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|a Deep Learning illustriert
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|c Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens ; aus dem Englischen von Kathrin Lichtenberg
|
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|a Heidelberg
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|a Bildnachweise: Seite 415-416
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|a Abbildungsverzeichnis: Seite 417-427
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500 |
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|a Tabellenverzeichnis: Seite 429
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500 |
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|a Beispielverzeichnis: Seite 431-434
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520 |
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|
|a Die auch für Laien gut lesbaren und verständlichen ersten Kapitel erläutern die grundlegenden Verfahren des Machine Learning (ML; in diesem Fach oft englische Nomenklatur) und des Deep Learning (DL), die auf neuronalen Netzen und immer größe︣ren Bilddatenbanken beruhen. Man kann mit diesen Methoden sogar ähnlich aussehende Hunderassen unterscheiden. Nach dem 1. Viertel des Buchs wenden sich die Autoren explizit an Softwareentwickler, Forscher und Analysten. Es werden gute Vorkenntnisse erwartet, um die vielen Codebeispiele (meist in Keras, einer speziellen API-Sprache verfasst) verstehen und nachvollziehen zu können. Man findet aber auch in diesem Teil des Buchs eher beiläufig viele interessante Informationen zum Thema. Ein instruktives Venn-Diagramm zeigt, wie die Konzepte KI, ML und DL ineinander geschachtelt sind. Wenn die Presse aber Forschungsergebnisse von DL aufgreift, wird oft der allgemeinere Begriff KI benutzt. Die vielen verblüffenden Ergebnisse von DL etwa bei Spielen wie Schach, Go und Shogi zeigen eindrucksvoll, wie hier menschliche Intelligenz schon heute übertroffen wird. (2-3)
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|a Krohn, Jon
|t Deep Learning illustriert
|d Heidelberg : dpunkt.verlag, 2020
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Die auch für Laien gut lesbaren und verständlichen ersten Kapitel erläutern die grundlegenden Verfahren des Machine Learning (ML; in diesem Fach oft englische Nomenklatur) und des Deep Learning (DL), die auf neuronalen Netzen und immer größe︣ren Bilddatenbanken beruhen. Man kann mit diesen Methoden sogar ähnlich aussehende Hunderassen unterscheiden. Nach dem 1. Viertel des Buchs wenden sich die Autoren explizit an Softwareentwickler, Forscher und Analysten. Es werden gute Vorkenntnisse erwartet, um die vielen Codebeispiele (meist in Keras, einer speziellen API-Sprache verfasst) verstehen und nachvollziehen zu können. Man findet aber auch in diesem Teil des Buchs eher beiläufig viele interessante Informationen zum Thema. Ein instruktives Venn-Diagramm zeigt, wie die Konzepte KI, ML und DL ineinander geschachtelt sind. Wenn die Presse aber Forschungsergebnisse von DL aufgreift, wird oft der allgemeinere Begriff KI benutzt. Die vielen verblüffenden Ergebnisse von DL etwa bei Spielen wie Schach, Go und Shogi zeigen eindrucksvoll, wie hier menschliche Intelligenz schon heute übertroffen wird. (2-3) |
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Bildnachweise: Seite 415-416, Abbildungsverzeichnis: Seite 417-427, Tabellenverzeichnis: Seite 429, Beispielverzeichnis: Seite 431-434 |
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Krohn, Jon VerfasserIn (DE-588)120607969X (DE-627)1691861863 aut, Deep learning illustrated, Deep Learning illustriert eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens ; aus dem Englischen von Kathrin Lichtenberg, Heidelberg dpunkt.verlag [2020], © 2020, xxvi, 445 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm, Text txt rdacontent, ohne Hilfsmittel zu benutzen n rdamedia, Band nc rdacarrier, Bildnachweise: Seite 415-416, Abbildungsverzeichnis: Seite 417-427, Tabellenverzeichnis: Seite 429, Beispielverzeichnis: Seite 431-434, Die auch für Laien gut lesbaren und verständlichen ersten Kapitel erläutern die grundlegenden Verfahren des Machine Learning (ML; in diesem Fach oft englische Nomenklatur) und des Deep Learning (DL), die auf neuronalen Netzen und immer größe︣ren Bilddatenbanken beruhen. Man kann mit diesen Methoden sogar ähnlich aussehende Hunderassen unterscheiden. Nach dem 1. Viertel des Buchs wenden sich die Autoren explizit an Softwareentwickler, Forscher und Analysten. Es werden gute Vorkenntnisse erwartet, um die vielen Codebeispiele (meist in Keras, einer speziellen API-Sprache verfasst) verstehen und nachvollziehen zu können. Man findet aber auch in diesem Teil des Buchs eher beiläufig viele interessante Informationen zum Thema. Ein instruktives Venn-Diagramm zeigt, wie die Konzepte KI, ML und DL ineinander geschachtelt sind. Wenn die Presse aber Forschungsergebnisse von DL aufgreift, wird oft der allgemeinere Begriff KI benutzt. Die vielen verblüffenden Ergebnisse von DL etwa bei Spielen wie Schach, Go und Shogi zeigen eindrucksvoll, wie hier menschliche Intelligenz schon heute übertroffen wird. (2-3), Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet PEBW pdager DE-31, s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd, s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd, s (DE-588)4226127-2 (DE-627)104455810 (DE-576)210311614 Neuronales Netz gnd, s (DE-588)1153577011 (DE-627)1015087396 (DE-576)50032672X TensorFlow gnd, s (DE-588)1160521077 (DE-627)1023792893 (DE-576)505966425 Keras Framework, Informatik gnd, s (DE-588)1202487386 (DE-627)1686561784 PyTorch gnd, s (DE-588)4129594-8 (DE-627)10570878X (DE-576)209611812 Maschinelles Sehen gnd, s (DE-588)4116579-2 (DE-627)105805696 (DE-576)20950272X Sprachverarbeitung gnd, s (DE-588)4197032-9 (DE-627)104296658 (DE-576)21011214X Bilderzeugung gnd, s (DE-588)4430243-5 (DE-627)221365516 (DE-576)212367161 API gnd, DE-101, (DE-627), s (DE-588)1140936166 (DE-627)898774306 (DE-576)494140666 Data Science gnd, s (DE-588)4802620-7 (DE-627)472310364 (DE-576)216543657 Big Data gnd, s (DE-588)4033447-8 (DE-627)106257188 (DE-576)209002050 Künstliche Intelligenz gnd, Beyleveld, Grant VerfasserIn (DE-588)1217281320 (DE-627)1729090559 aut, Bassens, Aglaé VerfasserIn (DE-588)1217281363 (DE-627)1729090710 aut, Lichtenberg, Kathrin ÜbersetzerIn (DE-588)1172891052 (DE-627)1041966601 (DE-576)514864281 trl, Dpunkt.Verlag Heidelberg Verlag (DE-588)6085529-0 (DE-627)364215933 (DE-576)310300479 pbl, 9783960887515 PDF, 9783960887522 ePub, 9783960887539 mobi, Erscheint auch als Online-Ausgabe Krohn, Jon Deep Learning illustriert Heidelberg : dpunkt.verlag, 2020 1 Online-Ressource (xxvi, 445 Seiten) (DE-627)1733436421 9783960887515 9783960887522 9783960887539, Erscheint auch als Online-Ausgabe (Preselect) Krohn, Jon Deep Learning illustriert Heidelberg : dpunkt.verlag, 2020 1 Online-Ressource (xxvi, 445 Seiten) (DE-627)1733485902 9783960887515 9783960887522 9783960887539, http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=184094c9704348c4bf2fe68bf5728269&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm X:MVB text/html 2020-01-22 Verlag Inhaltstext, https://www.gbv.de/dms/tib-ub-hannover/1688091769.pdf V:DE-601 B:DE-89 pdf/application Inhaltsverzeichnis, https://dpunkt.de/produkt/deep-learning-illustriert/ Verlag Leseprobe |
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Krohn, Jon, Beyleveld, Grant, Bassens, Aglaé, Deep Learning illustriert: eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten, Die auch für Laien gut lesbaren und verständlichen ersten Kapitel erläutern die grundlegenden Verfahren des Machine Learning (ML; in diesem Fach oft englische Nomenklatur) und des Deep Learning (DL), die auf neuronalen Netzen und immer größe︣ren Bilddatenbanken beruhen. Man kann mit diesen Methoden sogar ähnlich aussehende Hunderassen unterscheiden. Nach dem 1. Viertel des Buchs wenden sich die Autoren explizit an Softwareentwickler, Forscher und Analysten. Es werden gute Vorkenntnisse erwartet, um die vielen Codebeispiele (meist in Keras, einer speziellen API-Sprache verfasst) verstehen und nachvollziehen zu können. Man findet aber auch in diesem Teil des Buchs eher beiläufig viele interessante Informationen zum Thema. Ein instruktives Venn-Diagramm zeigt, wie die Konzepte KI, ML und DL ineinander geschachtelt sind. Wenn die Presse aber Forschungsergebnisse von DL aufgreift, wird oft der allgemeinere Begriff KI benutzt. Die vielen verblüffenden Ergebnisse von DL etwa bei Spielen wie Schach, Go und Shogi zeigen eindrucksvoll, wie hier menschliche Intelligenz schon heute übertroffen wird. (2-3), Deep learning, Maschinelles Lernen, Neuronales Netz, TensorFlow, Keras Framework, Informatik, PyTorch, Maschinelles Sehen, Sprachverarbeitung, Bilderzeugung, API, Data Science, Big Data, Künstliche Intelligenz |
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Deep Learning illustriert: eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten |
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