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  • 1
    UID:
    b3kat_BV045189088
    Format: 447 Seiten , Illustrationen, Diagramme , 23 cm x 17.2 cm
    Edition: 1. Auflage
    ISBN: 9783836261425 , 3836261421
    Series Statement: Rheinwerk Computing
    Note: Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke , Auf dem Cover: "Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen", "Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation", "Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow", "Alle Beispielprojekte zum Download"
    Later: Ersetzt durch Steinwender, Joachim Neuronale Netze programmieren mit Python
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Neuronales Netz ; Python 3.x ; Deep learning ; Python 3.x ; Neuronales Netz ; Programmierung ; Python ; Maschinelles Lernen ; TensorFlow ; Lehrbuch ; Lehrbuch
    Author information: Schwaiger, Roland
    Author information: Steinwendner, Joachim
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    UID:
    almahu_BV046751652
    Format: 479 Seiten : , Illustrationen, Diagramme (überwiegend farbig) ; , 23 cm x 17.2 cm.
    Edition: 2., aktualisierte und überarbeitete Auflage
    ISBN: 978-3-8362-7450-0
    Series Statement: Rheinwerk Computing
    Content: Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und 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.
    Note: Auf dem Cover: "Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen", "Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation u.v.m.", "Mit fertiger Lernumgebung, Einstieg in TensorFlow 2 und Keras", "Alle Beispielprojekte zum Download"
    Former: Ersatz von Schwaiger, Roland Neuronale Netze programmieren mit Python
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Neuronales Netz ; Python 3.x ; Deep learning ; Python 3.x ; Neuronales Netz ; Programmierung ; Python ; Maschinelles Lernen ; TensorFlow ; Lehrbuch ; Lehrbuch ; Lehrbuch
    Author information: Steinwendner, Joachim.
    Author information: Schwaiger, Roland.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 3
    UID:
    b3kat_BV047153752
    Format: 1 Online-Ressource (481 Seiten) , Illustrationen, Diagramme
    Edition: 2., aktualisierte und überarbeitete Auflage, 1., korrigierter Nachdruck
    ISBN: 9783836274524
    Series Statement: Rheinwerk Computing
    Note: Auf dem Cover: "Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen", "Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation u.v.m.", "Mit fertiger Lernumgebung, Einstieg in TensorFlow 2 und Keras", "Alle Beispielprojekte zum Download"
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-8362-7450-0
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Neuronales Netz ; Python 3.x ; Deep learning ; Python 3.x ; Neuronales Netz ; Programmierung ; Python ; Maschinelles Lernen ; TensorFlow ; Lehrbuch ; Electronic books.
    Author information: Schwaiger, Roland
    Author information: Steinwendner, Joachim
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 4
    Online Resource
    Online Resource
    Rheinwerk-Verl.
    UID:
    kobvindex_ZLB34807032
    Format: 479 S.
    ISBN: 9783836274524
    Content: Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und 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. 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 Die Fachpresse zur Vorauflage: LINUX MAGAZIN: "Eine rundum gelungene, recht gründliche und gut verständliche Einführung ins maschinelle Lernen mit neuronalen Netzen." iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: "Entwickler bekommen hier eine Menge Theorie inklusive der mathematischen Grundlagen serviert (...). "
    Language: German
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 5
    Online Resource
    Online Resource
    Rheinwerk Verlag
    UID:
    kobvindex_ZLB34299467
    Format: 447 S.
    ISBN: 9783836261449
    Content: Geniale Ideen einfach erklärt Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. Um sie gewinnbringend einzusetzen oder um zu verstehen, worauf ihr Erfolg beruht, lernen Sie sie gründlich kennen: 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. 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
    Note: Dr. Joachim Steinwendner ist wissenschaftlicher Projektleiter am Laboratory of Web Science an der Fernfachhochschule Schweiz.
    Language: German
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 6
    UID:
    kobvindex_ZLB34393493
    Format: 472 Seiten , 23 cm
    Edition: 2. Auflage
    ISBN: 9783836274500
    Series Statement: Rheinwerk Computing
    Content: Geniale Ideen einfach erklärt: Der Einstieg in die KI-Welt. Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen. Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, BackpropagationInkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow. Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und 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. 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.
    Note: Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen; Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation; inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow , Alle Beispiele zum Download , Deutsch
    Language: German
    Keywords: Neuronales Netz ; Programmierung ; Python 〈Programmiersprache〉 ; Maschinelles Lernen ; TensorFlow
    Author information: Schwaiger, Roland
    Author information: Steinwendner, Joachim
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 7
    Book
    Book
    Bonn : Rheinwerk Verlag
    UID:
    kobvindex_VBRD-i97838362614250447
    Format: 447 Seiten , Illustrationen, Diagramme , 23 cm
    Edition: 1. Auflage
    ISBN: 9783836261425
    Series Statement: Rheinwerk computing
    Uniform Title: Neuronale Netze programmieren mit Python
    Content: Einführung in die Programmierung neuronaler Netze an Hand von intuitiv verständlichen Beispielen. Vorkenntnisse in den Bereichen Neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Mathematik und Python sind nicht erforderlich
    Language: German
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 8
    UID:
    almahu_BV049891421
    Format: 479 Seiten : , Illustrationen, Diagramme (überwiegend farbig) ; , 23 cm x 17.2 cm.
    Edition: 3. Auflage
    ISBN: 978-3-367-10254-9
    Series Statement: Rheinwerk Computing
    Content: Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und 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.
    Note: Auf dem Cover: "Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen", "Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation u.v.m.", "Mit fertiger Lernumgebung, Einstieg in TensorFlow 2 und Keras", "Alle Beispielprojekte zum Download"
    Language: German
    Subjects: Computer Science
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    RVK:
    Keywords: Neuronales Netz ; Python 3.x ; Deep learning ; Python 3.x ; Neuronales Netz ; Programmierung ; Python ; Maschinelles Lernen ; TensorFlow ; Lehrbuch
    Author information: Steinwendner, Joachim.
    Author information: Schwaiger, Roland.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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