• Neuronale Netze selbst programmieren

Tariq Rashid

Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

erscheint voraussichtlich
im März 2017, ca. 208 Seiten, komplett in Farbe, Broschur
O´Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-043-4

Buch
26,90 €

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Beschreibung

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.
Dieses Buch 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 Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. Zum Schluss lassen Sie das Netz noch auf einem Raspberry Pi Zero laufen. – Tariq Rashid hat eine besondere Fähigkeit, schwierige Konzepte verständlich zu erklären, dadurch werden Neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

 

Zielgruppe

  • Programmierer und an Mathematik Interessierte, die die Grundlagen Künstlicher Intelligenz verstehen wollen
  • Maker
     

Autor / Autorin

Tariq Rashid arbeitet seit dem letzten Jahrtausend mit Daten und Open-Source-Tools, er hat einen Masterabschluss in Machine Learning und Data Mining. Seine lange Reise umfasst die Analyse von Daten aus Kernreaktoren, die Einführung von R in einer Investmentbank, die Verwendung von Python, um Muster aus astrophysikalischen Daten zu extrahieren, und unlängst die Entwicklung von Datenanalyse-Strategien für die britische Regierung. Er liebt Python und bringt es Anfängern gerne bei – und er ist überzeugt davon, dass mithilfe seines Buchs sogar Oberstufenschüler ein Neuronales Netz selbst programmieren können.


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