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Free Download Neuronale Netze einfach erklärt: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze mit Extra-Kapitel: ChatGPT und Sprachverarbeitung (Künstliche Intelligenz einfach erklärt)
Deutsch | 9. Mai 2023 | ASIN: B0C4VBPN8V | 136 Seiten | Epub | 485.50 KB
Das Buch " Neuronale Netze einfach erklärt " bietet eine verständliche Einführung in die Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze. Es ist ein nützlicher Leitfaden für Leser, die keine Vorkenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens haben. Das Buch enthält ein Extra-Kapitel, das sich auf ChatGPT und Sprachverarbeitung konzentriert. Hierbei wird auf die Funktionsweise von Chatbots und deren Umsetzung mit neuronalen Netzen eingegangen. Die Autoren vermitteln ihr Wissen auf eine prägnante und leicht verständliche Weise. Die Leser lernen, wie neuronale Netze eingesetzt werden, um komplexe Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Anhand von praxisnahen Beispielen werden die Konzepte veranschaulicht. Das Buch richtet sich sowohl an Einsteiger als auch an fortgeschrittene Leser, die ihr Verständnis für neuronale Netze vertiefen möchten. Es ist eine ideale Ressource für Studenten, Entwickler und Ingenieure, die sich für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen interessieren. Insgesamt bietet "Neuronale Netze einfach erklärt" eine umfassende Einführung in die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die jedem Leser hilft, ein solides Verständnis für Grundlagen und Anwendungen von neuronalen Netzen zu entwickeln. Kapitel-Übersicht: Einführung in neuronale Netze 1.1 Was ist Machine Learning? 1.2 Was sind neuronale Netze? 1.3 Geschichte und Hintergrund 1.4 Anwendungen von neuronalen Netzen Grundlagen der neuronalen Netze 2.1 Aufbau von künstlichen Neuronen 2.2 Aktivierungsfunktionen 2.3 Gewichtung und Bias 2.4 Konzept des Perceptrons 2.5 Lernen durch Feedback Arten von neuronalen Netzen 3.1 Einfache Perzeptronen 3.2 Mehrschichtige Perzeptronen 3.3 Convolutional Neural Networks (CNN) 3.4 Recurrent Neural Networks (RNN) 3.5 Long Short-Term Memory (LSTM) 3.6 Autoencoder 3.7 Generative Adversarial Networks (GANs) 3.8 Deep Belief Networks (DBNs) 3.9 Reinforcement Learning (RL) Trainieren von neuronalen Netzen 4.1 Backpropagation 4.2 Gradient Descent 4.3 Overfitting und Underfitting 4.4 Regularisierung 4.5 Anomaly Detection 4.6 Hyperparameter-Optimierung 4.7 Netzwerkarchitektur-Optimierung 4.8 Vergleich verschiedener Optimierungsverfahren ChatGPT und Sprachverarbeitung 5.1 Wie funktioniert ChatGPT? 5.2 Wie wurde ChatGPT entwickelt? 5.3 Wo wird ChatGPT bereits eingesetzt? 5.4 Wo stößt ChatGPT an seine Grenzen? 5.5 Wie könnte sich ChatGPT in Zukunft weiterentwickeln? Anwendung von neuronalen Netzen 6.1 Bild- und Spracherkennung 6.2 Vorhersage und Klassifikation 6.3 Natural Language Processing (NLP) 6.4 Generative Modelle 6.5 Anwendungen im Marketing 6.6 Anwendungen im Finanzwesen Tools und Frameworks für neuronale Netze 7.1 Tensorflow 7.2 Torch 7.3 PyTorch 7.4 Keras 7.5 Caffe 7.6 Theano 7.7 MXNet Zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen 8.1 Aktuelle Forschungsthemen 8.2 Empfindlichkeit gegenüber Angriffen 8.3 Notwendigkeit großer Datenmengen 8.4 Schwierigkeiten beim Erklären von Entscheidungen 8.5 Zukunft neuronaler Netze in der Medizin 8.6 Wirtschaftliche Auswirkungen 8.7 Ethik und Verantwortung im Umgang mit neuronalen Netzen 8.8 Aussichten für die Zukunft Neuronale Netze einfach erklärt ist der dritte Teil der Buchserie von C11-Media über künstliche Intelligenz. Lesen Sie auch: Künstliche Intelligenz einfach erklärt (1. Teil) Machine Learning einfach erklärt (2. Teil)



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