| 书目名称 | Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften |
| 副标题 | Einführung in physik |
| 编辑 | Marcus J Neuer |
| 视频video | |
| 概述 | Algorithmen anhand von vollständig ausgeführten Programmbeispielen in Python dargestellt.Erklärbare und vertrauenswürdige KI für die technischen Prozesse.Mit Programmieraufgaben und Lösungen |
| 图书封面 |  |
| 描述 | .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. . |
| 出版日期 | Textbook 2024 |
| 关键词 | Data Science; Python; Maschinelles Lernen; Reinforced Learning; Unsupervised Learning; Explainable AI; Sup |
| 版次 | 1 |
| doi | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68216-6 |
| isbn_softcover | 978-3-662-68215-9 |
| isbn_ebook | 978-3-662-68216-6 |
| copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei |
发表于 2025-3-21 17:25:23
