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Roland Schwaiger

Dr. Roland Schwaiger studierte an der Bowling Green State University, OH (USA) Computer Science und an der Universität Salzburg (Österreich) Angewandte Informatik und Mathematik und promovierte dort im Bereich Mathematik. Nach mehrjähriger Assistententätigkeit an der Universität Salzburg kam er 1996 als Softwareentwickler zur SAP AG und entfaltete dort seine Fähigkeiten für drei Jahre im Bereich Human Resources in einem anregenden und inspirierenden Umfeld.
Seit 1999 ist er als freiberuflicher Trainer, Lektor, Berater und Entwickler tätig (Zertifizierter Development Consultant SAP NetWeaver 2004 – Application Development Focus ABAP). Er setzt seine akademische Vorbildung und das bei SAP erworbene Wissen, abgerundet durch einen MBA in Prozess- und Projektmanagement, für die Softwareentwicklung in konkreten Entwicklungsprojekten und SAP-Schulungen ein. Die dort wiederum erworbenen Erkenntnisse trägt er zurück in die akademische Welt und verknüpft so Theorie und Praxis.

Neuronale Netze programmieren mit Python von Roland Schwaiger

Neuerscheinung

Neuronale Netze programmieren mit Python
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Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse.

Aus dem Inhalt:

Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen
Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen
Neuronale Netze trainieren
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Einführung in TensorFlow
Kompaktkurs Python
Wichtige mathematische Grundlagen
Reinforcement Learning
Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche
Back Propagation
Deep Learning
Werkzeuge für Data Scientists

Die Fachpresse zur Vorauflage:

LINUX MAGAZIN: »Eine rundum gelungene, recht gründliche und gut verständliche Einführung ins maschinelle Lernen mit neuronalen Netzen.«

iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Entwickler bekommen hier eine Menge Theorie inklusive der mathematischen Grundlagen serviert (...). «

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