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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle. **
Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning. **
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(Bau-)Vergaberecht – Eine praxisorientierte Einführung, Fachbücher von Jochen FürmannDieses Fachbuch liefert einen eng an die Bedürfnisse der Praxis orientierten Ein- und Überblick zum weiten Feld des Bauvergaberechts. Mit wesentlichen Basisinformationen speziell für den Bauvergabebereich sollen insbesondere Nicht-Juristen einen leichten Einstieg in die Materie erhalten. Das Buch stellt dar, wer, warum, was und wie ausschreiben muss. Dabei werden auch die haushaltsrechtlichen Vorgaben, die Rechtsschutzmöglichkeiten, die weiteren vergaberechtlich relevanten Fragen während der Bauabwicklung und die übrigen Vergabevorschriften angesprochen. In der 3. Auflage wurden die EU-Schwellenwerte aktualisiert. Zudem wurden die nationalen Wertgrenzen angepasst.69,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Generatives Deep Learning, Fachbücher von David FosterLassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren. Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren, verwendet es Python, Keras und TensorFlow. Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstösst. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt: - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können. - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik. - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können. - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen. - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen. Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für Generatives.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Konfliktforschung in der Ethnologie - Eine Einführung, Fachbücher von Sophie RocheGewalttätige Konflikte, wie etwa Bürgerkriege oder Revolutionen, sind Momente, in denen soziale Spannungen innerhalb einer Gesellschaft sichtbar werden. Die Ethnologie beschäftigt sich seit ihren Ursprüngen damit, wie Konflikte in unterschiedlichen Gemeinschaften entstehen und welche Auswirkungen sie haben. Wenn in Asylverfahren über Schutzbedürftigkeit und Bleiberecht von Geflüchteten entschieden wird, sind Ethnolog:innen daher beratend tätig. Sie unterstützen die Verfahrensbeteiligten dabei, die Macht- und Kräfteverhältnisse in den Herkunftsländern zu verstehen und einzuordnen. Denn nur so lässt sich beurteilen, warum Menschen aus ihrer Heimat flüchten. Sophie Roche gibt Studierenden der Ethnologie, Konfliktsoziolog:innen und Politikwissenschaftler:innen, aber auch Richter:innen und wissenschaftlichen Richterassistent:innen mit ihrem Buch das passende Rüstzeug an die Hand, indem sie die Grundlagen der sozialanthropologischen Konfliktforschung vorstellt, Begrifflichkeiten schärft (was ist eine Rebellion, eine Fehde o.ä.?) und diese in Beispiele aus aktuellen Asylverfahren einbettet.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Arbeitsbuch zu Betriebswirtschaftslehre - Eine Einführung, Fachbücher von Siegfried von KänelWissensaneignung und Wissensvertiefung sollten im Lernprozess vorrangig mit praktischem Tun und mit Interaktivitäten verbunden sein. Damit rückt das Experiment bzw. die experimentelle Methode in das besondere Interessenfeld von Lehr- und Lernprozessen. Das vorliegende Arbeitsbuch ergänzt das Lehrbuch "Betriebswirtschaftslehre - Eine Einführung". Es wird anschaulich ein spezieller Zugang zur Anwendung der experimentellen Methode offeriert: Anhand ausgewählter Fallbeispiele wird gezeigt, wie unter Nutzung kybernetischer Erkenntnisse und Methoden sowie unter Einsatz von MS Excel der Zusammenhang zwischen den untersuchten betriebswirtschaftlichen Grundgrössen in rechen- und simulationsfähige Modelle abgebildet werden kann. Auf diese Weise kann demonstriert werden, von welchen Inputgrössen, Übertragungsfaktoren und sonstigen Einflussgrössen die jeweilige zu steuernde Zielgrösse abhängt, über welche Modellparameter (als Steuergrössen) diese Grösse direkt zu beeinflussen ist und mit welcher "Empfindlichkeit" (Sensitivität) die Zielgrösse auf derartige Parameteränderungen reagiert. Die jeweiligen Grafikelemente können zudem mit Programmbausteinen unter Nutzung der Programmiersprache "Visual Basic for Application" (VBA) verbunden werden, sodass Variationsrechnungen durchgeführt und ausgewertet werden können. Grosser Wert wird dabei auch auf die Visualisierung des Zusammenhangs der Modellparameter gelegt, wobei die Symbole und Regeln für die Signalflussdiagrammtechnik der kybernetischen Regelungstheorie zur Anwendung kommen. Der Inhalt: Modell und Modellmethode, wirtschaftskybernetische Modellbildung, Wirtschaftskybernetik und Controlling. Der Autor Siegfried von Känel ist Professor Emeritus für Kybernetik an der Technischen Universität Dresden. Er ist Gründer des Instituts für Wirtschaftskybernetik und Computer & Web Based Training (IWK) und entwickelt seit vielen Jahren interaktive Lernsoftware zu volks- und betriebswirtschaftlichen Fachgebieten.27,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt. **
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Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?
Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren. **
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt. **
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Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Deep Learning in der heutigen Technologiebranche? In welchen Bereichen wird Deep Learning am häufigsten eingesetzt?
Deep Learning wird in der Technologiebranche für Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen, personalisierte Empfehlungen und autonomes Fahren eingesetzt. Am häufigsten wird Deep Learning in den Bereichen der Medizin, Finanzen, Marketing und Automobilindustrie eingesetzt. **
Was sind die Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie? Inwiefern hat Deep Learning die Entwicklungsprozesse in verschiedenen Branchen verändert?
Deep Learning wird in der Bilderkennung, Spracherkennung, autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnosen eingesetzt. Es hat die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel verbessert. Deep Learning hat die Entwicklung von personalisierten Produkten und Dienstleistungen vorangetrieben und ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. **
Was sind einige Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie? Wie beeinflusst Deep Learning unsere täglichen Interaktionen mit Computern und Maschinen?
Einige Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie sind Gesichtserkennung, Spracherkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme. Deep Learning beeinflusst unsere täglichen Interaktionen mit Computern und Maschinen, indem es die Benutzererfahrung verbessert, die Effizienz steigert und personalisierte Dienste bereitstellt. Durch Deep Learning werden Computer und Maschinen intelligenter und können komplexe Aufgaben schneller und genauer ausführen. **
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Singhalesisch. Eine Einführung, Fachbücher von Klaus MatzelDas Buch "Singhalesisch. Eine Einführung" von Klaus Matzel bietet eine umfassende und strukturierte Heranführung an die singhalesische Sprache. In 19 Lektionen werden die Leser*innen schrittweise in die Umgangssprache und die Schriftsprache eingeführt. Die Neuauflage enthält modernisierte Texte und ist so gestaltet, dass sie sowohl für Lernende als auch für Sprachforscher*innen von Nutzen ist. Die Lektionen sind klar gegliedert und beinhalten singhalesische Schrift, Umschrift, Übersetzungen sowie Vokabeln. Jedes Kapitel bietet zusätzlich grammatische Erklärungen, Übungen und Erläuterungen zu den einzelnen Sätzen. Eine Einleitung informiert über die singhalesische Schrift, Aussprache und Orthographie, während ein Anhang einen grammatischen Index, Lösungen zu den Übungen und ein Wörterverzeichnis bereitstellt. Diese umfassende Struktur macht das Buch zu einem wertvollen Werkzeug für alle, die sich mit der singhalesischen Sprache auseinandersetzen möchten.48,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Schuler:Harfenschule. Eine Einführung i, Schulbücher von Eveline SchulerDie 'Harfenschule. Eine Einführung in die Kunst des Harfenspiels für kleine Leute' ist ein speziell für Grundschüler entwickeltes Schulbuch, das den Einstieg in das Harfenspiel erleichtert. Das Werk wurde konzipiert, um jungen Lernenden einen schrittweisen Zugang zu technischen Fertigkeiten und musikalischem Ausdruck zu ermöglichen. Durch die Kombination von praktischen Übungen und theoretischen Aufgaben wird ein spielerischer Lernprozess gefördert, der den individuellen Fortschritt unterstützt. Das Buch bietet eine didaktisch durchdachte Struktur, die es Lehrkräften ermöglicht, die Inhalte flexibel in den Unterricht zu integrieren. Die Stücke sind an das musikalische Empfinden von Kindern im Grundschulalter angepasst und fördern die Freude am Musizieren. Mit einem kartonierten Einband und einer robusten Verarbeitung ist das Schulbuch für den täglichen Gebrauch in der Schule geeignet. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie den Schülern helfen, die in der Schule erlernten technischen Fertigkeiten in die Praxis umzusetzen. Die Harfenschule legt besonderen Wert auf einen langsamen und methodischen Aufbau, der den Lernprozess optimal unterstützt.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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(Bau-)Vergaberecht – Eine praxisorientierte Einführung, Fachbücher von Jochen FürmannDieses Fachbuch liefert einen eng an die Bedürfnisse der Praxis orientierten Ein- und Überblick zum weiten Feld des Bauvergaberechts. Mit wesentlichen Basisinformationen speziell für den Bauvergabebereich sollen insbesondere Nicht-Juristen einen leichten Einstieg in die Materie erhalten. Das Buch stellt dar, wer, warum, was und wie ausschreiben muss. Dabei werden auch die haushaltsrechtlichen Vorgaben, die Rechtsschutzmöglichkeiten, die weiteren vergaberechtlich relevanten Fragen während der Bauabwicklung und die übrigen Vergabevorschriften angesprochen. In der 3. Auflage wurden die EU-Schwellenwerte aktualisiert. Zudem wurden die nationalen Wertgrenzen angepasst.69,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Generatives Deep Learning, Fachbücher von David FosterLassen Sie Ihre Deep-Learning-Modelle kreativ werden! Das Buch zeigt, wie die innovativsten Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) funktionieren. Für kreative Data Scientists und Programmierer, die gerne mit Code experimentieren, verwendet es Python, Keras und TensorFlow. Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen - kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden, wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster vermittelt zunächst die Grundlagen des Deep Learning mit Keras und veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstösst. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen Ihnen herauszufinden, wie Ihre Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können. Aus dem Inhalt: - Entdecken Sie, wie Variational Autoencoder den Gesichtsausdruck auf Fotos verändern können. - Erstellen Sie praktische GAN-Beispiele von Grund auf und nutzen Sie CycleGAN zur Stilübertragung und MuseGAN zum Generieren von Musik. - Verwenden Sie rekurrente generative Modelle, um Text zu erzeugen, und lernen Sie, wie Sie diese Modelle mit dem Attention-Mechanismus verbessern können. - Erfahren Sie, wie generatives Deep Learning Agenten dabei unterstützen kann, Aufgaben im Rahmen des Reinforcement Learning zu erfüllen. - Lernen Sie die Architektur von Transformern (BERT, GPT-2) und Bilderzeugungsmodellen wie ProGAN und StyleGAN kennen. Dieses Buch ist eine leicht zugängliche Einführung in das Deep-Learning-Toolkit für Generatives.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle. **
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning. **
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt. **
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Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?
Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren. **
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Konfliktforschung in der Ethnologie - Eine Einführung, Fachbücher von Sophie RocheGewalttätige Konflikte, wie etwa Bürgerkriege oder Revolutionen, sind Momente, in denen soziale Spannungen innerhalb einer Gesellschaft sichtbar werden. Die Ethnologie beschäftigt sich seit ihren Ursprüngen damit, wie Konflikte in unterschiedlichen Gemeinschaften entstehen und welche Auswirkungen sie haben. Wenn in Asylverfahren über Schutzbedürftigkeit und Bleiberecht von Geflüchteten entschieden wird, sind Ethnolog:innen daher beratend tätig. Sie unterstützen die Verfahrensbeteiligten dabei, die Macht- und Kräfteverhältnisse in den Herkunftsländern zu verstehen und einzuordnen. Denn nur so lässt sich beurteilen, warum Menschen aus ihrer Heimat flüchten. Sophie Roche gibt Studierenden der Ethnologie, Konfliktsoziolog:innen und Politikwissenschaftler:innen, aber auch Richter:innen und wissenschaftlichen Richterassistent:innen mit ihrem Buch das passende Rüstzeug an die Hand, indem sie die Grundlagen der sozialanthropologischen Konfliktforschung vorstellt, Begrifflichkeiten schärft (was ist eine Rebellion, eine Fehde o.ä.?) und diese in Beispiele aus aktuellen Asylverfahren einbettet.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Arbeitsbuch zu Betriebswirtschaftslehre - Eine Einführung, Fachbücher von Siegfried von KänelWissensaneignung und Wissensvertiefung sollten im Lernprozess vorrangig mit praktischem Tun und mit Interaktivitäten verbunden sein. Damit rückt das Experiment bzw. die experimentelle Methode in das besondere Interessenfeld von Lehr- und Lernprozessen. Das vorliegende Arbeitsbuch ergänzt das Lehrbuch "Betriebswirtschaftslehre - Eine Einführung". Es wird anschaulich ein spezieller Zugang zur Anwendung der experimentellen Methode offeriert: Anhand ausgewählter Fallbeispiele wird gezeigt, wie unter Nutzung kybernetischer Erkenntnisse und Methoden sowie unter Einsatz von MS Excel der Zusammenhang zwischen den untersuchten betriebswirtschaftlichen Grundgrössen in rechen- und simulationsfähige Modelle abgebildet werden kann. Auf diese Weise kann demonstriert werden, von welchen Inputgrössen, Übertragungsfaktoren und sonstigen Einflussgrössen die jeweilige zu steuernde Zielgrösse abhängt, über welche Modellparameter (als Steuergrössen) diese Grösse direkt zu beeinflussen ist und mit welcher "Empfindlichkeit" (Sensitivität) die Zielgrösse auf derartige Parameteränderungen reagiert. Die jeweiligen Grafikelemente können zudem mit Programmbausteinen unter Nutzung der Programmiersprache "Visual Basic for Application" (VBA) verbunden werden, sodass Variationsrechnungen durchgeführt und ausgewertet werden können. Grosser Wert wird dabei auch auf die Visualisierung des Zusammenhangs der Modellparameter gelegt, wobei die Symbole und Regeln für die Signalflussdiagrammtechnik der kybernetischen Regelungstheorie zur Anwendung kommen. Der Inhalt: Modell und Modellmethode, wirtschaftskybernetische Modellbildung, Wirtschaftskybernetik und Controlling. Der Autor Siegfried von Känel ist Professor Emeritus für Kybernetik an der Technischen Universität Dresden. Er ist Gründer des Instituts für Wirtschaftskybernetik und Computer & Web Based Training (IWK) und entwickelt seit vielen Jahren interaktive Lernsoftware zu volks- und betriebswirtschaftlichen Fachgebieten.27,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Pessoa denken. Eine Einführung, Fachbücher von Marcus Coelen, Oliver PrechtKann es eine Einführung in ein Schreiben geben, das die Pluralität zum Prinzip und somit die Einheit, die es hätte bilden können, zunichte gemacht hat? In Fernando Pessoas Werk sprechen nicht nur zahllose Stimmen, auch spricht im Grunde niemand hinter diesem ewigen Maskenspiel, und Sprechen und Schreiben erscheinen selbst in ihrer Ungebundenheit und Zerstreuung. Die überbordende Vielzahl von Dichterpersönlichkeiten, Sprachen, Handschriften und Schreibweisen, die dieses chaotische Werk ohne Zentrum oder Einheit ausmachen, beunruhigt unsere Vorstellung von dem, was Denken und Dichten heissen soll. Man muss Pessoa denken: sich einen Pessoa erdenken, um ihn lesen zu können und in sein eigenes Nachdenken einzutreten. Der vorliegende Band versammelt eine Reihe von klassischen Texten Pessoas, die hier in neuer Übersetzung präsentiert werden, und bietet ausserdem sechs einführende Essays, die den Versuch wagen, Pessoa zu denken. Inhalt: Vorbemerkung I. Texte von Fernando Pessoa A. Gedichte von Álvaro de Campos (zweisprachig) B. Orthonyme Gedichte (zweisprachig) C. Über den Sensationismus D. Auszüge aus dem Buch der Unruhe II. Einführende Essays A. Oliver Precht: Denker in unruhiger Zeit. Versuch über einen charakteristischen Zug in Pessoas Werk B. Hanna Sohns: Poetik der Unruhe C. Marcus Coelen: Anmerkung zum Schrägen Regen D. José Gil: Was heisst sehen? (übers. v. Oliver Precht) E. Judith Balso: Die Heteronymie: Eine poetische Ontologie ohne Metaphysik F. Patrick Quillier: Die Energie der Unruhe (übers. v. Melina Brüggemann).29,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Understanding Deep Learning, Fachbücher von Simon J.D. PrinceAn authoritative, accessible, and up-to-date treatment of deep learning that strikes a pragmatic middle ground between theory and practice.Deep learning is a fast-moving field with sweeping relevance in today's increasingly digital world. Understanding Deep Learning provides an authoritative, accessible, and up-to-date treatment of the subject, covering all the key topics along with recent advances and cutting-edge concepts. Many deep learning texts are crowded with technical details that obscure fundamentals, but Simon Prince ruthlessly curates only the most important ideas to provide a high density of critical information in an intuitive and digestible form. From machine learning basics to advanced models, each concept is presented in lay terms and then detailed precisely in mathematical form and illustrated visually. The result is a lucid, self-contained textbook suitable for anyone with a basic background in applied mathematics.Up-to-date treatment of deep learning covers cutting-edge topics not found in existing texts, such as transformers and diffusion modelsShort, focused chapters progress in complexity, easing students into difficult concepts Pragmatic approach straddling theory and practice gives readers the level of detail required to implement naive versions of modelsStreamlined presentation separates critical ideas from background context and extraneous detailMinimal mathematical prerequisites, extensive illustrations, and practice problems make challenging material widely accessible Programming exercises offered in accompanying Python Notebooks.88,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?
Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt. **
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Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Deep Learning in der heutigen Technologiebranche? In welchen Bereichen wird Deep Learning am häufigsten eingesetzt?
Deep Learning wird in der Technologiebranche für Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen, personalisierte Empfehlungen und autonomes Fahren eingesetzt. Am häufigsten wird Deep Learning in den Bereichen der Medizin, Finanzen, Marketing und Automobilindustrie eingesetzt. **
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Was sind die Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie? Inwiefern hat Deep Learning die Entwicklungsprozesse in verschiedenen Branchen verändert?
Deep Learning wird in der Bilderkennung, Spracherkennung, autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnosen eingesetzt. Es hat die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel verbessert. Deep Learning hat die Entwicklung von personalisierten Produkten und Dienstleistungen vorangetrieben und ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. **
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Was sind einige Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie? Wie beeinflusst Deep Learning unsere täglichen Interaktionen mit Computern und Maschinen?
Einige Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie sind Gesichtserkennung, Spracherkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme. Deep Learning beeinflusst unsere täglichen Interaktionen mit Computern und Maschinen, indem es die Benutzererfahrung verbessert, die Effizienz steigert und personalisierte Dienste bereitstellt. Durch Deep Learning werden Computer und Maschinen intelligenter und können komplexe Aufgaben schneller und genauer ausführen. **
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