Format:
216 Seiten
,
Illustrationen, Diagramme
,
teilweise schwarz-weiß
,
24 cm
Edition:
1. Auflage
ISBN:
9783960090434
Content:
Klaus Barckow
Content:
Bei (künstlichen) neuronalen Netzen geht es in der künstlichen Intelligenz um Modellbildungen zur Nachbildung und Automatisierung von Denkprozessen, z.B. bei der eventuellen Konstruktion von intelligenten Maschinen. Die Autoren wenden sich an Leser mit guten Kenntnissen in der Schulmathematik, die sich für die Arbeitsweise neuronaler Netze interessieren und führen an Hand eines einfachen in Python programmierten Beispiels (Erkennung handgeschriebener Ziffern) in die Arbeitsweise neuronaler Netze ein. Das fertige Programm wird dann auf dem Einplatinencomputer Raspberry Pi zum Laufen gebracht. Die Autoren beginnen mit einer einfachen Einführung in die Arbeitsweise neuronaler Netze (vorhersagen, klassifizieren, ...), kommen dann zu Python und zum Tuning und dem "Gedächtnis" neuronaler Netze und schließen mit einer kurzen Einführung in Grundlagen der Analysis. Auf biologische Vergleiche wird nur kurz eingegangen. Viele Abbildungen. Gut auch in Schulen einsetzbar. - Als methodische Einführung an Hochschulen ist auf R. Kruse (ID-G 9/16) zu verweisen.
Content:
Einführung in die Theorie neuronaler Netze als wesentlichen Baustein der künstlichen Intelligenz für Interessierte ohne besondere Vorkenntnisse (Schulkenntnisse in Mathematik genügen) an Hand eines einfachen in Python programmierten Beispiels.
Language:
German
