| 書目名稱 | Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften |
| 副標題 | Einführung in physik |
| 編輯 | Marcus J Neuer |
| 視頻video | http://file.papertrans.cn/626/625035/625035.mp4 |
| 概述 | Algorithmen anhand von vollst?ndig ausgeführten Programmbeispielen in Python dargestellt.Erkl?rbare und vertrauenswürdige KI für die technischen Prozesse.Mit Programmieraufgaben und L?sungen |
| 圖書封面 |  |
| 描述 | .Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind omnipr?sente Begriffe zur Verbesserung von technischen Prozessen. Die praktische Umsetzung an realen Problemen gestaltet sich aber oft schwierig und komplex. .Dieses Lehrbuch erkl?rt Lernverfahren anhand von analytischen Konzepten im Zusammenspiel mit vollst?ndigen Programmierbeispielen in Python und bezieht sich auf dabei stets auf reale technische Anwendungsszenarien. Es zeigt den Einsatz physikalisch-informierter Lernstrategien, die Einbeziehung von Unsicherheit in die Modellierung und den Aufbau von erkl?rbarer, vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz mit Hilfe spezialisierter Datenbanken..Dieses Lehrbuch richtet sich somit sowohl an Studierende der Ingenieurswissenschaften, Naturwissenschaft, Medizin und Betriebswirtschaft als auch an Anwender aus der Industrie (vor allem Data Scientists), Entwickler*innen von Expertendatenbanken und Softwareentwickler*innen. . |
| 出版日期 | Textbook 2024 |
| 關鍵詞 | Data Science; Python; Maschinelles Lernen; Reinforced Learning; Unsupervised Learning; Explainable AI; Sup |
| 版次 | 1 |
| doi | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68216-6 |
| isbn_softcover | 978-3-662-68215-9 |
| isbn_ebook | 978-3-662-68216-6 |
| copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei |
|Archiver|手機版|小黑屋|
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GMT+8, 2025-10-9 03:17
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