Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften Einführung in physikalisch informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen
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Sprache:Deutsch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
05.06.2024
Abbildungen
XVII, mit 78 Amit 49 Abbildungengen, 49 Abb. in Farbe., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen
Verlag
Springer BerlinSeitenzahl
260
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,6 cm
Gewicht
429 g
Farbe
Mandarine
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-662-68215-9
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind omnipräsente Begriffe zur Verbesserung von technischen Prozessen. Die praktische Umsetzung an realen Problemen gestaltet sich aber oft schwierig und komplex.
Dieses Lehrbuch erklärt Lernverfahren anhand von analytischen Konzepten im Zusammenspiel mit vollständigen Programmierbeispielen in Python und bezieht sich auf dabei stets auf reale technische Anwendungsszenarien. Es zeigt den Einsatz physikalisch-informierter Lernstrategien, die Einbeziehung von Unsicherheit in die Modellierung und den Aufbau von erklärbarer, vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz mit Hilfe spezialisierter Datenbanken.
Dieses Lehrbuch richtet sich somit sowohl an Studierende der Ingenieurswissenschaften, Naturwissenschaft, Medizin und Betriebswirtschaft als auch an Anwender aus der Industrie (vor allem Data Scientists), Entwickler*innen von Expertendatenbanken und Softwareentwickler*innen.
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