Название: Wie Maschinen lernen: Künstliche Intelligenz verständlich erklärt Автор: Kristian Kersting, Christoph Lampert
Издательство: Springer
Год: 2019
Страниц: 240
Язык: немецкий
Формат: pdf (true), epub
Размер: 16.1 MB
Искусственный интеллект и машинное обучение: расширьте свой опыт с помощью этой книги. Что стоит за искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением (ML)? Эта книга даст Вам понятные ответы. Искусственный интеллект и машинное обучение играют все более важную роль в ходе Индустрии 4.0 и диджитализации. В этой интересной книге, не содержащей сложных математических формул, вы познакомитесь с основными методами, приложениями и практиками машинного обучения и искусственного интеллекта.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Erweitern Sie Ihr Fachwissen mit diesem Sachbuch
Was verbirgt sich überhaupt hinter Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML)? Dieses Sachbuch liefert verständliche Antworten.
ML und KI spielen im Zuge von Industrie 4.0 und der Digitalisierung eine immer größere Rolle. Ganz ohne komplexe mathematische Formeln bringt Ihnen dieses Sachbuch die grundlegenden Methoden, Anwendungen und Vorgehensweisen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz näher. Lisa, die Protagonistin in diesem Buch, illustriert alle Themen anhand von Alltagssituationen. Dadurch erschließt sich Ihnen das Fachwissen, das bisher nur Experten vorbehalten war, einfach und leicht verständlich. Mit diesem Buch eignen Sie sich im Handumdrehen neues Wissen an, mit dem Sie innerhalb der Diskussion um Chancen und Risiken aktueller Entwicklungen garantiert punkten können.
Eine Einführung in die Prinzipien von KI und ML
Dieses Sachbuch setzt zunächst bei den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens an. Hier werden u. a. folgende Fragen geklärt:
Was sind Daten?
Was sind Algorithmen?
Was ist mit Regression gemeint?
Wozu dienen Clusteranalysen?
Schwerpunktmäßig beschäftigt sich dieses Werk mit Bedeutung und Funktionsweise wichtiger Algorithmen des Maschinellen Lernens. Aufgeteilt in einzelne Kapitel, tauchen Sie so mit Hilfe vieler Abbildungen Schritt für Schritt tiefer in die Materie ein. Zudem bringen Ihnen die Autoren u. a. folgende Verfahren und Aspekte näher:
k-Means
Entscheidungsbäume
Verzerrung-Varianz-Dilemma
Big Data
Neuronale Netze
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