Shortcuts
Bitte warten Sie, bis die Seite geladen ist.
 
PageMenu- Hauptmenü-
Page content

Katalogdatenanzeige

Künstliche Intelligenz: Wissensverarbeitung - Neuronale Netze

Künstliche Intelligenz: Wissensverarbeitung - Neuronale Netze
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache ger
Hinweise auf parallele Ausgaben 1860658458 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lämmel, Uwe, 1956 - : Künstliche Intelligenz
ISBN 978-3-446-47881-7
Name Lämmel, Uwe ¬[VerfasserIn]¬
Cleve, Jürgen ¬[VerfasserIn]¬
ANZEIGE DER KETTE Cleve, Jürgen ¬[VerfasserIn]¬
Körperschaft Carl Hanser Verlag ¬[Verlag]¬
T I T E L Künstliche Intelligenz
Zusatz zum Titel Wissensverarbeitung - Neuronale Netze
Auflage 6., aktualisierte Auflage
Verlagsort München
Verlag Hanser
Erscheinungsjahr [2023]
2023
Umfang 1 Online-Ressource (359 Seiten) : Diagramme, Illustrationen
Reihe Hanser eLibrary
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lämmel, Uwe, 1956 - : Künstliche Intelligenz
ISBN ISBN 978-3-446-47882-4
Klassifikation ST 300
1668163942 CC 7270
SR 850
MS 4850
MR 6300
Kurzbeschreibung Künstliche Intelligenz (KI) ganz praktisch - Symbolverarbeitende künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netze in einem Buch - Business Rules und Wissensnetze - Convolutional Neural Networks und Deep Learning - Übungen in PROLOG sowie mit JavaNNS und Python Die künstliche Intelligenz hat unseren Alltag erreicht: Wir nutzen Chatbots, reden mit Sprachassistenten, KI digitalisiert die Dokumentenverarbeitung, die Muster-, Bild- oder Objekt-Erkennung. Sie ermöglicht neue, intelligentere Lösungen in vielen Bereichen, von der Medizin bis zum autonomen Fahren. Das Buch gibt eine Einführung in die KI. Es wird gezeigt, wie symbolverabeitende KI in Form von Wissensnetzen oder Geschäftsregeln heute angewendet und wie künstliche neuronale Netze in der Mustererkennung oder auch im Data Mining eingesetzt werden können. Wissensrepräsentation und -verarbeitung auf Basis der Logik wird unter Nutzung der logischen Programmiersprache PROLOG eingeführt. Logische Schlussfolgerungen lassen sich in PROLOG wesentlich leichter als in Python oder Java implementieren. Die Konzepte neuronaler Netze werden mit dem System JavaNNS und mittels Python praktisch vertieft. Fragen und Aufgaben am Ende eines Abschnittes fordern zum aktiven Lesen und Lernen auf. Die Webseiten zum Buch enthalten Demo-Programme, die diskutierte Vorgehensweisen veranschaulichen und das Verständnis fördern. Aus dem Inhalt: - Überblick zur künstlichen Intelligenz - Darstellung und Verarbeitung von Wissen - Problemlösung mittels Suche - Wissensverarbeitung mit PROLOG - Künstliche neuronale Netze - Vorwärtsgerichtete neuronale Netze - Wettbewerbslernen - Autoassoziative Netze - Entwicklung neuronaler Netze Neu in der 6. Auflage sind Abschnitte zu den Themen ChatGPT sowie Decision Model and Notation (DMN) bei Prozessbeschreibungen.
1. Schlagwortkette Neuronales Netz
Künstliche Intelligenz
Ethik
Gesellschaft
ANZEIGE DER KETTE Neuronales Netz -- Künstliche Intelligenz -- Ethik -- Gesellschaft
SWB-Titel-Idn 1843365804
Signatur E-Book Hanser
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.3139/9783446478824
Internetseite / Link Resolving-System
Siehe auch Resolving-System
Siehe auch Verlag
Kataloginformation500400124 Datensatzanfang . Kataloginformation500400124 Seitenanfang .
Vollanzeige Katalogdaten 

Auf diesem Bildschirm erhalten Sie Katalog- und Exemplarinformationen zum ausgewählten Titel.

Im Bereich Kataloginformation werden die bibliographischen Details angezeigt. Per Klick auf Hyperlink-Begriffe wie Schlagwörter, Autoren, Reihen, Körperschaften und Klassifikationen können Sie sich weitere Titel des gewählten Begriffes anzeigen lassen.

Der Bereich Exemplarinformationen enthält zum einen Angaben über den Standort und die Verfügbarkeit der Exemplare. Zum anderen haben Sie die Möglichkeit, ausgeliehene Exemplare vorzumerken oder Exemplare aus dem Magazin zu bestellen.
Schnellsuche