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Foundations of Deep Learning, Fachbücher von Dacheng Tao, Fengxiang He
Das Fachbuch "Foundations of Deep Learning" bietet eine umfassende Analyse der tiefen Lerntechnologien und deren Auswirkungen auf verschiedene Bereiche wie Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung und Audioverarbeitung. Es beleuchtet die exzellente Generalisierbarkeit von Deep Learning und die Herausforderungen, die sich aus der Überparametrisierung ergeben. Diese Aspekte sind besonders relevant für sicherheitskritische Anwendungen, wie autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosen, wo selbst kleine algorithmische Fehler schwerwiegende Folgen haben können. Das Buch verfolgt zwei Hauptansätze zur Erklärung der Generalisierbarkeit: die Entwicklung grössenunabhängiger Komplexitätsmasse und die Modellierung der gelernten Hypothesen durch stochastische Gradientenmethoden. Diese Ansätze helfen, die Beziehung zwischen Generalisierbarkeit und ethischen sowie sicherheitsrelevanten Fragestellungen zu verstehen. Die Erkenntnisse über die positiven Eigenschaften der Überparametrisierung werden ebenfalls thematisiert, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT macht.
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Foundations of Rule Learning, Fachbücher von Nada Lavrac, Johannes Fürnkranz, Dragan Gamberger
"Foundations of Rule Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den grundlegenden Konzepten des Regel-Lernens in der klassischen maschinellen Lern- und modernen Datenanalyse beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien des Regel-Lernens und stellt eine einheitliche Perspektive vor, die sowohl die propositionalen als auch die relationalen Aspekte des Regel-Lernens berücksichtigt. Durch die Verbindung von Attribut-Wert-Lernen und induktiver Logikprogrammierung wird ein tiefes Verständnis für die wichtigsten Elemente des Regel-Lernens vermittelt. Das Buch richtet sich an Studierende, Forschende und Entwickler von Regel-Lernalgorithmen und bietet sowohl eine solide Grundlage für das Studium als auch eine umfassende Referenz für die Forschung in diesem Bereich. Es ist sowohl als Lehrbuch für die Ausbildung im maschinellen Lernen als auch als Nachschlagewerk für Fachleute geeignet, die Regel-Lerntechniken auf reale Daten anwenden möchten.
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Mathematics of Deep Learning, Fachbücher von Pierre-Emmanuel Jabin, Leonid BerlyandDas Fachbuch "Mathematics of Deep Learning" bietet eine fundierte mathematische Perspektive auf die wesentlichen Elemente von Deep Neural Networks (DNNs). Es zielt darauf ab, die mathematischen Grundlagen hinter den Algorithmen des Deep Learning zu beleuchten, die oft nur empirisch behandelt werden. Durch die Einführung grundlegender Konzepte wie DNNs, Verlustfunktionen und den Backpropagation-Algorithmus wird ein rigoroser Zugang zu diesen Themen ermöglicht. Das Buch ist so strukturiert, dass es die zentralen Ideen des Deep Learning schnell vermittelt, während es gleichzeitig auf verwandte Techniken wie Regression und Support Vector Machines (SVM) eingeht. Jedes Kapitel behandelt ein Schlüsselkonzept und wird durch anschauliche Erklärungen und Abbildungen ergänzt, um das Verständnis zu fördern. Diese Herangehensweise ermöglicht es, komplexe mathematische Ideen in einem klaren und zugänglichen Format zu präsentieren.64,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning Through the Prism of Tensors, Fachbücher von Pradeep Singh, Balasubramanian Raman"Deep Learning Through the Prism of Tensors" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den mathematischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Es bietet eine detaillierte Untersuchung der Tensoren, die als fundamentale Elemente für moderne Deep-Learning-Modelle dienen. Der Autor Pradeep Singh kombiniert theoretische Konzepte mit praktischen Einblicken und führt die Leser durch die komplexen Aspekte der Tensorrechnung. Das Buch behandelt sowohl die Grundlagen der Tensoralgebra und -geometrie als auch die fortgeschrittenen Architekturen von neuronalen Netzwerken, einschliesslich mehrschichtiger Perzeptronen, konvolutionaler, rekurrenter und Transformer-Modelle. Darüber hinaus werden spezifische Themen wie Autoencoder und generative Modelle behandelt, um ein tieferes Verständnis der hochdimensionalen Räume zu vermitteln, die von Deep-Learning-Technologien durchquert werden. Mit einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der KI-Forschung ist dieses Buch sowohl für Studierende als auch für Fachleute in der Branche von grossem Wert.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Generatives Deep Learning, Fachbücher von David FosterLassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren. Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren, verwendet es Python, Keras und TensorFlow. Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstösst. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt: - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können. - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik. - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können. - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen. - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen. Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für Generatives.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin Jurecek
Das Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.
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Get Started, Foundations in English with the Spark Platform, Taschenbuch von Nancy Douglas,James Morgan, National Geographic Learning
Get Started, Foundations In English With The Spark Platform, Taschenbuch Von Nancy Douglas,james Morgan, National Geographic Learning, Seitenanzahl:
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Foundations of Deep Learning, Fachbücher von Dacheng Tao, Fengxiang HeDas Fachbuch "Foundations of Deep Learning" bietet eine umfassende Analyse der tiefen Lerntechnologien und deren Auswirkungen auf verschiedene Bereiche wie Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung und Audioverarbeitung. Es beleuchtet die exzellente Generalisierbarkeit von Deep Learning und die Herausforderungen, die sich aus der Überparametrisierung ergeben. Diese Aspekte sind besonders relevant für sicherheitskritische Anwendungen, wie autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosen, wo selbst kleine algorithmische Fehler schwerwiegende Folgen haben können. Das Buch verfolgt zwei Hauptansätze zur Erklärung der Generalisierbarkeit: die Entwicklung grössenunabhängiger Komplexitätsmasse und die Modellierung der gelernten Hypothesen durch stochastische Gradientenmethoden. Diese Ansätze helfen, die Beziehung zwischen Generalisierbarkeit und ethischen sowie sicherheitsrelevanten Fragestellungen zu verstehen. Die Erkenntnisse über die positiven Eigenschaften der Überparametrisierung werden ebenfalls thematisiert, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT macht.149,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Foundations of Rule Learning, Fachbücher von Nada Lavrac, Johannes Fürnkranz, Dragan Gamberger"Foundations of Rule Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den grundlegenden Konzepten des Regel-Lernens in der klassischen maschinellen Lern- und modernen Datenanalyse beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien des Regel-Lernens und stellt eine einheitliche Perspektive vor, die sowohl die propositionalen als auch die relationalen Aspekte des Regel-Lernens berücksichtigt. Durch die Verbindung von Attribut-Wert-Lernen und induktiver Logikprogrammierung wird ein tiefes Verständnis für die wichtigsten Elemente des Regel-Lernens vermittelt. Das Buch richtet sich an Studierende, Forschende und Entwickler von Regel-Lernalgorithmen und bietet sowohl eine solide Grundlage für das Studium als auch eine umfassende Referenz für die Forschung in diesem Bereich. Es ist sowohl als Lehrbuch für die Ausbildung im maschinellen Lernen als auch als Nachschlagewerk für Fachleute geeignet, die Regel-Lerntechniken auf reale Daten anwenden möchten.64,15 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mathematics of Deep Learning, Fachbücher von Pierre-Emmanuel Jabin, Leonid BerlyandDas Fachbuch "Mathematics of Deep Learning" bietet eine fundierte mathematische Perspektive auf die wesentlichen Elemente von Deep Neural Networks (DNNs). Es zielt darauf ab, die mathematischen Grundlagen hinter den Algorithmen des Deep Learning zu beleuchten, die oft nur empirisch behandelt werden. Durch die Einführung grundlegender Konzepte wie DNNs, Verlustfunktionen und den Backpropagation-Algorithmus wird ein rigoroser Zugang zu diesen Themen ermöglicht. Das Buch ist so strukturiert, dass es die zentralen Ideen des Deep Learning schnell vermittelt, während es gleichzeitig auf verwandte Techniken wie Regression und Support Vector Machines (SVM) eingeht. Jedes Kapitel behandelt ein Schlüsselkonzept und wird durch anschauliche Erklärungen und Abbildungen ergänzt, um das Verständnis zu fördern. Diese Herangehensweise ermöglicht es, komplexe mathematische Ideen in einem klaren und zugänglichen Format zu präsentieren.64,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning Through the Prism of Tensors, Fachbücher von Pradeep Singh, Balasubramanian Raman"Deep Learning Through the Prism of Tensors" ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den mathematischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Es bietet eine detaillierte Untersuchung der Tensoren, die als fundamentale Elemente für moderne Deep-Learning-Modelle dienen. Der Autor Pradeep Singh kombiniert theoretische Konzepte mit praktischen Einblicken und führt die Leser durch die komplexen Aspekte der Tensorrechnung. Das Buch behandelt sowohl die Grundlagen der Tensoralgebra und -geometrie als auch die fortgeschrittenen Architekturen von neuronalen Netzwerken, einschliesslich mehrschichtiger Perzeptronen, konvolutionaler, rekurrenter und Transformer-Modelle. Darüber hinaus werden spezifische Themen wie Autoencoder und generative Modelle behandelt, um ein tieferes Verständnis der hochdimensionalen Räume zu vermitteln, die von Deep-Learning-Technologien durchquert werden. Mit einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der KI-Forschung ist dieses Buch sowohl für Studierende als auch für Fachleute in der Branche von grossem Wert.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Generatives Deep Learning, Fachbücher von David FosterLassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren. Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren, verwendet es Python, Keras und TensorFlow. Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstösst. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt: - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können. - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik. - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können. - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen. - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen. Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für Generatives.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin JurecekDas Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Get Started, Foundations in English with the Spark Platform, Taschenbuch von Nancy Douglas,James Morgan, National Geographic LearningGet Started, Foundations In English With The Spark Platform, Taschenbuch Von Nancy Douglas,james Morgan, National Geographic Learning, Seitenanzahl:67,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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