Wie funktionieren kunstliche neuronale Netze? Kategorisierung und Anwendungsbereiche kunstlicher Intelligenz
- Indbinding:
- Paperback
- Sideantal:
- 72
- Udgivet:
- 28. januar 2020
- Størrelse:
- 210x148x4 mm.
- Vægt:
- 104 g.
- 2-3 uger.
- 17. december 2024
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Beskrivelse af Wie funktionieren kunstliche neuronale Netze? Kategorisierung und Anwendungsbereiche kunstlicher Intelligenz
Unser Gehirn besitzt etwa 86 Milliarden Nervenzellen, die enorme Datenmengen verarbeiten. Das neuronale Netzwerk ist ein Vorbild für die Forschung an künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Die Kategorisierung der KI gestaltet sich jedoch schwierig, denn in den letzten Jahrzehnten gab es eine große Vielfalt unterschiedlicher Ansätze, Methoden und Begrifflichkeiten.
Wie lässt sich künstliche Intelligenz klassifizieren? Welche Hardware ist nötig, um KI umzusetzen? Wie funktionieren künstliche neuronale Netze und maschinelles Lernen? Wo wird KI bereits erfolgreich angewendet und wo wird sie zukünftig zum Einsatz kommen?
Alessio Dal Cero gibt einen umfassenden Überblick über den aktuellen Forschungsstand zur künstlichen Intelligenz. Er stellt Anwendungsbereiche in der Wirtschaft vor und unterlegt diese mit Praxisbeispielen. Außerdem betrachtet er gesellschaftliche und ethische Aspekte der Thematik.
Aus dem Inhalt:
- maschinelles Lernen;
- starke und schwache KI;
- Natural Language Processing;
- Deep-Learning;
- Automatisierung
Wie lässt sich künstliche Intelligenz klassifizieren? Welche Hardware ist nötig, um KI umzusetzen? Wie funktionieren künstliche neuronale Netze und maschinelles Lernen? Wo wird KI bereits erfolgreich angewendet und wo wird sie zukünftig zum Einsatz kommen?
Alessio Dal Cero gibt einen umfassenden Überblick über den aktuellen Forschungsstand zur künstlichen Intelligenz. Er stellt Anwendungsbereiche in der Wirtschaft vor und unterlegt diese mit Praxisbeispielen. Außerdem betrachtet er gesellschaftliche und ethische Aspekte der Thematik.
Aus dem Inhalt:
- maschinelles Lernen;
- starke und schwache KI;
- Natural Language Processing;
- Deep-Learning;
- Automatisierung
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