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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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Leitfaden Chinesische Medizin - Therapie
Leitfaden Chinesische Medizin - Therapie , So therapieren Sie mit chinesicher Medizin! Ob Atemwegserkrankungen, Herz-Kreislauf-Probleme, Tinnitus, Nervensystem oder Schwangerschaft und Geburt, Haut, Anti-Aging oder Sucht - der "Leitfaden Chinesische Medizin - Therapie" gibt dem Leser einen umfassenden Einblick in die vielfältigen und tiefgreifenden Behandlungsmöglichkeiten mit chinesischer Medizin. Nach einer Einführung in die Therapiegrundlagen werden die differenziert wirkenden, speziellen Behandlungsstrategien beschrieben. Im Kapitel "Therapie nach Zang-Fu-Syndromen" erfährt der Leser alles Wesentliche zu den Syndromen bzw. Disharmoniemustern der Organe. Die 28 Kapitel zielen auf alle Altersstufen des Menschen und erklären dem Behandler, wann er konkret wie vorzugehen hat. Er erfährt, welche der fünf Therapiesäulen im jeweiligen Fall zum Einsatz kommen sollte und wann die Kombination aus mehreren Therapieverfahren zu einem noch besseren Behandlungserfolg führt. Der Therapieband eignet sich ideal zum gezielten Nachschlagen, zum Lernen oder Auffrischen des Wissens. Gemeinsam mit dem bereits erschienenen Band Leitfaden Chinesische Medizin - Grundlagen (ISBN 978-3-437-58345-2) - ist der Behandler bestens gerüstet für das Therapieren mit chinesischer Medizin. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 7. Auflage, Erscheinungsjahr: 20180315, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Klinikleitfaden##, Redaktion: Focks, Claudia, Auflage: 18007, Auflage/Ausgabe: 7. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 1176, Abbildungen: 64 farbige Abbildungen, Keyword: Leber; Atemwege; Ganzheitsmedizin; Akupunktur; Chronisch; Medizin; Atemwegserkrankungen; Symptom; Chinesische Medizin; Arzneimittel; Kopfschmerz; Medikament; Naturheilkunde; Leitsymptom; Erkrankungen; Antibiotikatherapie; Durchblutungsstörung; Moxibustion; Notfallmedizin; Durchfall; Menopause; Arznei; Heilerde; Chronische; innere Unruhe; Komplementärmedizin; Phytotherapie; Arzneidroge; Krankheitsentstehung; Bronchitis; Syndrome; Schleimhäute; Schleimhaut; Blutung; Heilpraktiker; Psychotherapie; Suchtbehandlung; Therapieverfahren; Mundschleimhaut; Zang-Fu; Endometriose; Symptomatik; Behandlungsfehler; Pharmakologie; Suchterkrankung; Behandlungserfolg; Mangelernährung; Akupunkturpunkte, Fachschema: TCM - Traditionelle chinesische Medizin ~Traditionelle chinesische Medizin - TCM ~China / Medizin, Gesundheit, Region: China, Warengruppe: HC/Alternative Medizin/Naturmedizin/Homöopathie, Fachkategorie: Alternativmedizin, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XVI, Seitenanzahl: 1176, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Urban & Fischer/Elsevier, Verlag: Urban & Fischer/Elsevier, Verlag: Urban & Fischer in Elsevier, Länge: 218, Breite: 142, Höhe: 45, Gewicht: 1288, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: POLEN (PL), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Bereiche der Medizin, der Finanzen und der Automobilindustrie?
Maschinelles Lernen hat in der Medizin dazu beigetragen, Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. In der Finanzbranche wird maschinelles Lernen zur Risikobewertung, Betrugserkennung und zur Vorhersage von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie wird maschinelles Lernen für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit verwendet. In allen drei Bereichen trägt maschinelles Lernen dazu bei, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Bereiche der Medizin, der Finanzen und der Automobilindustrie?
Maschinelles Lernen hat in der Medizin dazu beigetragen, Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. In der Finanzbranche wird maschinelles Lernen verwendet, um Risiken zu bewerten, Betrug zu erkennen und automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln. In der Automobilindustrie wird maschinelles Lernen eingesetzt, um autonomes Fahren zu ermöglichen, die Fahrzeugsicherheit zu verbessern und die Effizienz der Produktion zu steigern. Insgesamt hat maschinelles Lernen in diesen Bereichen zu Fortschritten geführt, die die Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Theo Klein 4360, Medizin und Gesundheit
Theo Klein 4360. Themenwelt: Medizin und Gesundheit, Produktfarbe: Rot
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Zukunft der Pflege im Krankenhaus gestalten
Zukunft der Pflege im Krankenhaus gestalten , Die Zukunft der Pflege im Krankenhaus gestalten - mit einem umfassenden Überblick über die aktuellen Herausforderungen in der Pflege aus vielen unterschiedlichen Perspektiven sowie konkrete Handlungsempfehlungen für die weitere Entwicklung der Pflege Die Herausforderungen im Krankenhaus waren seit Jahrzehnten nicht so enorm wie heute. Unsicherheiten sind durch akute Finanznot und eine ungewisse Krankenhausreform mit den Händen greifbar. Doch am Ende werden die Menschen, die weiterhin bereit sind, im Krankenhaus zu arbeiten, die Zukunft mitentscheiden. Die aktuelle Lage der Pflege im Krankenhaus ist bedrohlich. Viele Jahre lang wurde die Pflege als Kostenfaktor im Krankenhaus betrachtet, während die Ärzteschaft als Erlösfaktor definiert wurde. Mit der Auslagerung des Pflegebudgets aus der DRG-Vergütung ist zwar eine Stabilisierung in der Finanzierung erreicht worden. Die generalistische Pflegeausbildung wurde gestartet und die flächendeckende Einführung der PPR 2.0 immerhin beschlossen. Doch das Image der Pflege ist nachhaltig beschädigt und die dringend notwendige weitere Professionsentwicklung kommt kaum voran. Vorurteile, aktuelle Nöte und fehlende strukturelle Grundlagen blockieren eine positive Entwicklung der Pflege im Krankenhaus. Auch in den Augen des Gesetzgebers und in der eingesetzten Regierungskommission für eine Krankenhausreform spielt die Pflege lediglich als schutzbedürftige Berufsgruppe eine untergeordnete Rolle. Aktive Handlungsspotenziale für die Zukunftsgestaltung der stationären Versorgung werden der Pflege politisch kaum zugestanden. Doch gerade jetzt gilt es, die Zukunft der Pflege entscheidend mitzugestalten - in der Politik, in der Berufsvertretung, in den Kliniken und von den Pflegefachpersonen selbst. Die Chancen der Generalistik, Best Practice-Beispiele, internationale Blickwinkel, kreative Konzepte wie Magnetkrankenhäuser und engagierte berufspolitische Standpunkte, praktische Führungs- und Managementideen sowie klare Influencer-Statements in diesem Buch zeigen auf, wie viel Potenzial in der Pflege und damit in der Zukunft der Krankenhäuser stecken kann. Das Buch soll eine Einladung zu einer notwendigen inhaltlichen Debatte sein, die Potenziale der professionellen Pflege zu nutzen. Dies gilt für Krankenhäuser, für Patientinnen und Patienten und nicht zu Letzt für die Menschen, die diesen zukunftssicheren Beruf wählen und ausfüllen möchten. Der Inhalt: . Realitätscheck: Veränderungsdruck im Krankenhaus und in der Pflege . Besonderheiten im Pflegeberuf und Professionsentwicklung . Best Practice in der Pflege und ein Blick über den Tellerrand . Pflegeberuf der Zukunft: Aus- und Weiterbildung, Vergütung und Karriere . Chancen durch Digitalisierung und Ambulantisierung . Chancen durch neues Management und moderne Führung . Chancen durch positives Image und ein starkes Berufsbild , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Erdmann, Waldemar: Einstellungstest Gesundheit und Pflege
Einstellungstest Gesundheit und Pflege , Viele Bewerber fallen durch den Einstellungstest! Deshalb haben wir ein Buch entwickelt, das dir bei deinen Vorbereitungen auf den Test helfen soll. Das bietet dir unser Buch zum Einstellungstest Gesundheit und Pflege: Über 1.000 Aufgaben mit Lösungen zum Üben und hilft dir dabei, die Eignungsprüfung erfolgreich zu bestehen. Tausende Bewerber haben sich mit unseren Aufgaben und Online-Programmen auf Eignungstests und Auswahlverfahren vorbereitet. Enthalten im Buch: Allgemeinwissen, Rechtschreibung, Grammatik, Sprachverständnis, Konzentration, Merkfähigkeit, Zahlenreihen, Dreisatz, Matrizen, Dominosteine, Spiegelungen, Prozentrechnung Die Inhalte aus diesem Buch sind auch für die Vorbereitung auf das Assessment Center und das anschließende Vorstellungsgespräch geeignet, da dort häufig Fragen allgemein zu Politik und Gesellschaft gestellt werden. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 24.99 € | Versand*: 0 € -
Gesundheit ist mehr als Medizin Band 2 (Hecht, habil Karl)
Gesundheit ist mehr als Medizin Band 2 , Die gesamte westliche medizinische Wissen- schaft ignoriert die Ganzheit des Menschen und dessen psychobiologischen Funktionen. Das ist ein großer Irrtum. Diese Situation beschrieb Friedrich Cramer, ehemaliger Direktor des Max-Planck-Instituts für expe- rimentelle Medizin und Genforscher: "Das Gros der Wissenschaftler denkt ausschließ- lich partikular. Sie sind so organisiert, dass sie das Spezialwissen fördern. Aber Weisheit kommt nur aus Gesamtschau. ... Lebenswis- senschaft kann niemals partikular sein. Sie ist immer ganzheitlich. Mag sein, dass sie dann von den so genannten exakten Wissenschaf- ten belächelt und nicht für voll genommen wird. Das müssen wir auf uns nehmen, denn wir haben es mit Lebendigem zu tun. Für das wir Verantwortung tragen." Nicht die Details, die Spezialisierung bringt die Wissenschaft im Allgemeinen und die Medizin im Speziellen voran, sondern die Gesamtsicht auf den kranken Menschen und seine Umstände. Gesundheit ist mehr als die Summe von medizinischen Einzeldisziplinen und den Diagnosen verschiedener Fachärzte. Ein gesunder Mensche braucht ein ganzheit- liches Denken, Handeln und Behandeln. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202004, Produktform: Kartoniert, Autoren: Hecht, habil Karl, Seitenzahl/Blattzahl: 168, Keyword: Ratgeber; Prophylaxe; Alternativ Medizin, Fachschema: Medizin / Allgemeines, Einführung, Lexikon~Medizin / Naturheilkunde, Volksmedizin, Alternativmedizin, Fachkategorie: Alternativmedizin~Familie und Gesundheit, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Gesundheit/Körperpflege/Allgemeines/Lexika, Fachkategorie: Medizin, allgemein, Thema: Orientieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Spurbuch Verlag, Verlag: Spurbuch Verlag, Verlag: Spurbuchverlag GmbH & Co. KG, Länge: 212, Breite: 169, Höhe: 13, Gewicht: 504, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 22.80 € | Versand*: 0 €
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Welche verschiedenen Anwendungen haben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Logistik?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden im Gesundheitswesen eingesetzt, um Krankheiten zu diagnostizieren, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und medizinische Bildgebung zu analysieren. Im Finanzwesen werden diese Technologien verwendet, um Betrug zu erkennen, Risikomanagement zu optimieren und automatisierte Handelsentscheidungen zu treffen. In der Logistik werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen genutzt, um Routen zu optimieren, Lagerbestände zu verwalten und Lieferketten zu überwachen.
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Wie können Bilddaten effizient und sicher in verschiedenen Anwendungsdomänen wie Medizin, Maschinelles Lernen, und Unterhaltungstechnologie verwendet werden?
Bilddaten können effizient und sicher in der Medizin eingesetzt werden, um Krankheiten zu diagnostizieren, Behandlungen zu planen und den Behandlungsverlauf zu überwachen. Im Bereich des maschinellen Lernens können Bilddaten verwendet werden, um Algorithmen zu trainieren und Muster zu erkennen, die für die Entwicklung von KI-Systemen und autonomen Fahrzeugen entscheidend sind. In der Unterhaltungstechnologie können Bilddaten genutzt werden, um immersive virtuelle Realitäts- und Augmented-Reality-Erlebnisse zu schaffen, die das Entertainment-Erlebnis für die Nutzer verbessern. Durch die Anwendung von Verschlüsselungs- und Datenschutztechnologien können Bilddaten in allen Anwendungsdomänen sicher verwendet werden, um die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer zu gew
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Technologie?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden im Gesundheitswesen eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, medizinische Bildgebung zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Im Finanzsektor werden diese Technologien genutzt, um Betrug zu erkennen, Risikomanagement zu optimieren und automatisierte Handelsentscheidungen zu treffen. In der Technologiebranche werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet, um Spracherkennung, Bilderkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme zu entwickeln. Diese Anwendungen tragen dazu bei, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität der Dienstleistungen zu verbessern.
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Wie kann man Ki und maschinelles Lernen mit C verwenden?
Um KI und maschinelles Lernen mit C zu verwenden, kann man auf Bibliotheken wie TensorFlow oder Caffe zurückgreifen, die C-Schnittstellen anbieten. Diese Bibliotheken ermöglichen es, komplexe KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Darüber hinaus kann man auch eigene Algorithmen und Modelle in C implementieren, um spezifische Aufgaben im Bereich KI und maschinelles Lernen zu lösen.
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