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Scholz, Daniel: Künstliche neuronale Netze
Künstliche neuronale Netze , Die Welt der generativen KI verstehen , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250509, Autoren: Scholz, Daniel, Seitenzahl/Blattzahl: 132, Abbildungen: Komplett in Farbe, Keyword: 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, Fachschema: Elektronik / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Nachrichtentechnik~Algorithmus~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 216, Breite: 157, Höhe: 22, Gewicht: 520, Produktform: Gebunden,
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Produkte zum Begriff Scholz-Daniel-Künstliche-neuronale:
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Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel BaslerNeuronale Netze mit C# programmieren - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen. Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne grössere Rechnerressourcen umsetzen. Aus dem Inhalt Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Konzepte und Methoden von Machine Learning, neuronale Netze bauen und trainieren, Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron (MLP), Backpropagation, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Machine Learning as a Service, Predictive Analytics, Objekterkennung, Sentiment-Analyse. Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt unter anderem Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Cesys C028149 Galvanische Trennung (, Messtechnik, Blau, Grau
Der CESYS USB-Isolator trennt die direkte elektrische Verbindung zwischen dem Computer und dem angeschlossenen USB-Gerät. Es werden sämtliche Signale der USB-Leitung galvanisch getrennt: Masse, 5 Volt, Datenleitungen und Schirm. Dadurch sorgt der USB-Isolator je nach Anwendungsfall für einen kristallklaren Sound, genaue Messungen und Schutz des Host-Computers vor Querströmen und Überspannungen. Die häufigste Ursache für Störgeräusche, Funktionsstörungen durch Überspannung und ungenaue Messungen wird so eliminiert. Der CESYS USB-Isolator ist aufgebaut wie ein Trenntransformator bzw. Optokoppler. Er verhält sich daher fast wie ein USB-Kabel. Es müssen keine Treiber installiert werden und es werden alle Betriebssysteme unterstützt (Mac, Windows, Linux, embedded OS und andere). Ein Netzteil ist nicht erforderlich, da die Versorgung über USB erfolgt.
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Scholz, Daniel: Künstliche neuronale NetzeKünstliche neuronale Netze , Die Welt der generativen KI verstehen , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250509, Autoren: Scholz, Daniel, Seitenzahl/Blattzahl: 132, Abbildungen: Komplett in Farbe, Keyword: 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, Fachschema: Elektronik / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Nachrichtentechnik~Algorithmus~Informatik, Fachkategorie: Informatik, Warengruppe: HC/Elektronik/Elektrotechnik/Nachrichtentechnik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 216, Breite: 157, Höhe: 22, Gewicht: 520, Produktform: Gebunden,34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Cesys C028149 Galvanische Trennung (, Messtechnik, Blau, GrauDer CESYS USB-Isolator trennt die direkte elektrische Verbindung zwischen dem Computer und dem angeschlossenen USB-Gerät. Es werden sämtliche Signale der USB-Leitung galvanisch getrennt: Masse, 5 Volt, Datenleitungen und Schirm. Dadurch sorgt der USB-Isolator je nach Anwendungsfall für einen kristallklaren Sound, genaue Messungen und Schutz des Host-Computers vor Querströmen und Überspannungen. Die häufigste Ursache für Störgeräusche, Funktionsstörungen durch Überspannung und ungenaue Messungen wird so eliminiert. Der CESYS USB-Isolator ist aufgebaut wie ein Trenntransformator bzw. Optokoppler. Er verhält sich daher fast wie ein USB-Kabel. Es müssen keine Treiber installiert werden und es werden alle Betriebssysteme unterstützt (Mac, Windows, Linux, embedded OS und andere). Ein Netzteil ist nicht erforderlich, da die Versorgung über USB erfolgt.102,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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