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Künstliche neuronale Netze
die Welt der generativen KI verstehen
Verfasser:
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Scholz, Daniel (Verfasser)
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Verfasserangabe:
Daniel Scholz
Medienkennzeichen:
Sachliteratur
Jahr:
[2025]
Verlag:
München, HANSER
Mediengruppe:
Buch
Bibliothek | Signatur | Standort 2 | Barcode | Status | Frist | Vorbestellungen | Lageplan |
Bibliothek:
StB am Neumarkt
|
Signatur:
Wcb Scholz
|
Standort 2:
Wc=EDV
|
Barcode:
18625950
|
Status:
Techn. Medienbearb.
|
Frist:
|
Vorbestellungen:
0
|
Lagepläne:
|
Dieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen.
Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Autoencoder, autoregressive Modelle, Faltungsnetzwerke und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.
Verfasserangabe:
Daniel Scholz
Medienkennzeichen:
Sachliteratur
Jahr:
[2025]
Verlag:
München, HANSER
Aufsätze:
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Systematik:
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Wcb
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ISBN:
978-3-446-48402-3
Beschreibung:
XIII, 116 Seiten : Illustrationen
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Sprache:
Deutsch
Mediengruppe:
Buch