Neuronale Netze. Geschichtliche Entwicklung, Aufbau und Anwendungsgebiete Am Beispiel von Pokerkarten in Python
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
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inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
25.08.2021
Verlag
GRINSeitenzahl
68 (Printausgabe)
Dateigröße
2344 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346471741
In der heutigen Zeit sind verschiedene Formen künstlicher Intelligenz (KI) fest im Alltag verankert - von Sprachassistenten auf dem Smartphone über kooperative Roboter bis hin zu Technologien bezüglich des autonomen Fahrens greifen alle auf die künstliche Intelligenz zurück. Neben diesen Einsatzmöglichkeiten existieren noch unzählige weitere, wie beispielsweise Diagnosen im medizinischen Bereich oder die Erforschung des menschlichen Gehirns.
Während in der "klassischen" Programmierung von Software stets Regeln für alle verschiedenen Eintrittsfälle aufgestellt werden müssen, bieten künstliche neuronale Netze die Möglichkeit, sich durch Training mit grossen Datensätzen selbst anzupassen und sind am Ende in der Lage Muster zu erkennen, Klassifizierungen vorzunehmen und vieles mehr. Hierzu sind herkömmlich entwickelte Programme nicht in der Lage, neuronale Netze aufgrund der Lernfähigkeit jedoch mit einem gewissen Fehlergrad schon. Trotz einer Anlehnung an biologische neuronale Netze, unterscheiden sich deren künstlich entwickelte Abbilder recht deutlich von der Vorlage.
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