Maschinelles Lernen f?r die Ingenieurwissenschaften: Einf?hrung in physikalisch informierte, erkl?rbare Lernverfahren f?r KI in technischen Anwendungen
Maschinelles Lernen und k???nstliche Intelligenz sind omnipr???sente Begriffe zur Verbesserung von technischen Prozessen. Die praktische Umsetzung an realen Problemen gestaltet sich aber oft schwierig und komplex. Dieses Lehrbuch erkl???rt Lernverfahren anhand von analytischen Konzepten im Zusammenspiel mit vollst???ndigen Programmierbeispielen in Python und bezieht sich auf dabei stets auf reale technische Anwendungsszenarien. Es zeigt den Einsatz physikalisch-informierter Lernstrategien, die Einbeziehung von Unsicherheit ...
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Maschinelles Lernen und k???nstliche Intelligenz sind omnipr???sente Begriffe zur Verbesserung von technischen Prozessen. Die praktische Umsetzung an realen Problemen gestaltet sich aber oft schwierig und komplex. Dieses Lehrbuch erkl???rt Lernverfahren anhand von analytischen Konzepten im Zusammenspiel mit vollst???ndigen 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 erkl???rbarer, vertrauensw???rdiger k???nstlicher 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.
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New. Print on demand Text in German. Contains: Illustrations, black & white, Illustrations, color. XVII, 260 S. 78 Abb., 49 Abb. in Farbe. Intended for professional and scholarly audience.
