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Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften

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Produktnummer: 185bc2f275744c477184fac44a432b1402
Autor: Neuer, Marcus J
Themengebiete: Data Science Explainable AI Künstliche Intelligenz Lernverfahren Maschinelles Lernen Python Reinforced Learning Stochastik Supervised Learning Unsupervised Learning
Veröffentlichungsdatum: 05.06.2024
EAN: 9783662682159
Sprache: Deutsch
Seitenzahl: 260
Produktart: Kartoniert / Broschiert
Verlag: Springer Berlin
Untertitel: Einführung in physikalisch informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen
Produktinformationen "Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften"
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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