Kunstliche Intelligenz Fur Jedermann Alles Was Sie Uber Machine Learning Deep Learning Neuronale Netze Wissen Mussen

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Machine Learning kompakt

Author : Andriy Burkov
Publisher : MITP-Verlags GmbH & Co. KG
ISBN 13 : 3958459978
Total Pages : 222 pages
Book Rating : 4.9/5 (584 download)

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Book Synopsis Machine Learning kompakt by : Andriy Burkov

Download or read book Machine Learning kompakt written by Andriy Burkov and published by MITP-Verlags GmbH & Co. KG. This book was released on 2019-07-01 with total page 222 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Alles, was Sie über Machine Learning wissen müssen, auf nur 200 Seiten Von Support Vector Machines über Gradient Boosting und tiefe neuronale Netze bis hin zu unüberwachten Lernmethoden Zahlreiche Tipps und Empfehlungen für den praktischen Einsatz Sie möchten Machine Learning verstehen und dafür nicht unendlich viel Zeit aufwenden und Hunderte von Seiten lesen? Dann ist dieses Buch das richtige für Sie. Auf 200 Seiten bringt Andriy Burkov die wichtigsten Begriffe, Konzepte und Algorithmen des Machine Learnings auf den Punkt. Dabei vermittelt er nicht nur alle notwendigen theoretischen Grundlagen, sondern geht auch auf die praktische Anwendung der einzelnen Verfahren ein, ohne dabei die zugrundeliegenden mathematischen Gleichungen außer Acht zu lassen. Dieses Buch bietet einen leicht zugänglichen, programmiersprachenunabhängigen und trotz seiner Kürze umfassenden Einstieg ins Machine Learning. Aus dem Inhalt: Notation und mathematische Grundlagen Überwachtes, teilüberwachtes und unüberwachtes Lernen Grundlegende Lernalgorithmen: Lineare und logistische Regression Entscheidungsbäume Support Vector Machines k-Nearest-Neighbors Optimierung mittels Gradientenabstieg Merkmalserstellung und Handhabung fehlender Merkmale Auswahl des passenden Lernalgorithmus Bias, Varianz und das Problem der Unter- und Überanpassung Regularisierung, Bewertung eines Modells und Abstimmung der Hyperparameter Deep Learning mit CNNs, RNNs und Autoencodern Multi-Class-, One-Class- und Multi-Label-Klassifikation Ensemble Learning Clustering, Dimensionsreduktion und Erkennen von Ausreißern Selbstüberwachtes Lernen Wort-Embeddings, One-Shot und Zero-Shot Learning Stimmen zum Buch: »Burkov hat sich der äußerst nützlichen, aber unglaublich schwierigen Aufgabe angenommen, fast das gesamte Machine Learning auf 200 Seiten zusammenzufassen. Die Auswahl der Themen aus Theorie und Praxis ist gelungen und wird sich für Praktiker als nützlich erweisen. Das Buch bietet Lesern eine solide Einführung in das Fachgebiet.«
— Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google »Der Umfang der Themen, die das Buch auf 200 Seiten behandelt, ist verblüffend. […] Wie der Autor die Kernkonzepte mit einigen wenigen Worten erklärt, gefällt mir ausnehmend gut. Das Buch wird nicht nur für Einsteiger sehr nützlich sein, sondern auch für alte Hasen, die von einer so breiten Sicht auf das Fachgebiet nur profitieren können.« — Aurélien Géron, Senior Artificial Intelligence Engineer »Ich wünschte, es hätte ein solches Buch gegeben, als ich mich als Student der Statistik mit Machine Learning beschäftigt habe.« — Chao Han, Vizepräsident, Leiter Forschung und Entwicklung bei Lucidworks

Code

Author : Gerfried Stocker
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 452 pages
Book Rating : 4.3/5 (91 download)

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Book Synopsis Code by : Gerfried Stocker

Download or read book Code written by Gerfried Stocker and published by . This book was released on 2003 with total page 452 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Edited by Gerfried Stocker and Christine Schepf. Essays by Peter J. Bentley, Erkki Huhtamo, Friedrich Kittler and Pierre Levy.

Künstliche Intelligenz

Author : Axel Mammitzsch
Publisher :
ISBN 13 : 9781976961335
Total Pages : 109 pages
Book Rating : 4.9/5 (613 download)

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Book Synopsis Künstliche Intelligenz by : Axel Mammitzsch

Download or read book Künstliche Intelligenz written by Axel Mammitzsch and published by . This book was released on 2018-06-18 with total page 109 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dieses Buch ist so aufgebaut, dass Ihnen die Inhalte im Rahmen der geschichtlichen Entwicklung der KI vermittelt werden. Aus diesem Grund beginnt unsere Reise mit dem Punkt "Einführung und geschichtlicher Hintergrund der KI".Im zweiten Abschnitt greifen wir zunächst die anfänglichen Techniken der KI auf. Sie lernen dabei die Konzepte und berühmte Beispielsysteme kennen, die diese frühe Phase der Euphorie auslösten.Im dritten Abschnitt behandeln wir Expertensysteme, die ähnlich zu den allgemeinen Problemlösern nur spezielle Probleme behandeln. Aber dafür exzessiv auf Regeln und Fakten in Form einer Wissensbasis zugreifen. Der vierte Abschnitt läutet die Rückkehr zu der Idee ein, das menschliche Gehirn nachbauen zu können und so in Form von neuronalen Netzen der digitalen Informationsverarbeitung zugänglich zu machen. Wir betrachten die frühen Ansätze und stellen heraus, welche Ideen noch gefehlt haben, um neuronalen Netzen zum kommerziellen Durchbruch zu verhelfen.Die Idee eines Agenten und ihr Zusammenspiel in einem Multi-Agenten-System wird im fünften Abschnitt beschrieben. Ein solches System dient im Wesentlichen dazu, Komplexität auf mehrere Instanzen zu verteilen.Der sechste Abschnitt behandelt den Durchbruch der mehrschichtigen neuronalen Netze, maschinelles Lernen, maschinelle Sehen (Computer Vision), Spracherkennung und viele weitere Anwendungen der heutigen KI.Themen und Inhalte:I. Einführung und geschichtlicher Hintergrund- Was ist KI - eine philosophische Betrachtung- Starke und Schwache KI- Der Turing Test- Die Geburt der KI- Die Ära der großen Erwartungen- Das Einholen der Realität- Wie man einer Maschine das Lernen beibringt- Verteilte Systeme in der KI- Deep Learning, Machine Learning, Natural Language ProcessingII. Der allgemeine Problemlöser- Beweisprogramm - Logical Theorist- Beispiel aus "Human Problem Solving" (Simon):- Die Struktur eines ProblemsIII. Expertensysteme- Faktenwissen und heuristisches Wissen- Frames, Slots und Filler- Vorwärts- und Rückwärtsverkettung- Das MYCIN Programm- Wahrscheinlichkeiten in Expertensystemen- Beispiel - Wahrscheinlichkeit von HaarrissenIV. Neuronale Netze- Das menschliche Neuron- Signalverarbeitung eines Neurons- Das PerceptronV. Maschinelles Lernen (Deep Learning & Computer Vision)- Beispiel - Kartoffelernte- Das Geburtsjahr des Deep Learning- Schichten von Deep-Learning-Netzen- Maschinelles Sehen / Computer Vision- Convolutional Neural NetworkWas sind die Anforderungen?Keine Vorraussetzungen auf dem Gebiet der KI/AI nötig. Es wird alles verständlich im Detail erklärt.Was bringt mir dieser Kurs?Sie lernen die Strukturen und Aufbau moderner Systeme der künstlichen Intelligenz (KI/AI) kennen und verstehen.An wen richtet sich dieser Kurs?An interessierte Studenten, Forscher, Anfänger und Fortgeschrittene auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI).

Artificial Intelligence for Business

Author : Rajendra Akerkar
Publisher : Springer
ISBN 13 : 331997436X
Total Pages : 92 pages
Book Rating : 4.3/5 (199 download)

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Book Synopsis Artificial Intelligence for Business by : Rajendra Akerkar

Download or read book Artificial Intelligence for Business written by Rajendra Akerkar and published by Springer. This book was released on 2018-08-11 with total page 92 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book offers a practical guide to artificial intelligence (AI) techniques that are used in business. The book does not focus on AI models and algorithms, but instead provides an overview of the most popular and frequently used models in business. This allows the book to easily explain AI paradigms and concepts for business students and executives. Artificial Intelligence for Business is divided into six chapters. Chapter 1 begins with a brief introduction to AI and describes its relationship with machine learning, data science and big data analytics. Chapter 2 presents core machine learning workflow and the most effective machine learning techniques. Chapter 3 deals with deep learning, a popular technique for developing AI applications. Chapter 4 introduces recommendation engines for business and covers how to use them to be more competitive. Chapter 5 features natural language processing (NLP) for sentiment analysis focused on emotions. With the help of sentiment analysis, businesses can understand their customers better to improve their experience, which will help the businesses change their market position. Chapter 6 states potential business prospects of AI and the benefits that companies can realize by implementing AI in their processes.

Hito Steyerl: I Will Survive

Author : Hito Steyerl
Publisher : Spector Books
ISBN 13 : 9783959054195
Total Pages : 496 pages
Book Rating : 4.0/5 (541 download)

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Book Synopsis Hito Steyerl: I Will Survive by : Hito Steyerl

Download or read book Hito Steyerl: I Will Survive written by Hito Steyerl and published by Spector Books. This book was released on 2021-05-04 with total page 496 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A massive, long-overdue retrospective on the multimedia image critique of Hito Steyerl, influential artist and author of Duty-Free Artand The Wretched of the Screen Over the past 30 years, through video and installation, the immensely influential German artist and writer Hito Steyerl (born 1966) has been tracking the ways that images have mutated--from the analogue image and its manifold possibilities for montage to the fluidity of the split digital image--and the implications these mutations have had for the representation of wars, genocides and the flow of capital. "We are no longer dealing with the virtual but with a confusing and possibly alien concreteness that we are only beginning to understand," writes Brian Kuan Wood of the digital visual worlds that the artist presents. At nearly 500 pages, this book--the first substantial overview on Steyerl--looks at multimedia installations and film projects of the past ten years, as well as earlier works, all of which are united by the artist's unflagging interrogation of the politics of the image.

Digitization and the Law

Author : Eric Hilgendorf
Publisher : Nomos Verlag
ISBN 13 : 3845289309
Total Pages : 140 pages
Book Rating : 4.8/5 (452 download)

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Book Synopsis Digitization and the Law by : Eric Hilgendorf

Download or read book Digitization and the Law written by Eric Hilgendorf and published by Nomos Verlag. This book was released on 2018-03-02 with total page 140 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Neue Technologien bedeuten neue Herausforderungen für das Recht. Das Internet ist kein Neuland mehr, kritische Themen wie Cyberattacken, Privatsphäre, der Schutz Minderjähriger oder auch das Cloud Computing sind jedoch keinesfalls ausdiskutiert. Die zunehmende Digitalisierung und Technisierung beschränkt sich nicht auf das World Wide Web. Der automatisierte Straßenverkehr ist ein ebenso zukunftsweisendes Thema, dessen Entwicklung rechtlich begleitet werden muss. Im vorliegenden Band sind Forschungsarbeiten von Rechtwissenschaftlern aus Deutschland, den USA, Kanada und Griechenland zusammengefasst. Die von Prof. Eric Hilgendorf und Prof. Susanne Beck herausgegebene Reihe Robotik und Recht widmet sich der Diskussion praxisrelevanter Rechtsfragen zu Robotik, Technisierung und Digitalisierung. Mit Beiträgen von Prof. Eric Hilgendorf, Prof. Susanne Beck, Prof. Mark Kende, Prof. Ari Ezra Waldman, Prof. Maria Kaiafa-Gbandi, Prof. Sara Sun Beale and Peter Berris, Prof. Frank Peter Schuster

Deep Learning illustriert

Author : Jon Krohn
Publisher : dpunkt.verlag
ISBN 13 : 3960887515
Total Pages : 472 pages
Book Rating : 4.9/5 (68 download)

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Book Synopsis Deep Learning illustriert by : Jon Krohn

Download or read book Deep Learning illustriert written by Jon Krohn and published by dpunkt.verlag. This book was released on 2020-09-08 with total page 472 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Deep Learning begreifen und einsetzen Einführung in verwandte Themen wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Neuronale Netze viele Illustrationen, verständlich erklärt begleitendes online-Material zum Ausprobieren der Erläuterungen aus dem Buch (Jupyter-Notebooks) Vorstellung von Bibliotheken (Tensor Flow/Keras, PyTorch) Deep Learning verändert unseren Alltag. Dieser Ansatz für maschinelles Lernen erzielt bahnbrechende Ergebnisse in einigen der bekanntesten Anwendungen von heute, in Unternehmen von Google bis Tesla, Facebook bis Apple. Tausende von technischen Fachkräften und Studenten wollen seine Möglichkeiten einsetzen, aber frühere Bücher über Deep Learning waren oft nicht intuitiv, unzugänglich und trocken. John Krohn, Grant Beylefeld und Aglaé Bassens bieten Ihnen eine einzigartige visuelle, intuitive und verständliche Einführung in Techniken und Anwendungen von Deep Learning. Mit den farbenfrohen Illustrationen und eingängigen Erläuterungen von "Deep Learning illustriert" gelingt Ihnen ein einfacher Zugang zum Aufbau von Deep-Learning-Modellen, und bringt ihnen beim Lernen mehr Spaß. Der erste Teil des Buches erklärt, was Deep Learning ist, warum es so allgegenwärtig geworden ist und wie es mit Konzepten und Terminologien wie künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder künstlichen neuronalen Netzen interagiert. Dabei verwenden die Autoren leicht verständliche Analogien, lebendige Grafiken und viele Beispiele. Auf dieser Grundlage präsentieren die Autoren eine praktische Referenz und ein Tutorial zur Anwendung eines breiten Spektrums bewährter Techniken des Deep Learning. Die wesentliche Theorie wird mit so wenig Mathematik wie möglich behandelt und mit praktischem Python-Code beleuchtet. Praktische Beispiele zum Ausprobieren, die kostenfrei online verfügbar sind (Jupyter-Notebooks), machen Ihnen die Theorie begreiflich. So erlangen Sie ein pragmatisches Verständnis aller wichtigen Deep-Learning-Ansätze und ihrer Anwendungen: Machine Vision, Natural Language Processing, Bilderzeugung und Spielalgorithmen. Um Ihnen zu helfen, mehr in kürzerer Zeit zu erreichen, stellen die Autoren mehrere der heute am weitesten verbreiteten und innovativsten Deep-Learning-Bibliotheken vor, darunter: - TensorFlow und seine High-Level-API, Keras - PyTorch - High-Level-Coach, eine TensorFlow-API, die die Komplexität, die typischerweise mit der Entwicklung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen verbunden ist, abstrahiert.

Künstliche Intelligenz und Hirnforschung

Author : Patrick Krauss
Publisher : Springer
ISBN 13 : 9783662671788
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.6/5 (717 download)

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Book Synopsis Künstliche Intelligenz und Hirnforschung by : Patrick Krauss

Download or read book Künstliche Intelligenz und Hirnforschung written by Patrick Krauss and published by Springer. This book was released on 2023 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI) und gibt es Parallelen zum menschlichen Gehirn? Was sind die Gemeinsamkeiten von natürlicher und künstlicher Intelligenz, und was die Unterschiede? Ist das Gehirn nichts anderes als ein biologischer Computer? Was sind Neuronale Netze und wie kann der Begriff Deep Learning einfach erklärt werden? Seit der kognitiven Revolution Mitte des letzten Jahrhunderts sind KI und Hirnforschung eng miteinander verflochten. Im Bereich der KI gab es in den letzten Jahren mehrere spektakuläre Durchbrüche, von alphaGo über DALL-E 2 bis ChatGPT, die so bis vor kurzem noch völlig undenkbar waren. Doch schon heute arbeiten Forscher an den Innovationen von morgen, wie hybrides maschinelles Lernen oder neuro-symbolische KI. Aber was verbirgt sich dahinter überhaupt? Anhand aktueller Forschungsergebnisse und spannender Beispiele aus der Praxis bietet dieses Sachbuch einen verständlichen Einstieg in die Grundlagen und Herausforderungen dieser faszinierenden Disziplinen. Sie erfahren, was Neurowissenschaft und Psychologie über die Funktionsweise des Gehirns wissen und wie Künstliche Intelligenz arbeitet. Lernen Sie zudem, wie KI unser Verständnis des Gehirns revolutioniert hat und wie Erkenntnisse aus der Hirnforschung umgekehrt in der Informatik eingesetzt werden, um KI-Algorithmen weiterzuentwickeln. Entdecken Sie die faszinierende Welt dieser beiden Disziplinen. Erfahren Sie, warum Künstliche Intelligenz und Hirnforschung zwei Seiten einer Medaille sind und wie sie unsere Zukunft prägen werden. Der Autor Patrick Krauss hat Medizin, Informatik und Physik studiert. Nach seiner Promotion in Neurowissenschaft habilitierte er sich in Linguistik zum Thema Sprachverarbeitung in Neuronalen Netzen und dem Gehirn. Er forscht und lehrt an der Universität Erlangen-Nürnberg und an der Uniklinik Erlangen zu Themen an der Schnittstelle von Neurowissenschaft, Künstlicher Intelligenz und Sprache. Zu seinem wissenschaftlichen Werk gehören über 80 Publikationen.

Deep Learning – Grundlagen und Implementierung

Author : Seth Weidman
Publisher : O'Reilly
ISBN 13 : 3960103786
Total Pages : 252 pages
Book Rating : 4.9/5 (61 download)

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Book Synopsis Deep Learning – Grundlagen und Implementierung by : Seth Weidman

Download or read book Deep Learning – Grundlagen und Implementierung written by Seth Weidman and published by O'Reilly. This book was released on 2020-05-23 with total page 252 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Grundprinzipien und Konzepte neuronaler Netze systematisch und verständlich erklärt Deep-Learning-Grundlagen für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning Implementierung der Deep-Learning-Konzepte mit dem beliebten Framework PyTorch Zahlreiche Codebeispiele in Python verdeutlichen die konkrete Umsetzung Dieses Buch vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu bekommen. Sie lernen die Grundprinzipien des Deep Learning kennen, zu deren Veranschaulichung Seth Weidman gut nachvollziehbare Konzeptmodelle entwickelt hat, die von Codebeispielen begleitet werden. Das Buch eignet sich für Data Scientists und Softwareentwickler mit Erfahrung im Machine Learning. Sie beginnen mit den Basics des Deep Learning und gelangen schnell zu den Details fortgeschrittener Architekturen, indem Sie deren Aufbau von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese neuronalen Netzwerkkonzepte setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch, rechnerisch und konzeptionell funktionieren.

Machine Learning. Eine Analyse des State of the Art

Author : Kevin Donath
Publisher : GRIN Verlag
ISBN 13 : 3668614466
Total Pages : 52 pages
Book Rating : 4.6/5 (686 download)

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Book Synopsis Machine Learning. Eine Analyse des State of the Art by : Kevin Donath

Download or read book Machine Learning. Eine Analyse des State of the Art written by Kevin Donath and published by GRIN Verlag. This book was released on 2018-01-17 with total page 52 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Machine Learning ist eine mögliche Umsetzung von künstlicher Intelligenz (kurz KI), die in Software für Dinge wie Computer Vision, Spracherkennung, Sprachverarbeitung und Steuerung von Robotern eingesetzt wird. KI ist ein Zweig der Informatik, der sich damit beschäftigt intelligentes Verhalten in Computern zu simulieren. Dieses Konzept wird für Firmen aus allen Wirtschaftszweigen sowohl in internen Prozessen als auch in Produkten immer bedeutender. In dieser Publikation gibt der Autor einen Überblick über den aktuellen Stand des Machine Learning. Sein Fokus liegt dabei auf der Darstellung des aktuellen Standes der Technologien, den Aktivitäten der Key Player und den Anwendungsgebieten.

Praxiseinstieg Deep Learning

Author : Ramon Wartala
Publisher :
ISBN 13 : 9781492065593
Total Pages : pages
Book Rating : 4.0/5 (655 download)

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Book Synopsis Praxiseinstieg Deep Learning by : Ramon Wartala

Download or read book Praxiseinstieg Deep Learning written by Ramon Wartala and published by . This book was released on 2018 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Ethics and Robotics

Author : Rafael Capurro
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 146 pages
Book Rating : 4.3/5 (97 download)

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Book Synopsis Ethics and Robotics by : Rafael Capurro

Download or read book Ethics and Robotics written by Rafael Capurro and published by . This book was released on 2009 with total page 146 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: "Ethics and robotics are two academic disciplines, one dealing with the moral norms and values underlying implicitly or explicitly human behavior and the other aiming at the production of artificial agents, mostly as physical devices, with some degree of autonomy based on rules and programmes set up by their creators. Robotics is also one of the research fields where the convergence of nanotechnology, biotechnology, information technology and cognitive science is currently taking place with large societal and legal implications beyond traditional industrial applications. Robots are and will remain -in the foreseeable future- dependent on human ethical scrutiny as well as on the moral and legal responsibility of humans. Human-robot interaction raises serious ethical questions right now that are theoretically less ambitious, but practically more important than the possibility of the creation of moral machines that would be more than machines with an ethical code. The ethical perspective addressed in this volume is therefore the one we humans have when interacting with robots. Topics include the ethical challenges of healthcare and warfare applications of robotics, as well as fundamental questions concerning the moral dimension of human-robot-interaction including epistomological, ontological and psychoanalytic issues. It deals also with the intercultural dialogue between Western and Non-Western as well as between European and US-American ethicists."--P. [4] of cover.

Deep Learning in Computational Mechanics

Author : Stefan Kollmannsberger
Publisher : Springer Nature
ISBN 13 : 3030765873
Total Pages : 108 pages
Book Rating : 4.0/5 (37 download)

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Book Synopsis Deep Learning in Computational Mechanics by : Stefan Kollmannsberger

Download or read book Deep Learning in Computational Mechanics written by Stefan Kollmannsberger and published by Springer Nature. This book was released on 2021-08-05 with total page 108 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book provides a first course on deep learning in computational mechanics. The book starts with a short introduction to machine learning’s fundamental concepts before neural networks are explained thoroughly. It then provides an overview of current topics in physics and engineering, setting the stage for the book’s main topics: physics-informed neural networks and the deep energy method. The idea of the book is to provide the basic concepts in a mathematically sound manner and yet to stay as simple as possible. To achieve this goal, mostly one-dimensional examples are investigated, such as approximating functions by neural networks or the simulation of the temperature’s evolution in a one-dimensional bar. Each chapter contains examples and exercises which are either solved analytically or in PyTorch, an open-source machine learning framework for python.

Handbook of Nanoscopy

Author : Gustaaf van Tendeloo
Publisher : John Wiley & Sons
ISBN 13 : 3527641874
Total Pages : 1484 pages
Book Rating : 4.5/5 (276 download)

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Book Synopsis Handbook of Nanoscopy by : Gustaaf van Tendeloo

Download or read book Handbook of Nanoscopy written by Gustaaf van Tendeloo and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2012-12-21 with total page 1484 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This completely revised successor to the Handbook of Microscopy supplies in-depth coverage of all imaging technologies from the optical to the electron and scanning techniques. Adopting a twofold approach, the book firstly presents the various technologies as such, before going on to cover the materials class by class, analyzing how the different imaging methods can be successfully applied. It covers the latest developments in techniques, such as in-situ TEM, 3D imaging in TEM and SEM, as well as a broad range of material types, including metals, alloys, ceramics, polymers, semiconductors, minerals, quasicrystals, amorphous solids, among others. The volumes are divided between methods and applications, making this both a reliable reference and handbook for chemists, physicists, biologists, materials scientists and engineers, as well as graduate students and their lecturers.

Risk Savvy

Author : Gerd Gigerenzer
Publisher : Penguin UK
ISBN 13 : 0141970111
Total Pages : 253 pages
Book Rating : 4.1/5 (419 download)

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Book Synopsis Risk Savvy by : Gerd Gigerenzer

Download or read book Risk Savvy written by Gerd Gigerenzer and published by Penguin UK. This book was released on 2014-04-17 with total page 253 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A fascinating, practical guide to making better decisions with our money, health and personal lives from Gerd Gigerenzer, the author of Reckoning with Risk. Risk-taking is essential for innovation, fun, and the courage to face the uncertainties in life. Yet for many important decisions, we're often presented with statistics and probabilities that we don't really understand and we inevitably rely on experts in the relevant fields - policy makers, financial advisors, doctors - to analyse and choose for us. But what if they don't quite understand the way the information is presented either? How do we make sure we're asking doctors the right questions about proposed treatment? Is there a rule of thumb that could help choose the right partner? This entertaining book shows us how to recognize when we don't have all the information and know what to do about it. Gerd Gigerenzer looks at examples from every aspect of life to identify the reasons for our collective misunderstanding of the risks we face. He shows how we can all use simple rules to avoid being manipulated into unrealistic fears or hopes, to make better-informed decisions, and to learn to understand risk and uncertainty in our own lives. 'Gigerenzer is brilliant and his topic is fabulous' Steven Pinker 'Catchily optimistic and slyly funny' Guardian Gerd Gigerenzer is Director of the Center for Adaptive Behavior and Cognition at the Max Planck Institute for Human Development in Berlin and former Professor of Psychology at the University of Chicago. He is the author of several books on heuristics and decision making, including Reckoning with Risk.

Deep Neural Network Applications

Author : Hasmik Osipyan
Publisher : CRC Press
ISBN 13 : 0429556209
Total Pages : 158 pages
Book Rating : 4.4/5 (295 download)

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Book Synopsis Deep Neural Network Applications by : Hasmik Osipyan

Download or read book Deep Neural Network Applications written by Hasmik Osipyan and published by CRC Press. This book was released on 2022-04-28 with total page 158 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The world is on the verge of fully ushering in the fourth industrial revolution, of which artificial intelligence (AI) is the most important new general-purpose technology. Like the steam engine that led to the widespread commercial use of driving machineries in the industries during the first industrial revolution; the internal combustion engine that gave rise to cars, trucks, and airplanes; electricity that caused the second industrial revolution through the discovery of direct and alternating current; and the Internet, which led to the emergence of the information age, AI is a transformational technology. It will cause a paradigm shift in the way’s problems are solved in every aspect of our lives, and, from it, innovative technologies will emerge. AI is the theory and development of machines that can imitate human intelligence in tasks such as visual perception, speech recognition, decision-making, and human language translation. This book provides a complete overview on the deep learning applications and deep neural network architectures. It also gives an overview on most advanced future-looking fundamental research in deep learning application in artificial intelligence. Research overview includes reasoning approaches, problem solving, knowledge representation, planning, learning, natural language processing, perception, motion and manipulation, social intelligence and creativity. It will allow the reader to gain a deep and broad knowledge of the latest engineering technologies of AI and Deep Learning and is an excellent resource for academic research and industry applications.

Deep Learning

Author : Shriram K Vasudevan
Publisher : CRC Press
ISBN 13 : 1000481875
Total Pages : 307 pages
Book Rating : 4.0/5 (4 download)

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Book Synopsis Deep Learning by : Shriram K Vasudevan

Download or read book Deep Learning written by Shriram K Vasudevan and published by CRC Press. This book was released on 2021-12-24 with total page 307 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Deep Learning: A Comprehensive Guide provides comprehensive coverage of Deep Learning (DL) and Machine Learning (ML) concepts. DL and ML are the most sought-after domains, requiring a deep understanding – and this book gives no less than that. This book enables the reader to build innovative and useful applications based on ML and DL. Starting with the basics of neural networks, and continuing through the architecture of various types of CNNs, RNNs, LSTM, and more till the end of the book, each and every topic is given the utmost care and shaped professionally and comprehensively. Key Features Includes the smooth transition from ML concepts to DL concepts Line-by-line explanations have been provided for all the coding-based examples Includes a lot of real-time examples and interview questions that will prepare the reader to take up a job in ML/DL right away Even a person with a non-computer-science background can benefit from this book by following the theory, examples, case studies, and code snippets Every chapter starts with the objective and ends with a set of quiz questions to test the reader’s understanding Includes references to the related YouTube videos that provide additional guidance AI is a domain for everyone. This book is targeted toward everyone irrespective of their field of specialization. Graduates and researchers in deep learning will find this book useful.