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Künstliche neuronale Netze
die Welt der generativen KI verstehen
Verfasser:
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Scholz, Daniel (Verfasser)
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Jahr:
2025
Verlag:
München, Hanser
Mediengruppe:
MONO
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| Standorte | Standort 2 | Status | Vorbestellungen | Frist | Barcode | Lageplan | Signaturfarbe |
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Standorte:
TVU 22
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Standort 2:
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Status:
Verfügbar
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Vorbestellungen:
0
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Frist:
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Barcode:
00135369
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Lagepläne:
Lageplan
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Signaturfarbe:
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Dieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen.
Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten. (Quelle: Verlag) - Literaturangaben
Verfasserangabe:
Daniel Scholz
Jahr:
2025
Verlag:
München, Hanser
Aufsätze:
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Systematik:
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ISBN:
978-3-446-48402-3
Beschreibung:
XIII, 116 Seiten, Illustrationen
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MONO