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Schwaiger, Roland: Neuronale Netze programmieren mit Python
Neuronale Netze programmieren mit Python , Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow , Querlenker > Sportfederung , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20250107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Schwaiger, Roland~Steinwendner, Joachim, Auflage: 25003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 480, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: Algorithmus Algoritmus; ChatGPT; Deep-Learning; Einstieg KI-Programmierung; Hand-Buch lernen Anleitung Tutorial Howto; KNN; Künstliche Intelligenz; Künstliches neuronales Netz; Machine-Learning; Mathematik; Neuronale Netze einfach erklärt; Python Java; Technik; Tensor-Flow, Fachschema: Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Informatik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Python (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 230, Breite: 172, Höhe: 31, Gewicht: 924, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,
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Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel Basler
Neuronale 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.
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Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmierenNeuronale Netze selbst programmieren , Ein verständlicher Einstieg mit Python , Querlenker > Sportfederung , Auflage: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20240627, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: Rashid, Tariq, Übersetzung: Langenau, Frank, Auflage: 24002, Auflage/Ausgabe: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 249, Abbildungen: komplett in Farbe, Keyword: AI; Artificial Intelligence; Big Data; Data Mining; Deep Learning; KI; Künstliche Intelligenz; Künstliche Neuronale Netze; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Neural Networks; PyTorch, Fachschema: Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Python (EDV)~Data Mining (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 235, Breite: 168, Höhe: 17, Gewicht: 494, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Neuronale Netze programmieren mit Python, Taschenbuch von Roland Schwaiger,Joachim Steinwendner, Rheinwerk, 978-3-367-10254-9
Neuronale Netze Programmieren Mit Python, Taschenbuch Von Roland Schwaiger,joachim Steinwendner, Rheinwerk, 978-3-367-10254-9, Seitenanzahl: 510
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Schwaiger, Roland: Neuronale Netze programmieren mit PythonNeuronale Netze programmieren mit Python , Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow , Querlenker > Sportfederung , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20250107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Schwaiger, Roland~Steinwendner, Joachim, Auflage: 25003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 480, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: Algorithmus Algoritmus; ChatGPT; Deep-Learning; Einstieg KI-Programmierung; Hand-Buch lernen Anleitung Tutorial Howto; KNN; Künstliche Intelligenz; Künstliches neuronales Netz; Machine-Learning; Mathematik; Neuronale Netze einfach erklärt; Python Java; Technik; Tensor-Flow, Fachschema: Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Informatik~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Python (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 230, Breite: 172, Höhe: 31, Gewicht: 924, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmierenNeuronale Netze selbst programmieren , Ein verständlicher Einstieg mit Python , Querlenker > Sportfederung , Auflage: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20240627, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: Rashid, Tariq, Übersetzung: Langenau, Frank, Auflage: 24002, Auflage/Ausgabe: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 249, Abbildungen: komplett in Farbe, Keyword: AI; Artificial Intelligence; Big Data; Data Mining; Deep Learning; KI; Künstliche Intelligenz; Künstliche Neuronale Netze; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Neural Networks; PyTorch, Fachschema: Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Python (EDV)~Data Mining (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 235, Breite: 168, Höhe: 17, Gewicht: 494, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze programmieren mit Python, Taschenbuch von Roland Schwaiger,Joachim Steinwendner, Rheinwerk, 978-3-367-10254-9Neuronale Netze Programmieren Mit Python, Taschenbuch Von Roland Schwaiger,joachim Steinwendner, Rheinwerk, 978-3-367-10254-9, Seitenanzahl: 51034,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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