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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 68.31 € | Versand*: 5.99 € -
Nachhaltigkeit im Nonprofit-Bereich
Nachhaltigkeit im Nonprofit-Bereich , Nachhaltiges Handeln ist in der Wirtschaft zwischenzeitlich als zentrale Säule verankert. Nicht zuletzt durch neue EU-Verordnungen im Rahmen des Europäischen Green Deals ist es vom ehemaligen Alleinstellungsmerkmal zur Pflichtaufgabe für (Sozial-)Unternehmen geworden. Das Praxisbuch nimmt diese Veränderungen in den Blick, motiviert Entscheidungsträger:innen im Nonprofit- Bereich und gibt konkrete Hilfestellung für die Umsetzung von Nachhaltigkeitsmanagement in Nonprofit-Organisationen. Eine nachhaltig aufgestellte Sozialwirtschaft, die auch aus einer inneren Überzeugung heraus handelt, ist zukunfts- und wettbewerbsfähig und ein attraktiver Arbeitgeber. Diese Potenziale gilt es frühzeitig zu nutzen. Das Buch führt zunächst in die gesetzlichen Rahmenwerke und deren Relevanz für Nonprofit-Organisationen ein. Anschließend nimmt es die steigenden Anforderungen an die Nachhaltigkeitsberichterstattung in den Blick und erleichtert den Einstieg in Management- und Berichtssysteme durch konkrete Einblicke von Anwender- Organisationen. Darüber hinaus arbeitet es die Bedeutung von Nachhaltigkeit für die Unternehmensführung sowie die veränderten Rahmenbedingungen bezüglich der Wirtschaftsprüfung heraus. Abschließend wird ein Tool vorgestellt, das die Erfassung von Nachhaltigkeits- Kennzahlen erleichtern kann. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 32.10 € | Versand*: 0 €
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen.
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In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern.
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Zukunft der Technologie und der Arbeitswelt?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Dadurch können Technologien wie selbstfahrende Autos oder personalisierte Medizin weiterentwickelt werden. Gleichzeitig könnten einige Arbeitsplätze durch Automatisierung ersetzt werden, während neue Berufe im Bereich der künstlichen Intelligenz entstehen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Handbuch Nachhaltigkeit im Vergaberecht
Handbuch Nachhaltigkeit im Vergaberecht , Zum Werk Das Handbuch behandelt die gesamte Bandbreite der strategischen Beschaffung unter Berücksichtigung von qualitativen, ökologischen, sozialen und innovativen Aspekten. Systematisch werden die rechtlichen Grundlagen für die Berücksichtigung von Aspekten der sozialen und ökologischen Nachhaltigkeit im Vergaberecht dargestellt. Die Möglichkeiten der Implementierung von Nachhaltigkeitskriterien in Vergabeverfahren werden praxisnah und dogmatisch fundiert aufgezeigt. Inhalt Grundlagen: Von dem Begriff und der Dimension der Nachhaltigkeit über die bestehenden Rechtsgrundlagen bis hin zur strategischen Gestaltung der Beschaffung. Vorbereitung des Vergabeverfahrens: Haushalts- und vergaberechtliche Rahmenbedingungen sowie praktische Umsetzung bei öffentlichen Auftraggebern. Gestaltung der Vergabeunterlagen: Insb. Eignungskriterien, Anforderungen an die Leistung, Zuschlagskriterien/Wertungsformeln, Ausführungsbedingungen. Nachweisführung: Insb. Gütezeichen, Zertifizierungen. Praxisrelevante Beschaffungsgegenstände: Bauleistungen, IT/TK, Energie, Fahrzeuge etc. Vorteile auf einen Blick systematischer, anwenderfreundlicher Überblick über die gesamte Bandbreite der strategischen Beschaffung. Auftraggeberinnen und Auftraggeber erhalten zielorientierte, praktische Vorschläge für die Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten in Vergabeverfahren. Bieterinnen und Bieter erhalten eine Orientierung in Bezug auf die in einem Vergabeverfahren gestellten Anforderungen mit Nachhaltigkeitsbezug. Neben den "Werkzeugen" der strategischen Beschaffung werden auch Hilfestellungen zur effizienten Umsetzung sowie zur Verfolgung einer maßvollen und generationengerechten Beschaffung gegeben. Zielgruppe Für Vergabestellen der öffentlichen Auftraggeber, Unternehmen, Rechnungsprüfungsstellen sowie Rechtsanwenderinnen und Rechtsanwender. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 139.00 € | Versand*: 0 € -
Das große Handbuch Nachhaltigkeit
Das große Handbuch Nachhaltigkeit , Vorteile 333 Antworten darauf, mit welchen Werkzeugen konkret an der Nachhaltigkeit eines Unternehmens gearbeitet werden kann - im Kleinen und Großen, vom Controlling bis zur Produktion Wie sich Unternehmen auch den konkreten Herausforderungen von ESG, EU Green Deal oder dem Lieferkettensorgfaltspflichtgesetz stellen Zum Werk Neue Regularien, die durch den Ukrainekrieg ausgelöste Energiekrise und immer häufiger auftretende Klimakatastrophen treiben Unternehmen zu mehr Nachhaltigkeit. Auch die Forderungen jüngerer Generationen nach mehr nachhaltigen und umweltbewussten Angeboten werden immer lauter. Nicht zu vernachlässigen sind die weltweite Ressourcenknappheit und ein Personalmangel, was Unternehmer in die Enge treibt, ihre Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle neuzudenken. Den meisten Unternehmen fehlen noch Wissen, Ideen, ein Fahrplan und konkrete Methoden zur nachhaltigen Transformation des eigenen Geschäftsmodells. Dabei ist Nachhaltigkeit neben der digitalen Transformation das zweite große Zukunftsthema und wird mittel- bis langfristig gesehen jedes Unternehmen treffen - ob es will oder nicht. Die Komplexität des Themas sowie fehlendes methodisches Wissen lässt jedoch viele in unnötige Erstarrung verfallen: "Lieber nichts als etwas Falsches tun" ist für viele die aktuelle Devise. Es braucht daher anfassbare Methoden, Inspiration und vor allem eine Guideline, um das Thema Nachhaltigkeit im Business umzusetzen. Das schafft dieses umfassende Buch. Zielgruppe Für kaufmännische Führungskräfte, Entwicklerinnen und Entwickler neuer Geschäftsmodelle, Innovations-Teams, Strategieabteilungen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
XXL Baby Badewanne – Komfort und Sicherheit für Ihr Baby in Aquamarin
Die XXL Baby Badewanne in der bezaubernden Farbe Aquamarin ist speziell darauf ausgelegt, Ihrem Baby ein angenehmes und sicheres Badeerlebnis zu bieten. Mit großzügigen Abmessungen und einem modernen Design eignet sich diese Badewanne perfekt f&
Preis: 39.95 € | Versand*: 5.95 € -
Die Kreativität des Unbewussten
Die Kreativität des Unbewussten , Fehlleistung, Traum und Symptom sind kreative Versuche des Unbewussten, einem Mangel oder einem Trauma Gestalt zu geben, um sie zu reparieren. Von der Entdeckung dieser konstruktiven Dimension in der klinischen Praxis hängt im Wesentlichen oft auch der Heilungserfolg ab. Diese besondere Betonung von Kreativität jenseits einer einseitigen Konzentration auf das Pathologische verbindet die Perspektiven der Autor*innen: Ausgerichtet an krisenhaften Behandlungssituationen steht dabei eine offene Haltung im Fokus, die es beiden am analytischen Prozess Beteiligten erlaubt, unbewusste Kompromissbildungen als konstruktive Lösungsversuche anzuerkennen. Zentral ist dabei die Auseinandersetzung mit dem Nicht-Verbalisierbaren, mit schmerzhaften Formen der (Selbst-)Erkenntnis, mit inneren und äußeren Räumen, der Präsenz von Kindheit und kindlichen Verhaltensmustern oder dem künstlerischen Ausdruck im engeren Sinne. Mit Beiträgen von Rainer Gross, Wolfgang Lassmann, Andreas Mittermayr, Sabine Schlüter und Sylvia Zwettler-Otte , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 39.90 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Wirtschaft?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, was zu innovativen Technologien führt. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen effizienter arbeiten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Langfristig wird maschinelles Lernen die Wirtschaft transformieren und zu einem Wettbewerbsvorteil für Unternehmen werden.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in Bezug auf Sicherheit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit?
Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, aus großen Mengen von Daten zu lernen und so ihre Fähigkeiten zur Erkennung von Hindernissen und zur Navigation zu verbessern. Dadurch können sie sicherer und effizienter auf der Straße agieren. Darüber hinaus ermöglicht maschinelles Lernen die Anpassung an die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse der Benutzer, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens können autonome Fahrzeuge ihre Fähigkeiten zur Vermeidung von Unfällen und zur Optimierung des Fahrverhaltens weiterentwickeln.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in Bezug auf Sicherheit, Effizienz und Benutzerakzeptanz?
Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, aus Erfahrungen zu lernen und sich an verschiedene Verkehrssituationen anzupassen, was die Sicherheit erhöht. Durch die kontinuierliche Optimierung von Fahrstrategien und -verhalten kann maschinelles Lernen auch die Effizienz autonomer Fahrzeuge verbessern, was zu einer besseren Nutzung von Ressourcen führt. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Benutzerakzeptanz zu steigern, indem es die Fahrzeuge an die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Nutzer anpasst und ein vertrauenswürdiges Fahrerlebnis bietet. Insgesamt trägt maschinelles Lernen dazu bei, autonome Fahrzeuge sicherer, effizienter und benutzerfreundlicher
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.
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