Galert alexei (5 Ergebnisse)

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    Verlag: GRIN Verlag, 2007

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    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen 'intelligente' Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen.

  • Sprache: Deutsch

    Verlag: GRIN Verlag, 2007

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    Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher | Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen "intelligente" Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen.

  • Sprache: Deutsch

    Verlag: GRIN Verlag Sep 2007, 2007

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    Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen 'intelligente' Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen. 32 pp. Deutsch.

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    Verlag: GRIN Verlag Sep 2007, 2007

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    Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen 'intelligente' Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen.GRIN Publishing GmbH, Waltherstraße 23, 80337 München 32 pp. Deutsch.

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    Verlag: GRIN Verlag, 2007

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    Taschenbuch. Zustand: Neu. Frühwarnung durch Bilanzanalyse mittels neuronaler Netze | Alexei Galert | Taschenbuch | 28 S. | Deutsch | 2007 | GRIN Verlag | EAN 9783638787291 | Verantwortliche Person für die EU: GRIN Publishing GmbH, Waltherstr. 23, 80337 München, info[at]grin[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.