• Produktbild: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften
  • Produktbild: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften

Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften Einführung in physikalisch informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen

39,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Lieferung nach Hause

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 Berlin

Seitenzahl

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

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 Berlin

Seitenzahl

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

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

Weitere Artikel findest du in

  • Produktbild: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften
  • Produktbild: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften
  • 1Einführung in die Arbeit mit Daten.- 2. Daten als Stochastischer Prozess.- 3.Explorative Analyse (Säubern von Daten, Histogramme, Hauptkomponentenanalyse, Mathematische Transformationen).- 4.Grundlagen überwachter und unüberwachter Lernverfahren.- 5.Physikalisch-Informierte Lernverfahren (Optimierungsmethoden der Datenvorverarbeitung, Integration von transformativ-angereicherten Daten, Integration von mathematischen Modellen).- 6.Stochastische Lernverfahren (Mixture-Density Netze, Kredale Netze).- 7.Semantische Datenbanken.- 8.Erklärbare, vertrauenswürdige künstliche Intelligenz.