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Neuronale Netze programmieren mit Python

Roland Schwaiger, Joachim Steinwendner

480 Seiten
2025

Neuronale Netze programmieren mit Python

Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow

Rheinwerk

Das Folgende ist nur eine KI-Zusammenfassung! Wenn du wirklich etwas lernen möchtest:

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Neuronale Netze programmieren mit Python - Zusammenfassung

Dieses umfassende Werk führt Leser in die faszinierende Welt der künstlichen neuronalen Netze ein, wobei Python als Programmiersprache im Mittelpunkt steht. Das Buch bietet einen praxisorientierten Ansatz, der sowohl Anfängern als auch Fortgeschrittenen ermöglicht, KI-Systeme zu verstehen und zu implementieren, ohne dabei vorherige Expertenkenntnisse vorauszusetzen.

Schlüsselideen

1

Grundlegende KI-Konzepte und Python-Integration

Eine systematische Einführung in die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, verbunden mit praktischen Python-Implementierungen. Der Fokus liegt auf der Verbindung theoretischer Konzepte mit hands-on Programmierung, wodurch Leser ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze entwickeln.

2

Machine Learning Frameworks und Tools

Detaillierte Einführung in moderne ML-Frameworks wie Keras und TensorFlow, mit praktischen Beispielen und Übungen. Der Schwerpunkt liegt auf der effektiven Nutzung dieser Tools für die Entwicklung eigener KI-Anwendungen.

3

Praxisorientierte KI-Entwicklung

Konkrete Anwendungsfälle und Projekte in den Bereichen Bild- und Spracherkennung, die Schritt für Schritt entwickelt werden. Dabei wird besonderer Wert auf die praktische Umsetzung und das Verständnis der zugrundeliegenden Konzepte gelegt.

FAQ's

Nein, das Buch beginnt mit einem Python-Crashkurs und führt schrittweise in die Programmierung ein. Grundlegende Computer-Kenntnisse sind ausreichend.

Ein normaler Computer oder Laptop ist ausreichend, da das Buch eine spezielle KI-Lernumgebung nutzt, die keine besondere Hardware erfordert.

Ja, durch den strukturierten Aufbau und die praxisorientierten Beispiele eignet sich das Buch sowohl für das Selbststudium als auch für die berufsbegleitende Weiterbildung im Bereich KI und Machine Learning.

Das war nur ein Teaser! Hol dir jetzt die komplette Zusammenfassung!

Wir finden das beste Buch für dich!

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