Schlüsselwort: überwachtes Lernen

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften von Matzka, Stephan
Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-05-11
Autor:
> findR *
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Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften von Matzka, Stephan
Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
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PyTorch für Deep Learning

PyTorch für Deep Learning von Fraaß, Marcus, Pointer, Ian
Der praktische Einstieg in PyTorch Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln. Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen. Aus dem Inhalt: Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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PyTorch für Deep Learning

PyTorch für Deep Learning von Fraaß, Marcus, Pointer, Ian
Der praktische Einstieg in PyTorch Lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen und sie für verschiedene Datentypen zu trainieren Das Buch deckt den gesamten Entwicklungszyklus von Deep-Learning-Anwendungen ab: Vom Erstellen über das Debuggen bis zum Deployen Mit Use Cases, die zeigen, wie PyTorch bei führenden Unternehmen eingesetzt wird Mit diesem Praxisbuch meistern Sie die Methoden des Deep Learning, einer Teildisziplin des Machine Learning, die die Welt um uns herum verändert. Machen Sie sich mit PyTorch, dem populären Python-Framework von Facebook, vertraut, und lernen Sie Schlüsselkonzepte und neueste Techniken kennen, um eigene neuronale Netze zu entwickeln. Ian Pointer zeigt Ihnen zunächst, wie Sie PyTorch in einer Cloud-basierten Umgebung einrichten. Er führt Sie dann durch die einzelnen Schritte der Entwicklung von neuronalen Architekturen, um typische Anwendungen für Bilder, Ton, Text und andere Datenformate zu erstellen. Er erläutert auch das innovative Konzept des Transfer Learning und das Debuggen der Modelle. Sie erfahren zudem, wie Sie Ihre Deep-Learning-Anwendungen in den Produktiveinsatz bringen. Aus dem Inhalt: Ergründen Sie modernste Modelle für das Natural Language Processing, die mit umfangreichen Textkorpora wie dem Wikipedia-Datensatz trainiert wurden Verwenden Sie das PyTorch-Paket torchaudio, um Audiodateien mit einem neuronalen Konvolutionsmodell zu klassifizieren Lernen Sie, wie man Transfer Learning auf Bilder anwendet Debuggen Sie PyTorch-Modelle mithilfe von TensorBoard und Flammendiagrammen Deployen Sie PyTorch-Anwendungen im Produktiveinsatz in Docker-Containern und Kubernetes-Clustern, die in der Google Cloud laufen Erkunden Sie PyTorch-Anwendungsfälle von führenden Unternehmen Für die deutsche Ausgabe wurde das Buch in Zusammenarbeit mit Ian Pointer von Marcus Fraaß aktualisiert und um einige Themen erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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PyTorch kompakt

PyTorch kompakt von Langenau, Frank, Papa, Joe
Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken Mit Kurzeinstieg in PyTorch Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kompaktes Wissen zu einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning immer zur Hand. Der Autor Joe Papa bietet Ihnen mit dieser Referenz den sofortigen Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele - eine Fülle an gesammelten Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit beschleunigen und die Zeit minimieren, die Sie mit der Suche nach Details verbringen. Data Scientists, Softwareentwickler:innen und Machine Learning Engineers finden in diesem Buch klaren, strukturierten PyTorch-Code, der jeden Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abdeckt - vom Laden der Daten über die Anpassung von Trainingsschleifen bis hin zur Modelloptimierung und GPU/TPU-Beschleunigung. Lernen Sie in kurzer Zeit, wie Sie Ihren Code mit AWS, Google Cloud oder Azure in der Produktivumgebung einsetzen und Ihre ML-Modelle auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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PyTorch kompakt

PyTorch kompakt von Langenau, Frank, Papa, Joe
Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken Mit Kurzeinstieg in PyTorch Mit diesem benutzerfreundlichen Nachschlagewerk zu PyTorch haben Sie kompaktes Wissen zu einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning immer zur Hand. Der Autor Joe Papa bietet Ihnen mit dieser Referenz den sofortigen Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele - eine Fülle an gesammelten Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit beschleunigen und die Zeit minimieren, die Sie mit der Suche nach Details verbringen. Data Scientists, Softwareentwickler:innen und Machine Learning Engineers finden in diesem Buch klaren, strukturierten PyTorch-Code, der jeden Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abdeckt - vom Laden der Daten über die Anpassung von Trainingsschleifen bis hin zur Modelloptimierung und GPU/TPU-Beschleunigung. Lernen Sie in kurzer Zeit, wie Sie Ihren Code mit AWS, Google Cloud oder Azure in der Produktivumgebung einsetzen und Ihre ML-Modelle auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen.
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