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Deep Learning
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Von drei Experten dieses Fachgebiets verfasst und das einzige umfassende deutsche Buch zu diesem Thema Behandelt alle mathematischen Grundlagen zu den Themen Deep Learning, Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Neuronale Netze Mathematische und begriffliche Hintergrundinformationen und relevante Konzepte aus den Bereichen Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Informationstheorie, Statistik und numerische Berechnung Deep Learning ist eine Form des Machine Learnings, die Computer in die Lage versetzt, aus Erfahrungen zu lernen und so die Welt als miteinander verbundene Ansammlung von hierarchischen Konzepten zu begreifen. Da der Computer Wissen aus der eigenen Erfahrung sammelt, muss kein Mensch mehr alle benötigten Kenntnisse formal eingeben. Die Hierarchie der Konzepte ermöglicht dem Computer das Erlernen komplexer Konzepte, indem er sie aus einfacheren Bausteinen zusammensetzt. Dabei besteht ein Graph dieser Hierarchien aus vielen Schichten. Dieses Buch behandelt eine Vielzahl von Themen rund um das Deep Learning. Es vermittelt dazu mathematische sowie begriffliche Hintergrundinformationen und stellt relevante Konzepte aus den Bereichen lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Informationstheorie, numerische Berechnung und Machine Learning vor. Neben einer Beschreibung der in der Praxis genutzten Deep-Learning-Techniken - darunter tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Optimierungsalgorithmen, konvolutionale Netze, Sequenzmodellierung und praxisorientierte Methodologie - werden auch Anwendungen wie Natural Language Processing, Spracherkennung, Computer Vision, Online-Empfehlungssysteme, Bioinformatik und Videospiele betrachtet. Außerdem bietet das Buch Einblicke in die Forschung und befasst sich dazu mit theoretischen Aspekten wie Linearfaktormodellen, Autoencodern, Representation Learning, strukturierten Wahrscheinlichkeitsmodellen, dem Monte-Carlo-Verfahren, der Partitionsfunktion und der näherungsweisen Inferenz. Deep Learning eignet sich für alle, die während des Bachelor- oder Master-Studiums ihre Laufbahn in Forschung oder Wirtschaft planen, aber auch für Softwareentwickler und Informatiker, die Deep Learning für eigene Produkte oder Plattformen einsetzen möchten. Die Website zum Buch bietet ergänzende Materialien für Leser und Lehrkräfte. Stimmen zum Buch Deep Learning ist - verfasst von drei Experten dieses Fachgebiets - das einzige umfassende Buch zu diesem Thema. - Elon Musk, Co-Chair von OpenAI; Mitgründer und CEO von Tesla und SpaceX

Anbieter: buecher.de
Stand: 03.08.2018
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Deep Learning
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Stand: 03.08.2018
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E-Learning in der Lehre
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Studienarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule (Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Fallstudie II, 26 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: E-Learning wird als Sammelbegriff für das Lernen mit Software und das Nutzen des Internets verwendet. In Deutschland ist diese Form der Weiterbildung anerkannt und wird bereits in einigen Schulen und Universitäten respektive Fachhochschulen eingesetzt. Auch Unternehmen setzen diese Lernmethode ein, um Ihre Mitarbeiter zu schulen. Mit Hilfe von E-Learning kann der Unterrichtsprozess flexibler gestaltet und erweitert werden. Der Markt um E-Learning hat sich in den letzten Jahren sehr gut entwickelt und viele Unternehmen bieten zahlreiche kommerzielle E-Learning Systeme und OpenSource E-Learning Angebote an. Aufgrund der immer weiter wachsenden Konkurrenz unterscheiden sich die OpenSource Produkte in der Bedienung von den kommerziellen Systemen. Innerhalb kürzester Zeit ist aufgrund gestiegener Benutzerfreundlichkeit der Aufbau eines E-Learning Angebotes mit OpenSource Software möglich. Um ein optimales E-Learning Angebot erstellen zu können, sollten man sich jedoch einige Zeit mit E-Learning auseinandersetzen und genügend Zeit für die Planung und Umsetzung planen. Um dies zu ermöglichen werden in dieser Fallstudie die Vorteile und Grenzen, sowie die Einsatzgebiete von E-Learning erläutert. Dies wird ergänzt durch eine Betrachtung von E-Learning in der Lehre, welches mit einem Fragebogen erweitert wird. Da die auf dem Markt vorhandenen E-Learning Systeme recht unterschiedliche Ansätze bieten, wird die Fallstudie durch eine Nutzwertanalyse abgerundet und ein Praxisbeispiel für den Einsatz von E-Learning vorgestellt. Bei der Vorstellung des Praxisbeispiels wurden nur wenige Module des E-Learning Systems verwendet, da der Aufbau des gesamten Systems den zeitlichen Rahmen der Fallstudie überschreiten würde. In kürzester Zeit ist es jedoch möglich mit relativ geringem Aufwand ein gutes Ergebnis mit eingeschränktem Funktionsumfang zu erstellen.

Anbieter: buecher.de
Stand: 03.08.2018
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Deep Learning for Search
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Key Features · Search with recommendations · Accurate and relevant rankings of search results · Generating suitable synonyms Audience Written for developers comfortable with Java or a similar language. No experience with deep learning or NLP needed.

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Deep Learning Cookbook
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Stand: 10.08.2018
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Grokking Deep Learning
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Stand: 03.08.2018
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Pro Machine Learning Algorithms
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Bridge the gap between a high-level understanding of how an algorithm works and knowing the nuts and bolts to tune your models better. This book will give you the confidence and skills when developing all the major machine learning models. In Pro Machine Learning Algorithms , you will first develop the algorithm in Excel so that you get a practical understanding of all the levers that can be tuned in a model, before implementing the models in Python/R. You will cover all the major algorithms: supervised and unsupervised learning, which include linear/logistic regression; k-means clustering; PCA; recommender system; decision tree; random forest; GBM; and neural networks. You will also be exposed to the latest in deep learning through CNNs, RNNs, and word2vec for text mining. You will be learning not only the algorithms, but also the concepts of feature engineering to maximize the performance of a model. You will see the theory along with case studies, such as sentiment classification, fraud detection, recommender systems, and image recognition, so that you get the best of both theory and practice for the vast majority of the machine learning algorithms used in industry. Along with learning the algorithms, you will also be exposed to running machine-learning models on all the major cloud service providers. You are expected to have minimal knowledge of statistics/software programming and by the end of this book you should be able to work on a machine learning project with confidence. What You Will Learn Get an in-depth understanding of all the major machine learning and deep learning algorithms Fully appreciate the pitfalls to avoid while building models Implement machine learning algorithms in the cloud Follow a hands-on approach through case studies for each algorithm Gain the tricks of ensemble learning to build more accurate models Discover the basics of programming in R/Python and the Keras framework for deep learning Who This Book Is For Business analysts/ IT professionals who want to transition into data science roles. Data scientists who want to solidify their knowledge in machine learning.

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Stand: 03.08.2018
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Neural Networks and Learning Machines
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Using a wealth of case studies to illustrate the real-life, practical applications of neural networks, this state-of-the-art text exposes students to many facets of Neural Networks.

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Stand: 10.08.2018
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Algorithmic Aspects of Machine Learning
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Stand: 03.08.2018
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Learning OpenCV 3
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Stand: 03.08.2018
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