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Künstliche Intelligenz und Machine Learning

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Produktbeschreibung

Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie auf über 1200 Seiten von den Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz . Mathematische und theoretische Grundlagen behandelt der Autor Sascha Kersken zu Beginn ausführlich. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen gründlich kennen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schließlich die Transformer-Architektur und große Sprachmodelle. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittene Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code Refactoring und vieles mehr. Sie lernen, Methoden auszuwählen, Daten aufzubereiten und KI-Verfahren gewinnbringend zu kombinieren. Mit zahlreichen Codebeispielen und ausführlichen Erklärungen eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung . Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg. Grundlagen, Implementierung und Anwendung aller wichtigen Verfahren Inkl. Deep Learning, Datenanalyse, Sprach- und Bildverarbeitung Mit Aufgaben und ausführlichen Lösungen zum Selbststudium Aus dem Inhalt: Logik und diskrete Mathematik Stochastik und weitere mathematische Grundlagen Überwachtes und unüberwachtes Lernen Reinforcement Learning Datenanalyse: Aufbereitung und Visualisierung Big Data mit Apache Hadoop KNN und Deep Learning Bilderkennung und -verarbeitung Chatbots und Übersetzung Code Refactoring und Dokumentation Transformer-Architektur und LLMs Machine Learning Pipelines

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Künstliche Intelligenz ist das Zukunftsthema der IT schlechthin. Dieses umfassende Lehrbuch führt Sie auf über 1200 Seiten von den Grundlagen über alle wichtigen KI-Verfahren bis zu deren praktischem Einsatz . Mathematische und theoretische Grundlagen behandelt der Autor Sascha Kersken zu Beginn ausführlich. Dann lernen Sie einschlägige klassische Algorithmen gründlich kennen, moderne Machine-Learning-Verfahren und schließlich die Transformer-Architektur und große Sprachmodelle. Konzepte, Implementierung in Python und praktische Anwendungsfälle gehören immer dazu: fortgeschrittene Chatbots, Tierarten-Erkennung, Code Refactoring und vieles mehr. Sie lernen, Methoden auszuwählen, Daten aufzubereiten und KI-Verfahren gewinnbringend zu kombinieren. Mit zahlreichen Codebeispielen und ausführlichen Erklärungen eignet sich das Werk ideal für Studium, Ausbildung und berufliche Weiterbildung . Besonders wertvoll: Aufgaben mit ausführlichen Lösungen sichern Ihren Lernerfolg. Grundlagen, Implementierung und Anwendung aller wichtigen Verfahren Inkl. Deep Learning, Datenanalyse, Sprach- und Bildverarbeitung Mit Aufgaben und ausführlichen Lösungen zum Selbststudium Aus dem Inhalt: Logik und diskrete Mathematik Stochastik und weitere mathematische Grundlagen Überwachtes und unüberwachtes Lernen Reinforcement Learning Datenanalyse: Aufbereitung und Visualisierung Big Data mit Apache Hadoop KNN und Deep Learning Bilderkennung und -verarbeitung Chatbots und Übersetzung Code Refactoring und Dokumentation Transformer-Architektur und LLMs Machine Learning Pipelines

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