Titel: Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verst?ndlicher Einstieg mit Python (Animals)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3960092458
ISBN-13: 9783960092452
Einband: Softcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Neuronale Netze und Grundlagen der K�nstlichen Intelligenz verst�ndlich dargestellt

Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie au�ergew�hnlich klar erkl�rt.
Neu in der vollst�ndig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschlie�end mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu �berf�hren.
Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc.

Neuronale Netze sind Schl�sselelemente des Deep Learning und der k�nstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tats�chlich funktionieren.

Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt f�r Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten:

Zun�chst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Daf�r brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erl�utert. Eine Kurzeinf�hrung in die Analysis unterst�tzt Sie dabei.
Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einf�hrung in die popul�re und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allm�hlich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht.
Im n�chsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteri�se Innere eines neuronalen Netzes.
Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschlie�end mit PyTorch und �berf�hren es damit in ein typisches professionelles Szenario.

�ber die Autorin bzw. 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. Seine pers�nliche Mission ist es, spannende, aber komplexe technische Ideen besser zu vermitteln.
Er hat eine besondere Gabe, schwierige Konzepte verst�ndlich zu erkl�ren. Dadurch werden neuronale Netze f�r alle technisch Interessierten zug�nglich und praktisch nachvollziehbar.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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