Künstliche neuronale Netze

Name: Künstliche neuronale Netze
Price: 34.99 EUR
Availability: InStock
Author: Scholz, Daniel
ISBN: 978-3-446-48402-3

Scholz, Daniel (09.05.2025)

Hanser, Carl

Künstliche neuronale Netze · Scholz, Daniel

Die Welt der generativen KI verstehen

✍ Scholz, Daniel 🎴 553/48402

Hardcover

34,99 €

Preise inkl. MwSt. · Kostenloser Versand ab 25,00 € ·

Sofort verfügbar, Lieferzeit: 1-3 Tage

🎁

Als Geschenk verpacken Perfekt zum Verschenken (kostenlos)

Produktdetails ▾

Produktnummer: 9783446484023
Verlag: Hanser, Carl
Autor: Scholz, Daniel
ISBN: 978-3-446-48402-3
Produktform: Hardcover
Veröffentlichung: 09.05.2025

Produktinformationen "Künstliche neuronale Netze"

Verlag: Hanser, Carl
Autor: Scholz, Daniel
ISBN: 978-3-446-48402-3
Bestellnummer: 553/48402
Veröffentlichung: 09.05.2025
Umfang: 132 Seiten
Maße: 170 x 10 x 240 (B/T/H)
Gewicht: 330
Sprache: deutsch
Auflage: 1
MwSt: 7 %
Lesemotiv: Verstehen
Produktart: Buch gebunden
Produktform: Hardcover

Dieses Lehrbuch vermittelt verständlich die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze – von klassischen Architekturen wie CNNs bis zu modernen generativen Modellen wie GANs und Diffusionsmodellen. Ohne mathematische Vorkenntnisse erforderlich zu machen, werden zentrale Konzepte des Deep Learning mit praktischen Codebeispielen veranschaulicht. Das Buch richtet sich an alle, die KI-Technologien verstehen möchten, die hinter aktuellen Anwendungen stecken.

Vermittelt grundlegendes Wissen zu neuronalen Netzen und generativer KI, ohne Vorkenntnisse in Mathematik oder Programmierung vorauszusetzen
Enthält gut verständliche Erklärungen, praxisorientierte Beispiele und leicht nachvollziehbare Anleitungen
Geht auf aktuelle technische Entwicklungen wie Faltungsnetzwerke, Autoencoder und Diffusionsmodelle ein
Fördert nicht nur technisches Verständnis, sondern auch die Fähigkeit, die gesellschaftlichen und ethischen Implikationen der KI-Technologie kritisch zu reflektieren
Online: Code-Beispiele, interaktive Anwendungen

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. Online finden Sie Zusatzmaterial in Form von interaktiven Anwendungen sowie Codebeispielen.

Rezensionen „Künstliche neuronale Netze"

"'Künstliche neuronale Netze" ist ein anspruchsvolles, fundiertes Lehrbuch, das technikaffinen Lesern den Einstieg in die KI-Welt auf Hochschulniveau ermöglicht." Daniel Richey, it-administrator, August 2025 "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." it management, Juli 2025

Biografie – Scholz, Daniel

Scholz, Daniel

Dr. Daniel Scholz ist in der Weiterbildung KI & Data Science bei einem großen deutschen Automobilhersteller tätig und darüber hinaus aktiv im Bereich der schulischen Lehre und Weiterbildung.

Themen:

Autoregressive Modelle Codebeispiele künstliche Intelligenz Convolutional Neural Networks (CNNs) lernen Deep Learning Frameworks Diffusionsmodelle Generative Adversarial Networks (GANs) Generative KI-Anwendungen Natural Language Processing (NLP) Neuronale Netze trainieren und testen Neuronale Netzwerke für Einsteiger Praxisbuch künstliche neuronale Netze Reinforcement Learning

Weitere Ausgaben:

0 von 0 Bewertungen