Neuronale Netze selbst programmieren (2. Auflage)
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- Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt
- Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen
- Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc.
- im heise shop in gedruckter Fassung erhältlich
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Neuronale Netze selbst programmieren. In 2., aktualisierter und erweiterter Auflage (erscheint Ende Juni)
Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Dennoch verstehen nur wenige, wie Neuronale Netze tatsächlich funktionieren.
Diese aktualisierte Neuauflage des Bestsellers nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie Neuronale Netze arbeiten. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematik-Kenntnisse, denn alle mathematischen Konzepte werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert.
Dann geht es in die Praxis: Sie programmieren Ihr eigenes Neuronales Netz mit Python und bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine optimale Performance erreicht. Zum Schluss erstellen Sie das Neuronale Netz mit PyTorch und lernen so eine professionelle Arbeitsumgebung kennen.
Tariq Rashid hat eine besondere Fähigkeit, schwierige Konzepte verständlich zu erklären, dadurch werden Neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.
Über den Autor:
Tariq Rashid ist Physiker, hat einen Master in Machine Learning und Data Mining und leitet die Londoner Python-Meetup-Gruppe mit 3.000 Mitgliedern. Seine persönliche Mission ist es, spannende, aber komplexe technische Ideen besser zu vermitteln.
Er hat eine besondere Gabe, schwierige Konzepte verständlich zu erklären. Dadurch werden neuronale Netze für alle technisch Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.