Neuronale Netze selbst programmieren

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

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Beschreibung

Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren.

Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten:

- Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei.

- Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht.

- Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes.

- Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen.

Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie aussergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Details

Verkaufsrang

10555

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.04.2017

Verlag

O'Reilly

Seitenzahl

232

Beschreibung

Details

Verkaufsrang

10555

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.04.2017

Verlag

O'Reilly

Seitenzahl

232

Maße (L/B/H)

24.3/16.9/1.6 cm

Gewicht

442 g

Übersetzer

Frank Langenau

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-96009-043-4

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Neuronale Netze

Bewertung am 01.03.2022

Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Tariq Rashid erklärt Neuronale Netze von Grund auf und aus simplen Konzepten heraus. Das nötige Wissen in Python wird kurz und bündig gestreift, sodass eine Umsetzung für Anfänger möglich wird. Jedoch ist ein vorgängiges Grundverständnis in Python oder einer anderen Programmiersprache von Vorteil.

Neuronale Netze

Bewertung am 01.03.2022
Bewertet: Buch (Taschenbuch)

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Gelungener Einstieg in die Programmierung von Neuronalen Netzen!

Bewertung aus Augsburg am 08.03.2019

Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Das Buch zielt auf Einsteiger und Neulinge im Bereich des Maschinellen Lernens ab. Zu dieser Zielgruppe zähle ich mich auch selbst. Das gliedert sich drei Kapitel, deren erstes langsam an die Thematik heranführt und Basics wie die Sigmoid-Funktion nachvollziehbar erläutert. Für das Verständnis notwendige Ausführungen (bspw. zu Matrizen) sind in den Anhang ausgelagert worden, was dem besseren Überblick dient. An komplexere Aspekte wie die Aktualisierung von Gewichten ("Training") wird über mehrere Seiten hinweg herangeführt und die einzelnen Schritte werden mit anschaulichen Bildern erläutert. Gerade die Abbildungen für die Backpropagierung sind sehr gelungen! Im zweiten Kapitel geht es darum ein kleines neuronales Netz selbst umzusetzen (MNIST-Daten), um handschriftliche Zahlen zu erkennen. Auch hier führt der Autor mit guten Erklärungen an den Quellcode heran, indem er mit den allgemeinen Aspekten beginnt und den Code dann schrittweise erweitert. Das letzte Kapitel zeigt Ansatzmöglichkeiten, um das neuronale Netz zu tunen und die Trefferquote zu verbessern. Insgesamt bin ich mit dem Buch sehr zufrieden, da ich exakt in der Zielgruppe liege. Jemand, der schon Erfahrung mit maschinellem Lernen hat, könnte durch die detaillierten Erläuterungen gelangweilt sein, für mich waren sie aber genau richtig! Für Einsteiger ins Thema daher eine klare Kaufempfehlung!

Gelungener Einstieg in die Programmierung von Neuronalen Netzen!

Bewertung aus Augsburg am 08.03.2019
Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Das Buch zielt auf Einsteiger und Neulinge im Bereich des Maschinellen Lernens ab. Zu dieser Zielgruppe zähle ich mich auch selbst. Das gliedert sich drei Kapitel, deren erstes langsam an die Thematik heranführt und Basics wie die Sigmoid-Funktion nachvollziehbar erläutert. Für das Verständnis notwendige Ausführungen (bspw. zu Matrizen) sind in den Anhang ausgelagert worden, was dem besseren Überblick dient. An komplexere Aspekte wie die Aktualisierung von Gewichten ("Training") wird über mehrere Seiten hinweg herangeführt und die einzelnen Schritte werden mit anschaulichen Bildern erläutert. Gerade die Abbildungen für die Backpropagierung sind sehr gelungen! Im zweiten Kapitel geht es darum ein kleines neuronales Netz selbst umzusetzen (MNIST-Daten), um handschriftliche Zahlen zu erkennen. Auch hier führt der Autor mit guten Erklärungen an den Quellcode heran, indem er mit den allgemeinen Aspekten beginnt und den Code dann schrittweise erweitert. Das letzte Kapitel zeigt Ansatzmöglichkeiten, um das neuronale Netz zu tunen und die Trefferquote zu verbessern. Insgesamt bin ich mit dem Buch sehr zufrieden, da ich exakt in der Zielgruppe liege. Jemand, der schon Erfahrung mit maschinellem Lernen hat, könnte durch die detaillierten Erläuterungen gelangweilt sein, für mich waren sie aber genau richtig! Für Einsteiger ins Thema daher eine klare Kaufempfehlung!

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