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Neuer, Marcus J.
Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften
Einführung in physikalisch informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen
Artikel-Nr.:
8093453
ISBN:
9783662682159
Auflage:
1. Auflage 2024
Erscheinungsdatum:
05.06.2024
Umfang:
260 Seiten
Einbandart:
kartoniert
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.
Details zur Produktsicherheit
Verantwortliche Person für die EU:
Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
Deutschland
ProductSafety@springernature.com
| Autoren: | Neuer, Marcus J. |
|---|---|
| Bezugsbedingungen: | - Ohne Rückgaberecht - Bei diesem Titel handelt es sich um ein Werk, das nach Eingang Ihres Auftrages in der bestellten Stückzahl für Sie gedruckt wird (print on demand). Lieferzeit ca. 2-5 Werktage |
| Produkttyp: | Handbuch |
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