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Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften

Einführung in physikalische-informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen
Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Neuer, Marcus J.
Verfasser*innenangabe: Marcus J. Neuer
Jahr: 2024
Verlag: Berlin, Springer
Mediengruppe: Buch
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Inhalt

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind omnipräsente Begriffe zur Verbesserung von technischen Prozessen. Die praktische Umsetzung an realen Problemen gestaltet sich aber oft schwierig und komplex.
 
Dieses Lehrbuch erklärt Lernverfahren anhand von analytischen Konzepten im Zusammenspiel mit vollständigen 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 erklärbarer, 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.
 
(Verlagstext)

Details

Verfasser*in: Suche nach Verfasser*in Neuer, Marcus J.
Verfasser*innenangabe: Marcus J. Neuer
Jahr: 2024
Verlag: Berlin, Springer
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Systematik: Suche nach dieser Systematik NT.EIA
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ISBN: 978-3-662-68215-9
2. ISBN: 3-662-68215-X
Beschreibung: 1. Auflage, XVII, 260 Seiten : Illustrationen
Schlagwörter: Ingenieurwissenschaften, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Algorithmisches Lernen, Artificial intelligence, Automated learning, Computerunterstützte Intelligenz, Ingenieurwissenschaft, KI, Lernen <Künstliche Intelligenz>, Machine learning, Maschinelle Intelligenz, Technikwissenschaften, Technische Wissenschaften
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Sprache: Deutsch
Mediengruppe: Buch