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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Arduino Tiny Machine Learning Kit
Arduino Tiny Machine Learning Kit
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Zeigermann, Oliver: Machine Learning - kurz & gut
Machine Learning - kurz & gut , Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps Anhand konkreter Datensätze lernen Sie einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python illustriert. Verwendet werden dabei die Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen. Die aktualisierte 3. Auflage behandelt jetzt auch Large Language Models wie z.B. ChatGPT und MLOps. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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SparkFun MicroMod Machine Learning Carrier Board
SparkFun MicroMod Machine Learning Carrier Board
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.
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Wie können moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz zur Automobilanalyse eingesetzt werden?
Moderne Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz können zur Automobilanalyse eingesetzt werden, um große Mengen von Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Sie können dabei helfen, Fahrzeugdiagnosen schneller und genauer durchzuführen sowie präventive Wartungsmaßnahmen vorherzusagen. Zudem können sie zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit und Effizienz beitragen, indem sie Verkehrsdaten analysieren und Fahrerassistenzsysteme optimieren.
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
Ähnliche Suchbegriffe für Technologien:
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Raschka, Sebastian: Machine Learning Q and AI
Machine Learning Q and AI , "An advanced exploration of machine learning and AI, with each chapter asking and answering a question from the field. Divided into five sections: deep learning and neural networks; computer vision; natural language processing; production and deployment; and predictive performance and model evaluation"-- , >
Preis: 37.30 € | Versand*: 0 € -
Bishop, Christopher M.: Deep Learning
Deep Learning , This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. Covering key concepts relating to contemporary architectures and techniques, this essential book equips readers with a robust foundation for potential future specialization. The field of deep learning is undergoing rapid evolution, and therefore this book focusses on ideas that are likely to endure the test of time. The book is organized into numerous bite-sized chapters, each exploring a distinct topic, and the narrative follows a linear progression, with each chapter building upon content from its predecessors. This structure is well-suited to teaching a two-semester undergraduate or postgraduate machine learning course, while remaining equally relevant to those engaged in active research or in self-study. A full understanding of machine learning requires some mathematical background and so the book includes a self-contained introduction to probability theory. However, the focus of the book is on conveying a clear understanding of ideas, with emphasis on the real-world practical value of techniques rather than on abstract theory. Complex concepts are therefore presented from multiple complementary perspectives including textual descriptions, diagrams, mathematical formulae, and pseudo-code. Chris Bishop is a Technical Fellow at Microsoft and is the Director of Microsoft Research AI4Science. He is a Fellow of Darwin College Cambridge, a Fellow of the Royal Academy of Engineering, and a Fellow of the Royal Society. Hugh Bishop is an Applied Scientist at Wayve, a deep learning autonomous driving company in London, where he designs and trains deep neural networks. He completed his MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence at Cambridge University. ¿Chris Bishop wrote a terrific textbook on neural networks in 1995 and has a deep knowledge of the field and its core ideas. His many years of experience in explaining neural networks have made him extremely skillful at presenting complicated ideas in the simplest possible way and it is a delight to see these skills applied to the revolutionary new developments in the field.¿ -- Geoffrey Hinton "With the recent explosion of deep learning and AI as a research topic, and the quickly growing importance of AI applications, a modern textbook on the topic was badly needed. The "New Bishop" masterfully fills the gap, covering algorithms for supervised and unsupervised learning, modern deep learning architecture families, as well as how to apply all of this to various application areas." ¿ Yann LeCun ¿This excellent and very educational book will bring the reader up to date with the main concepts and advances in deep learning with a solid anchoring in probability. These concepts are powering current industrial AI systems and are likely to form the basis of further advances towards artificial general intelligence.¿ -- Yoshua Bengio , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Neue Technologien in der Pflege
Neue Technologien in der Pflege , The digitalization of professional nursing is part of the rapid technological developments that are taking place worldwide. Digitalization has long since entered the world of work and private life. We=re currently in the second wave of digitalization and are about to enter the third. In the field of nursing and health care, research is already taking place on virtual reality, smart home technology, robotics and deep learning, and in some cases these are even already being used. Technological development is being strongly supported by the German government in view of demographic changes & through national innovation centres, among other things & and many different projects are also underway at the European level to find solutions and exploit synergies. There is considerable hope that nursing technologies will be able to solve future problems in nursing care. At the same time, there is a lack of basic knowledge in the sector, both for understanding the technology and for making it understandable for those involved. This volume covers the foundations of the topic of nursing and technology, introduces fields of application for new technologies in nursing, offers a critical examination of the advantages and limitations of these technologies, and indicates the new, changed tasks that are arising in the nursing field. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202101, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Meißner, Anne~Kunze, Christophe, Seitenzahl/Blattzahl: 310, Abbildungen: 19 Abbildungen, 6 Tabellen, Themenüberschrift: MEDICAL / Nursing / General, Keyword: Digitalisierung; Pflege; Technologie, Fachschema: Krankenpflege~Pflege / Krankenpflege~Management / Pflegemanagement~Pflegemanagement, Warengruppe: HC/Medizin/Allgemeines, Lexika, Fachkategorie: Krankenpflege: Management und Führung, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer, W., GmbH, Länge: 231, Breite: 151, Höhe: 22, Gewicht: 458, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Ähnliches Produkt: 9783170321137 9783170335431, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 42.00 € | Versand*: 0 € -
Die gesellschaftliche Macht digitaler Technologien
Die gesellschaftliche Macht digitaler Technologien , Wir stehen nicht, wie verbreitet behauptet wird, kurz vor der Machtübernahme durch Computer (oder Künstliche Intelligenzen oder Algorithmen) und auch nicht kurz vor der technologischen Singularität. Unübersehbar ist aber die in großen Schritten fortschreitende Veränderung der Gesellschaft. Digitale Technologien wälzen die Machtverhältnisse grundlegend um. Wirtschaftliche und politische Macht konzentriert sich bei Akteuren, die über technische Mittel der gesellschaftlichen Steuerung und der Verhaltensbeeinflussung verfügen. Auf der Grundlage weltweiter technisch-organisatorischer Plattformen und Infrastrukturen hat sich der gesellschaftliche Zusammenhalt in wenigen Jahren grundlegend gewandelt. Staatliches Handeln verliert an Bedeutung; staatliche Souveränität wird überlagert und teilweise ausgehebelt. Es entstehen neue Formen von auf den Technikbesitz gegründeter Herrschaft. Wie im mittelalterlichen Feudalismus binden sie die Menschen an die nunmehr digitale Scholle. Diese Zusammenhänge untersucht der vorliegende Band in unterschiedlichen Feldern und aus verschiedenen Perspektiven. Inhalt Rainer Fischbach, Klaus Lenk, Jörg Pohle Zur Ko-Evolution von Gesellschaft und digitalen Technologien - eine Annäherung Jörg Pohle Grundfragen und Entstehungszusammenhänge von Informatiksystemen Peter Brödner Zur Kritik des ,Dataismus' Rainer Fischbach Modellwelten, Weltmodelle und smarte Objekte Klaus Lenk Herrschaft durch delegierte Automaten Die strukturelle Gewalt von Zugangssperren und Dienstleistungs-Plattformen Rainer Fischbach Von der Atombombe zur Biomacht. Informatik als Treiber globaler Bedrohungen Klaus Lenk Perspektiven und Formen der informationstechnischen Produktion öffentlicher Sicherheit Ralf Lankau Informatisierung, Unterricht und Lernen. Datafizierung der Pädagogik und notwendige Grenzziehung Anne K. Krüger Neue Daten, neues Wissen? Konsequenzen der Digitalisierung für die Leistungsbewertung in der Wissenschaft Ralf Lankau Pädagogik zwischen Kommerz und Technisierung , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.80 € | Versand*: 0 €
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Wie kann die Zimmerverfügbarkeit in Hotels durch die Implementierung von Technologien wie Machine Learning und Predictive Analytics verbessert werden, um eine optimale Auslastung zu gewährleisten?
Durch die Implementierung von Machine Learning und Predictive Analytics können Hotels historische Buchungsdaten analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Technologien können auch externe Faktoren wie Wetter, Veranstaltungen und saisonale Schwankungen berücksichtigen, um genaue Prognosen zur Zimmerauslastung zu erstellen. Auf dieser Grundlage können Hotels ihre Preisgestaltung und Marketingstrategien anpassen, um die Nachfrage zu steuern und eine optimale Auslastung zu erreichen. Darüber hinaus können diese Technologien auch dabei helfen, personalisierte Angebote zu erstellen, um die Kundenbindung zu stärken und die Zimmerverfügbarkeit zu maximieren.
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Wie kann man sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beibringen?
Um sich selbst Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing beizubringen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Man kann Online-Kurse und Tutorials nutzen, um die Grundlagen zu erlernen und praktische Erfahrungen zu sammeln. Es ist auch hilfreich, an Projekten zu arbeiten und mit vorhandenen Tools und Bibliotheken zu experimentieren. Zudem kann der Austausch mit anderen Fachleuten in Foren und Communitys dabei helfen, Fragen zu klären und neue Ideen zu entwickeln.
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Wie beeinflusst Machine Learning die Entwicklung neuer Technologien in verschiedenen Branchen?
Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Medizinbranche kann Machine Learning dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Automobilindustrie wird Machine Learning genutzt, um autonome Fahrzeuge zu entwickeln und die Sicherheit im Straßenverkehr zu verbessern.
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Wie beeinflusst Machine Learning die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Durch Machine Learning können Algorithmen verbessert und optimiert werden, um intelligenter zu werden. Somit trägt Machine Learning maßgeblich zur Weiterentwicklung und Verbesserung von künstlicher Intelligenz bei.
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