reine Buchbestellungen ab 5 Euro senden wir Ihnen Portofrei zu

Neuronale Netze kompakt
Vom Perceptron zum Deep Learning
Daniel Sonnet

19,99 €

inkl. MwSt. · Portofrei
Lieferzeit 2-3 Werktage
Menge:

Neuronale Netze kompakt

Seiten
Erscheinungsdatum
Ausstattung
Erscheinungsjahr
Sprache
Buchreihe
alternative Ausgabe
Kategorie
Buchtyp
Warengruppenindex
Warengruppe
Detailwarengruppe
Laenge
Breite
Hoehe
Gewicht
Hersteller Artikelnummer
Herkunft
Relevanz
Referenznummer
Verantwortlich für dieses Produkt
  • Gabler-Verlag
    in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
    Abraham-Lincoln-Str. 46
    DE-65189 Wiesbaden
Moluna-Artikelnummer
  • 342651211

Produktbeschreibung

Schnelle Einführung in das Thema mit minimaler Mathematik

Bietet einen kompakten Überblick zu neuronalen Netzen

Mit Quickguide zum Einsatz neuronaler Netze

Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studium. Daniel Sonnet gründete zwei daten-getriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. 
Der Start – das Perceptron.- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze.- Heutiger Status Quo: Deep Learning.- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze.- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.


Daten sind das neue Gold und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.

Der Inhalt
  • Der Start – das Perceptron Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze
  • Heutiger Status Quo: Deep Learning
  • Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze
  • Grenzen neuronaler Netze
  • Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein

Die Zielgruppen
  • Praktiker des mittleren Managements mit wenig Zeit
  • Menschen in Leitungsfunktion, denen bewusst ist, dass Daten ein neuer Treibstoff sind
  • Start-Ups, die sich gerne das Label "Machine Learning" geben wollen
  • Neugierige zum Thema neuronale Netze
  • Studierende aller Fachrichtungen
Der Autor
Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studium. Daniel Sonnet gründete zwei daten-getriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. 

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.
Der Start - das Perceptron.- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze.- Heutiger Status Quo: Deep Learning.- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze.- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.



Über den Autor



Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studiums. Daniel Sonnet gründete zwei datengetriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. 


Inhaltsverzeichnis



Der Start - das Perceptron.- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze.- Heutiger Status Quo: Deep Learning.- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze.- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.


Klappentext

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.




Schnelle Einführung in das Thema mit minimaler Mathematik

Bietet einen kompakten Überblick zu neuronalen Netzen

Mit Quickguide zum Einsatz neuronaler Netze



Datenschutz-Einstellungen