Schwaiger, Roland Neuronale Netze programmieren mit Python: Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow

Geniale Ideen einfach erklärt: der verständliche Einstieg in die KI-Welt Neuronale Netze sind die Technologie hinter Deep Learning, Machine Learning und generativer Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In neuronalen Netzen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen. Unsere Experten helfen Ihnen dabei, neuronale Netze zu verstehen und selber zu entwickeln. Um sie gewinnbringend einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach. Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Roland Schwaiger und Joachim Steinwendner erklären Ihnen alles besonders anschaulich mit zahlreichen Abbildungen. Ein faszinierendes Buch, das Ihnen den Durchblick in der KI-Welt bringt. Komplett in Farbe. Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation, Transformer-Netze Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow Komplett in Farbe, mit zahlreichen Abbildungen und Grafiken Aus dem Inhalt: Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen Neuronale Netze trainieren Überwachtes und unüberwachtes Lernen Einführung in TensorFlow Kompaktkurs Python Wichtige mathematische Grundlagen Reinforcement Learning Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche Back Propagation Deep Learning Werkzeuge für Data Scientists