Free Download Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen einfach erklärt (Künstliche Intelligenz einfach erklärt)
Deutsch | 26. Mai 2023 | ASIN: B0C6HGQCQ3 | 300 Seiten | Epub | 675.61 KB
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt des Deep Learning mit dem Buch " Deep Learning - Grundlagen und Anwendungen einfach erklärt ". Dieses umfassende Werk bietet Ihnen eine detaillierte Einführung in eines der spannendsten Gebiete der künstlichen Intelligenz. Von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie neuronale Netze, Deep-Learning-Frameworks und -Bibliotheken, Vorverarbeitung von Daten, Training und Evaluierung von Modellen sowie Anwendungen in verschiedenen Bereichen - dieses Buch deckt alles ab, was Sie über Deep Learning wissen müssen . In den Kapiteln erfahren Sie, was Deep Learning eigentlich ist und wie es sich im Laufe der Zeit entwickelt hat. Sie lernen die verschiedenen Anwendungsgebiete kennen und verstehen die Vorteile und Herausforderungen, die mit Deep Learning einhergehen. Eine solide Basis im maschinellen Lernen wird gelegt, indem Sie die verschiedenen Arten des Lernens kennenlernen, angefangen bei Supervised und Unsupervised Learning bis hin zu Reinforcement und Semi-Supervised Learning. Sie werden tief in die Architekturen neuronaler Netze eintauchen, angefangen bei Feedforward-Netzen über Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) bis hin zu fortschrittlichen Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs), Autoencoders und Deep Reinforcement Learning. Um praktische Erfahrungen zu sammeln, werden Ihnen die beliebtesten Deep-Learning-Frameworks und -Bibliotheken vorgestellt, darunter TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe und MXNet. Sie lernen die Vorverarbeitung von Daten kennen, einschließlich Bereinigung, Normalisierung, Feature Engineering, Datenaugmentation und dem Umgang mit Datenungleichgewichten. Im weiteren Verlauf des Buches erhalten Sie Einblicke in das Training und die Evaluierung von Deep-Learning-Modellen. Sie verstehen, wie Verlustfunktionen ausgewählt und Modelle optimiert werden können. Hyperparameter-Tuning, Regularisierungstechniken, Batch Normalization und Transfer Learning werden ebenfalls behandelt. Anhand praxisrelevanter Beispiele werden Sie die Anwendung von Deep Learning in verschiedenen Bereichen kennenlernen. Von Bilderkennung und Computer Vision über natürliche Sprachverarbeitung und Sprachgenerierung bis hin zu Zeitreihenanalysen, medizinischer Bildverarbeitung, Sprach- und Audioverarbeitung, Videosignalverarbeitung, Robotik und datengetriebenen Prognosen - Sie werden verstehen, wie Deep Learning in diesen Domänen angewendet wird und welche Potenziale es bietet. Das Buch behandelt auch ethische Aspekte und Datenschutz im Zusammenhang mit Deep Learning. Sie erfahren, wie Fairness und Bias in Modellen berücksichtigt werden können, wie Datenschutz gewährleistet wird und wie verantwortungsvoll mit Deep Learning umgegangen werden kann. Darüber hinaus werfen wir einen Blick in die Zukunftsperspektiven des Deep Learning, diskutieren aktuelle Entwicklungen und Trends, stellen offene Fragen und erkunden die Potenziale und möglichen Anwendungen in der aufregenden Welt der Kreativindustrie. Mit "Deep Learning - Grundlagen und Anwendungen einfach erklärt" erhalten Sie ein umfassendes und detailreiches Buch, das Sie in die Tiefen des Deep Learning einführt und Ihnen das nötige Wissen vermittelt, um diese bahnbrechende Technologie zu verstehen und anzuwenden. Lassen Sie sich von der Fülle an Wissen und den praxisrelevanten Beispielen inspirieren und machen Sie sich bereit, in die aufregende Welt des Deep Learning einzutauchen. Sichern Sie sich Ihr Exemplar noch heute und entdecken Sie die Grenzen des Möglichen mit Deep Learning!
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