Produkte zum Begriff Neuronale Netzwerke:
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Grundlagen Elektrotechnik - Netzwerke
Das Lehrbuch Grundlagen Elektrotechnik Netzwerke in seiner zweiten, deutlich überarbeiteten und erweiterten Auflage richtet sich hauptsächlich an Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, Informations- und Kommunikationstechnik sowie Medizintechnik, Mechatronik und Maschinenbau an Universitäten und Fachhochschulen im 2.-3. Semester. Vorausgesetzt werden die physikalischen Grundkenntnisse der elektromagnetischen Vorgänge in Bauelementen und Schaltungen. Die Mehrzahl der Berechnungen wird für den eingeschwungenen, sinusförmigen Zeitverlauf von Spannung und Strom in linearen Netzwerken vorgestellt und danach auf den periodischen, nichtsinusförmigen Zeitverlauf an nichtlinearen Bauelementen erweitert. Dies erfolgt mit den mathematischen Methoden der komplexen Zeigerdarstellung, der Matrizenbeschreibung und der Fourier-Reihenentwicklung. Das Buch enthält in jedem Kapitel Beispiele und Übungsaufgaben, deren Lösungen auf der Website www.pearson-studium.de zu finden sind. Das eigenständige Lösen dieser Aufgaben ist eine hervorragende Prüfungsvorbereitung.EXTRAS ONLINE:Für Dozenten: Alle Abbildungen zum sofortigen Einsatz in VorlesungenFür Studenten: Lösungen zu den Übungsaufgaben, umfangreiche Sammlung von Klausuraufgaben und Übungsbeispielen mit zahlreichen Abbildungen und ausführlicher Beschreibung des Lösungswegs
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Grundlagen Elektrotechnik - Netzwerke
Das Lehrbuch Grundlagen Elektrotechnik Netzwerke in seiner zweiten, deutlich überarbeiteten und erweiterten Auflage richtet sich hauptsächlich an Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, Informations- und Kommunikationstechnik sowie Medizintechnik, Mechatronik und Maschinenbau an Universitäten und Fachhochschulen im 2.-3. Semester. Vorausgesetzt werden die physikalischen Grundkenntnisse der elektromagnetischen Vorgänge in Bauelementen und Schaltungen. Die Mehrzahl der Berechnungen wird für den eingeschwungenen, sinusförmigen Zeitverlauf von Spannung und Strom in linearen Netzwerken vorgestellt und danach auf den periodischen, nichtsinusförmigen Zeitverlauf an nichtlinearen Bauelementen erweitert. Dies erfolgt mit den mathematischen Methoden der komplexen Zeigerdarstellung, der Matrizenbeschreibung und der Fourier-Reihenentwicklung. Das Buch enthält in jedem Kapitel Beispiele und Übungsaufgaben, deren Lösungen auf der Website www.pearson-studium.de zu finden sind. Das eigenständige Lösen dieser Aufgaben ist eine hervorragende Prüfungsvorbereitung.EXTRAS ONLINE:Für Dozenten: Alle Abbildungen zum sofortigen Einsatz in VorlesungenFür Studenten: Lösungen zu den Übungsaufgaben, umfangreiche Sammlung von Klausuraufgaben und Übungsbeispielen mit zahlreichen Abbildungen und ausführlicher Beschreibung des Lösungswegs
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Grundlagen Elektrotechnik - Netzwerke
Das Lehrbuch Grundlagen Elektrotechnik Netzwerke in seiner zweiten, deutlich überarbeiteten und erweiterten Auflage richtet sich hauptsächlich an Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, Informations- und Kommunikationstechnik sowie Medizintechnik, Mechatronik und Maschinenbau an Universitäten und Fachhochschulen im 2.-3. Semester. Vorausgesetzt werden die physikalischen Grundkenntnisse der elektromagnetischen Vorgänge in Bauelementen und Schaltungen. Die Mehrzahl der Berechnungen wird für den eingeschwungenen, sinusförmigen Zeitverlauf von Spannung und Strom in linearen Netzwerken vorgestellt und danach auf den periodischen, nichtsinusförmigen Zeitverlauf an nichtlinearen Bauelementen erweitert. Dies erfolgt mit den mathematischen Methoden der komplexen Zeigerdarstellung, der Matrizenbeschreibung und der Fourier-Reihenentwicklung. Das Buch enthält in jedem Kapitel Beispiele und Übungsaufgaben, deren Lösungen auf der Website www.pearson-studium.de zu finden sind. Das eigenständige Lösen dieser Aufgaben ist eine hervorragende Prüfungsvorbereitung.EXTRAS ONLINE:Für Dozenten: Alle Abbildungen zum sofortigen Einsatz in VorlesungenFür Studenten: Lösungen zu den Übungsaufgaben, umfangreiche Sammlung von Klausuraufgaben und Übungsbeispielen mit zahlreichen Abbildungen und ausführlicher Beschreibung des Lösungswegs
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Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmieren
Neuronale Netze selbst programmieren , Neuronale Netze und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verständlich dargestellt Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt. Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen. Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. Im nächsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht - nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschließend mit PyTorch und überführen es damit in ein typisches professionelles Szenario. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 €
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Lernen neuronale Netzwerke mit einer anderen Programmiersprache?
Ja, neuronale Netzwerke können mit verschiedenen Programmiersprachen implementiert und trainiert werden. Es gibt spezialisierte Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras, die in verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Java oder C++ verwendet werden können. Diese Bibliotheken bieten eine Vielzahl von Funktionen und Werkzeugen zur Erstellung und Schulung neuronaler Netzwerke.
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Sind neuronale Netzwerke und KIs das Gleiche?
Nein, neuronale Netzwerke sind ein spezifischer Ansatz zur Umsetzung von künstlicher Intelligenz (KI). KI ist ein breiterer Begriff, der sich auf die Fähigkeit von Maschinen bezieht, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Neuronale Netzwerke sind eine Methode, um KI zu erreichen, indem sie biologische Neuronenmodelle verwenden, um komplexe Probleme zu lösen.
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Wie kann ich meinen Code für neuronale Netzwerke verbessern?
Um deinen Code für neuronale Netzwerke zu verbessern, könntest du folgende Schritte unternehmen: 1. Überprüfe deine Daten auf Qualität und bereinige sie gegebenenfalls, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. 2. Experimentiere mit verschiedenen Netzwerkarchitekturen, Aktivierungsfunktionen und Optimierungsalgorithmen, um die Leistung deines Modells zu verbessern. 3. Führe regelmäßig Validierungs- und Testläufe durch, um die Genauigkeit und Effizienz deines Modells zu überprüfen und mögliche Schwachstellen zu identifizieren.
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Welche Programmiersprache ist am besten geeignet, um neuronale Netzwerke zu programmieren?
Es gibt mehrere Programmiersprachen, die gut für die Programmierung neuronaler Netzwerke geeignet sind. Zu den beliebtesten gehören Python mit Bibliotheken wie TensorFlow und Keras, sowie R mit Bibliotheken wie TensorFlow und MXNet. Diese Sprachen bieten eine breite Palette von Funktionen und Bibliotheken, die speziell für die Entwicklung und das Training neuronaler Netzwerke entwickelt wurden. Letztendlich hängt die Wahl der Programmiersprache jedoch von den individuellen Präferenzen und Anforderungen des Entwicklers ab.
Ähnliche Suchbegriffe für Neuronale Netzwerke:
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Netzwerke für Dummies (Lowe, Doug)
Netzwerke für Dummies , Wollen Sie ein Netzwerk einrichten? Einem Kollegen Ihre Dateien auf einfache Art zugänglich machen? Den Drucker gemeinsam mit der ganzen Familie nutzen? Alle Mitarbeiter auf die Kundendatenbank zugreifen lassen? Dieses Buch hilft Ihnen bei der Installation, Konfiguration und Administration Ihres ersten Netzwerks, ganz egal, ob Sie zu Hause ein Heimnetzwerk einrichten oder beruflich als Systemadministrator einsteigen wollen. Klären Sie zunächst ein paar grundsätzliche Fragen: LAN oder WLAN? Welches Betriebssystem? Und dann geht es ran ans Netz: den Drucker ins Netz bringen, Benutzerkonten einrichten, den Mail- und Web-Server konfigurieren. Und natürlich geht das Buch auch auf Cloud Computing, die Integration mobiler Geräte, Netzwerksicherheit und virtuelle Maschinen ein. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 10. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210203, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: für Dummies##, Autoren: Lowe, Doug, Übersetzung: Franken, Gerhard, Auflage: 21010, Auflage/Ausgabe: 10. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 511, Keyword: Cloud; drahtlos; Informatik; Intranet; Netzwerk; Netzwerksicherheit; Server, Fachschema: Networking (EDV)~Netz (EDV), Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Datenkommunikation/Netze/Mailboxen, Fachkategorie: Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Länge: 241, Breite: 179, Höhe: 35, Gewicht: 885, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783527714872 9783527712939 9783527709274 9783527705900 9783527704095, 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,
Preis: 26.00 € | Versand*: 0 € -
EFB-Elektronik Werkzeugset Netzwerke 39919.1V2
Geliefert wird: EFB-Elektronik Werkzeugset Netzwerke 39919.1V2, Verpackungseinheit: 1 Stück, EAN: 4049759293772.
Preis: 20.35 € | Versand*: 5.99 € -
Neuronale Heilung. Mit einfachen Übungen den Vagusnerv aktivieren.
Der Vagusnerv ist an der Regulation fast aller Organe des Körpers beteiligt und hat einen großen Einfluss auf Gesundheit und Wohlbefinden. Gemeinsam mit der Inselrinde, einem Hirnareal, in dem Informationen aus dem Körperinneren mit Sinneseindrücken abgeglichen werden, bildet er die Grundlage unserer Selbstwahrnehmung. Durch ein gezieltes Training des Vagusnervs und der neuronalen Komponenten unserer inneren Wahrnehmung lassen sich Depressionen, Ängste, Verdauungsprobleme, aber auch Schmerzen, Bewegungsstörungen oder Stresssymptome einfach selbst behandeln. Auf Basis neuester Forschung zeigen die Autoren in über 70 Übungen, wie der Vagusnerv sich trainieren lässt, sodass durch eine bessere innere Wahrnehmung die Selbstheilungskräfte aktiviert werden.
Preis: 24.99 € | Versand*: 6.95 € -
INTELLINET 4-teiliges Werkzeugset für Netzwerke
Multifunktionales Werkzeugset für Netzwerke Crimpzange für 8-polige (8P8C) Modularstecker LSA-Auflegewerkzeug Abisolierwerkzeug Kabeltester für RJ11-, RJ12- und RJ45-Kabel Praktische Transporttasche mit Reißverschluss 3 Jahre GarantieEnthaltene Werkzeuge Crimpzange für 8-polige (8P8C) Modularstecker LSA-Auflegewerkzeug Abisolierwerkzeug Kabeltester für RJ11-, RJ12- und RJ45-KabelAllgemein 9V-Batterie benötigt (nicht im Lieferumfang) Prüft Leitungen auf Kurzschluss, falsche Pin-Belegung und defekte Kabel Anschluss 1: RJ45 Anschluss 2: RJ11 Anschluss 3: RJ12Abmessungen 105 (L) x 100 (B) x 29 (T) mm Gewicht: 0,144 kgLieferumfang Werkzeugset Transporttasche - Manhattan & Intellinet Network Tools 4-teiliges Werkzeugset für Netzwerke - INTELLINET 4-teiliges Werkzeugset für Netzwerke
Preis: 21.56 € | Versand*: 0.00 €
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Wie spielen neuronale Netzwerke bei der Entstehung von neurodegenerativen Erkrankungen eine Rolle?
Neuronale Netzwerke spielen eine Rolle bei der Entstehung von neurodegenerativen Erkrankungen, indem sie fehlerhafte Proteine nicht richtig abbauen können. Dies führt zur Bildung von toxischen Ablagerungen im Gehirn. Zudem können neuronale Netzwerke durch Entzündungen und oxidativen Stress geschädigt werden, was ebenfalls zur Entstehung von neurodegenerativen Erkrankungen beiträgt.
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Wie funktioniert neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf die Art und Weise, wie Neuronen im Gehirn Informationen verarbeiten. Neuronen empfangen elektrische Signale von anderen Neuronen über Synapsen, die dann in ihrem Zellkörper verrechnet werden. Diese Verrechnung kann sowohl erregend (aktivierend) als auch hemmend (deaktivierend) sein und ermöglicht es dem Gehirn, komplexe Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
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Was ist neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf den Prozess, bei dem Neuronen im Gehirn Informationen verarbeiten und miteinander kombinieren. Dabei werden elektrische Signale durch die Neuronen weitergeleitet und durch synaptische Verbindungen zwischen den Neuronen übertragen. Diese Verrechnung ermöglicht es dem Gehirn, komplexe Aufgaben wie Wahrnehmung, Denken und Entscheidungsfindung zu bewältigen.
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Was ist neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf den Prozess, bei dem Neuronen im Gehirn Informationen empfangen, verarbeiten und weiterleiten. Dabei werden elektrische Signale zwischen den Neuronen über synaptische Verbindungen übertragen und in komplexen Netzwerken verrechnet. Dies ermöglicht die Informationsverarbeitung und -integration, die für die Funktion des Gehirns und die Wahrnehmung, das Denken und das Verhalten von entscheidender Bedeutung ist.
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