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Machine Learning as a Service, Predictive Analytics, Objekterkennung, Sentiment-Analyse. Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt unter anderem Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze zur Analyse von nichtlinearen Strukturmodellen mit latenten Variablen, Taschenbuch von Adolf Zander, Deutscher Universitätsverlag,Neuronale Netze Zur Analyse Von Nichtlinearen Strukturmodellen Mit Latenten Variablen, Taschenbuch Von Adolf Zander, Deutscher Universitätsverlag, 978-3-8244-7259-8, Seitenanzahl: 27054,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Bod Vorhersage von Kreditrisiken: Neuronale Netze und SVMs im Vergleich (Deutsch, Aditya Wanjale, Kirti Wanjale) (57205262)
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Vorhersage von Kreditrisiken: Neuronale Netze und SVMs im Vergleich, Taschenbuch von Kirti Wanjale,Aditya Wanjale, Verlag Unser Wissen,
Vorhersage Von Kreditrisiken: Neuronale Netze Und Svms Im Vergleich, Taschenbuch Von Kirti Wanjale,aditya Wanjale, Verlag Unser Wissen, 978-620-8-63889-4, Seitenanzahl: 60
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Vorhersage von Kreditrisiken: Neuronale Netze und SVMs im Vergleich, Taschenbuch von Kirti Wanjale,Aditya Wanjale, Verlag Unser Wissen,Vorhersage Von Kreditrisiken: Neuronale Netze Und Svms Im Vergleich, Taschenbuch Von Kirti Wanjale,aditya Wanjale, Verlag Unser Wissen, 978-620-8-63889-4, Seitenanzahl: 6043,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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