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Beschreibung
Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Der InhaltGrundlagenDaten visualisieren und analysierenDaten vorbereiten und bereinigenÜberwachtes LernenUnüberwachtes LernenDie ZielgruppenStudierende der IngenieurwissenschaftenPraktiker im industriellen Umfeld, die eine Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz aufbauen möchten.
Der Autor
Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.
Der InhaltGrundlagenDaten visualisieren und analysierenDaten vorbereiten und bereinigenÜberwachtes LernenUnüberwachtes LernenDie ZielgruppenStudierende der IngenieurwissenschaftenPraktiker im industriellen Umfeld, die eine Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz aufbauen möchten.
Der Autor
Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.
Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Der InhaltGrundlagenDaten visualisieren und analysierenDaten vorbereiten und bereinigenÜberwachtes LernenUnüberwachtes LernenDie ZielgruppenStudierende der IngenieurwissenschaftenPraktiker im industriellen Umfeld, die eine Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz aufbauen möchten.
Der Autor
Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.
Der InhaltGrundlagenDaten visualisieren und analysierenDaten vorbereiten und bereinigenÜberwachtes LernenUnüberwachtes LernenDie ZielgruppenStudierende der IngenieurwissenschaftenPraktiker im industriellen Umfeld, die eine Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz aufbauen möchten.
Der Autor
Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.
Über den Autor
Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.
Zusammenfassung
Zeigt die wichtige Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Ingenieursberuf
Erklärt die Vorgehensweise unterschiedlicher Algorithmen ohne Programmierung
Vermittelt Beurteilungskompetenz zu Projekten im Bereich der KI
Inhaltsverzeichnis
Grundlagen.- Daten visualisieren und analysieren.- Daten vorbereiten und bereinigen.- Überwachtes Lernen.- Unüberwachtes Lernen.
Details
Erscheinungsjahr: | 2021 |
---|---|
Genre: | Informatik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Bundle |
Inhalt: |
1 Taschenbuch
1 MP3, Download oder Online |
ISBN-13: | 9783658346409 |
ISBN-10: | 365834640X |
Sprache: | Deutsch |
Herstellernummer: | 978-3-658-34640-9 |
Ausstattung / Beilage: | Book + eBook |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: | Matzka, Stephan |
Hersteller: |
Springer-Verlag GmbH
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH Springer Vieweg |
Abbildungen: | X, 218 S. 94 Abbildungen, 88 Abbildungen in Farbe. Book + eBook. |
Maße: | 238 x 167 x 14 mm |
Von/Mit: | Stephan Matzka |
Erscheinungsdatum: | 09.07.2021 |
Gewicht: | 0,404 kg |
Über den Autor
Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.
Zusammenfassung
Zeigt die wichtige Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Ingenieursberuf
Erklärt die Vorgehensweise unterschiedlicher Algorithmen ohne Programmierung
Vermittelt Beurteilungskompetenz zu Projekten im Bereich der KI
Inhaltsverzeichnis
Grundlagen.- Daten visualisieren und analysieren.- Daten vorbereiten und bereinigen.- Überwachtes Lernen.- Unüberwachtes Lernen.
Details
Erscheinungsjahr: | 2021 |
---|---|
Genre: | Informatik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Bundle |
Inhalt: |
1 Taschenbuch
1 MP3, Download oder Online |
ISBN-13: | 9783658346409 |
ISBN-10: | 365834640X |
Sprache: | Deutsch |
Herstellernummer: | 978-3-658-34640-9 |
Ausstattung / Beilage: | Book + eBook |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: | Matzka, Stephan |
Hersteller: |
Springer-Verlag GmbH
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH Springer Vieweg |
Abbildungen: | X, 218 S. 94 Abbildungen, 88 Abbildungen in Farbe. Book + eBook. |
Maße: | 238 x 167 x 14 mm |
Von/Mit: | Stephan Matzka |
Erscheinungsdatum: | 09.07.2021 |
Gewicht: | 0,404 kg |
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