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Produkt zum Begriff Maschinelles:

Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)

Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644

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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies

Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €

GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen

Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01

Preis: 68.31 € | Versand*: 5.99 €

Ugreen 65W Nexode GaN Kopfhörer, Handy, Laptop, Smartwatch, Tablet Grau USB Schnellladung Drinnen

Ugreen 65W Nexode GaN. Aufladetyp: Drinnen, Energiequelle: USB, Aufladekompatibilität: Kopfhörer, Handy, Laptop, Smartwatch, Tablet. Eingangsspannung: 100-240 V. USB Typ-C Anzahl Anschlüsse: 2, Schnellladung. Produktfarbe: Grau

Preis: 63.28 € | Versand*: 17.79 €

Kann ein Smartphone, Tablet oder Laptop...

Ja, ein Smartphone, Tablet oder Laptop kann als Kommunikationsmittel verwendet werden, um E-Mails zu senden und zu empfangen, Anrufe zu tätigen und Textnachrichten zu versenden. Es kann auch zum Surfen im Internet, zum Anschauen von Videos und zum Spielen von Spielen verwendet werden. Darüber hinaus können diese Geräte auch für Produktivitätsaufgaben wie das Erstellen von Dokumenten, das Bearbeiten von Fotos und das Verwalten von Kalendern verwendet werden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.

Warum finden Smartphone und Tablet den Cups-Drucker nicht?

Es gibt mehrere mögliche Gründe, warum ein Smartphone oder Tablet den Cups-Drucker nicht finden kann. Einer davon könnte sein, dass der Drucker nicht mit demselben Netzwerk verbunden ist wie das Gerät. Es ist auch möglich, dass der Drucker nicht für die drahtlose Verbindung konfiguriert ist oder dass die erforderliche Drucker-App nicht installiert ist. Es könnte auch sein, dass es ein Problem mit der Kompatibilität zwischen dem Gerät und dem Drucker gibt.

Braucht man ein Tablet trotz Smartphone und Laptop?

Ein Tablet kann eine sinnvolle Ergänzung zu einem Smartphone und Laptop sein, da es eine größere Bildschirmfläche bietet und sich besser zum Lesen von E-Books, zum Ansehen von Videos oder zum Surfen im Internet eignet. Es kann auch praktisch sein, wenn man unterwegs ist und nicht immer den Laptop mitnehmen möchte. Letztendlich hängt es jedoch von den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben ab, ob man ein Tablet benötigt.

Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:

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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?

Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.

Wie kann ich den Stream der Smartphone-Kamera auf das Tablet übertragen?

Um den Stream der Smartphone-Kamera auf das Tablet zu übertragen, kannst du eine App wie zum Beispiel "DroidCam" verwenden. Installiere die App sowohl auf dem Smartphone als auch auf dem Tablet und verbinde die beiden Geräte über WLAN. Starte dann die App auf beiden Geräten und wähle auf dem Tablet die Option "Kamera" aus, um den Stream der Smartphone-Kamera auf dem Tablet anzuzeigen.

Kann ich JBL Kopfhörer per Adapter mit Laptop und Fernseher verbinden?

Ja, du kannst JBL Kopfhörer mit einem Adapter sowohl mit einem Laptop als auch mit einem Fernseher verbinden. Du benötigst einen Adapter, der den Anschluss des Kopfhörers (normalerweise ein 3,5-mm-Klinkenstecker) mit dem entsprechenden Anschluss des Laptops oder Fernsehers verbindet (z.B. USB, HDMI oder Bluetooth). Stelle sicher, dass der Adapter mit den jeweiligen Geräten kompatibel ist und folge den Anweisungen zur Verbindung.

Welche Smartwatch funktioniert ohne Smartphone?

Welche Smartwatch funktioniert ohne Smartphone? Es gibt einige Smartwatches auf dem Markt, die unabhängig vom Smartphone funktionieren. Diese Smartwatches verfügen über eine eigene SIM-Karte und können Anrufe tätigen, Nachrichten senden und sogar mobile Daten nutzen, ohne dass ein Smartphone in der Nähe sein muss. Einige Modelle bieten auch GPS-Funktionen, Musikwiedergabe und Fitness-Tracking ohne die Notwendigkeit eines verbundenen Smartphones. Diese Smartwatches sind ideal für Personen, die gerne aktiv sind und ihr Smartphone zu Hause lassen möchten, aber dennoch die Vorteile einer intelligenten Uhr genießen möchten.

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