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  • © 2022

Neuronale Netze kompakt

Vom Perceptron zum Deep Learning

Authors:

  1. Daniel Sonnet

    1. Hochschule Fresenius Hamburg, Hamburg, Deutschland

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  • Schnelle Einführung in das Thema mit minimaler Mathematik
  • Bietet einen kompakten Überblick zu neuronalen Netzen
  • Mit Quickguide zum Einsatz neuronaler Netze

Part of the book series: IT kompakt (IT)

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Table of contents (5 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-VI
    PDF

  2. Einführung

    • Daniel Sonnet
    Pages 1-16

  3. Neuronale Netze

    • Daniel Sonnet
    Pages 17-70

  7. Back Matter

    Pages 143-146
    PDF
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About this book

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kürzester Zeit einen soliden Überblick über neuronale Netze. Nach der Lektüre dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfähigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Möglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.
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Keywords

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Authors and Affiliations

  • Hochschule Fresenius Hamburg, Hamburg, Deutschland

    Daniel Sonnet

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About the author

Dr. Daniel Sonnet lehrt an der Hochschule Fresenius in Hamburg die Fächer Mathematik, Statistik und Data Science. Seit über 15 Jahren analysiert er leidenschaftlich Daten für Unternehmen. Die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten sowie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze faszinierten ihn bereits während seines Studiums. Daniel Sonnet gründete zwei datengetriebene Unternehmen und berät Unternehmen zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens. 
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Bibliographic Information

  • Book Title: Neuronale Netze kompakt

  • Book Subtitle: Vom Perceptron zum Deep Learning

  • Authors: Daniel Sonnet

  • Series Title: IT kompakt

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-29081-8

  • Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

  • Copyright Information: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2022

  • Softcover ISBN: 978-3-658-29080-1Published: 16 July 2022

  • eBook ISBN: 978-3-658-29081-8Published: 15 July 2022

  • Series ISSN: 2195-3651

  • Series E-ISSN: 2195-366X

  • Edition Number: 1

  • Number of Pages: VI, 146

  • Number of Illustrations: 15 b/w illustrations, 50 illustrations in colour

  • Topics: Artificial Intelligence, Machine Learning, Big Data, History of Computing

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