Neuronale Netze programmieren mit Python

Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In ihnen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen. Um sie zu verstehen und gewinnbringend einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse.

Aus dem Inhalt:

• Die Grundidee hinter Neuronalen Netzen
• Ein einfaches Neuronales Netz aufbauen
• Neuronale Netze trainieren
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Einführung in TensorFlow
• Kompaktkurs Python
• Wichtige mathematische Grundlagen
• Reinforcement Learning
• Verschiedene Netzarten und ihre Anwendungsbereiche
• Back Propagation
• Deep Learning
• Werkzeuge für Data Scientists

Dr. Roland Schwaiger studierte an der Bowling Green State University, OH (USA) Computer Science und an der Universität Salzburg (Österreich) Angewandte Informatik und Mathematik und promovierte dort im Bereich Mathematik. Nach mehrjähriger Assistententätigkeit an der Universität Salzburg kam er 1996 als Softwareentwickler zur SAP AG und entfaltete dort seine Fähigkeiten für drei Jahre im Bereich Human Resources in einem anregenden und inspirierenden Umfeld. Seit 1999 ist er als freiberuflicher Trainer, Lektor, Berater und Entwickler tätig (Zertifizierter Development Consultant SAP NetWeaver 2004 - Application Development Focus ABAP). Er setzt seine akademische Vorbildung und das bei SAP erworbene Wissen, abgerundet durch einen MBA in Prozess- und Projektmanagement, für die Softwareentwicklung in konkreten Entwicklungsprojekten und SAP-Schulungen ein. Die dort wiederum erworbenen Erkenntnisse trägt er zurück in die akademische Welt und verknüpft so Theorie und Praxis.

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