Produkt zum Begriff Neuronale Netze:
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Neuronale Netze programmieren mit Python
Neuronale Netze programmieren mit Python
Preis: 29.90 € | Versand*: 4.95 € -
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
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Neuronale Heilung (Lienhard, Lars~Schmid-Fetzer, Ulla~Cobb, Eric)
Neuronale Heilung , Sie wollen Ihre körperliche, geistige und emotionale Gesundheit verbessern? Dann richten Sie Ihre Aufmerksamkeit auf die wichtigsten Bereiche des Körpers: auf Gehirn und Nervensystem. Lars Lienhard und Ulla Schmid-Fetzer, die führenden Experten für neurozentriertes Training in Europa, zeigen in Zusammenarbeit mit Dr. Eric Cobb, dem weltweit führenden Experten für neurologisch ausgerichtete Sportprogramme, wie Gehirn und Nervensystem sämtliche Prozesse im Körper kontrollieren und durch spezifische Übungen unterstützt werden können. Eine zentrale Rolle spielt dabei der Vagusnerv, der an der Regulation fast aller Organe beteiligt ist und einen großen Einfluss auf Gesundheit und Wohlbefinden hat. 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 können Sie Depressionen, Ängste, Verdauungsprobleme, aber auch Schmerzen, Bewegungsstörungen und Stresssymptome einfach und effektiv selbst behandeln. Auf Basis neuester Forschung zeigen die Autoren über 100 Übungen, mit denen Sie Vagusnerv und Inselrinde trainieren und so Ihre Selbstheilungskräfte aktivieren. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20191204, Produktform: Kartoniert, Autoren: Lienhard, Lars~Schmid-Fetzer, Ulla~Cobb, Eric, Seitenzahl/Blattzahl: 320, Keyword: aktiv; aktivieren; aktivierend; angst; beeinflussen; befreit; behandeln; bekämpfen; besser; depression; depressionen; depressiv; depressive verstimmung; einfluss; einfluss synonym; einflussfaktoren; empfinden; empfindung; empfindungen; energie; entspannen; entspannt; entspannung; forschung; freud synonym; freude; freude finden; gehirn; geist; gesund; gesundheit; gesundheitlich; gezielt; glücklich; heilen; helfen; hilfe; hilfestellung; hirn; krankheit; körper; körper u n d seele; körper und seele; lebensernergie; lebensfreude; meditation; nerv; nerven; neuronal; optimieren; optimierung; organ; organe; problem; probleme; psychologie; regulation; regulieren; schmerz; schmerzen, Fachschema: Neurowissenschaft~Sport / Training~Training (körperlich)~Kosmetik / Schön~Schönheit (Kosmetik) - Schönheitspflege, Fachkategorie: Medizin und Gesundheit: Ratgeber, Sachbuch~Fitness und Workout~Kosmetik, Haare und Beauty, Thema: Optimieren, Fachkategorie: Neurowissenschaften, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: riva Verlag, Verlag: riva Verlag, Verlag: riva Verlag, Verlag: riva, Produktverfügbarkeit: 04, Länge: 241, Breite: 193, Höhe: 25, Gewicht: 960, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2006058
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Hammer 3 in 1 Netze-Set
3 Sportarten in einem Set zusammengefasst und in Nullkommanichts auf und auch wieder abgebaut. Das 3 in 1 Set für Volleyball, Badminton und Tennis von Hammer ist super praktisch und garantiert Spaß für Jung und Alt. Für ein kurzes Match am Strand, auf dem Hof, im Garten oder im Park ist das Set also bestens geeignet. Mit dem praktischen Tragekoffer, der zugleich auch als Netzständer dient, ist das Set schnell verstaut und leicht transportiert. Die Teleskop-Netzpfosten sind je nach Bedarf in der jeweiligen Höhe ausziehbar. Das entsprechende Netz wird eingespannt und schon kann der Spielspaß beginnen. Die Netzspannung ist aufgrund der elastischen Pfostenstangen ideal. Drei U-förmige Bodennägel dienen zur Bodenverankerung des Koffers/Pfostenständers. Somit ist ein fester Stand auch bei Wind und Wetter gewährleistet. Die jeweiligen Netzhöhen entsprechen den Standards der jeweiligen Sportart. Die Produktvorteile zusammengefasst 3 Sportarten (Volleyball, Badminton und Tennis) in einem Set Sehr schneller Auf- und Abbau Leicht transportabel Robuste Netzpfosten für ideale Netzspannung Bestens geeignet für jeden Untergrund Mit Bodenverankerungen für stabilen Stand Inklusive Aufbauanleitung Der praktische Tragekoffer fungiert zugleich als Netzständer. Inhalte: 1 x Tragekoffer/Pfostenständer 1 x Aufbauanleitung 1 x Volleyball-Netz 1 x Badminton-Netz 1 x Tennis-Netz 2 x Teleskop Netzpfosten 3 x Bodenanker in U-Form (Beach)-Volleyball-Netz Für das Volleyballspiel werden die Netzpfosten komplett ausgezogen. Damit erreicht das Netz eine Höhe von 2,24 Meter. Dies entspricht der offiziellen Netzhöhe im Frauen- Volleyball. Das Volleyball Netz hat im gespannten Zustand eine Länge von 3.10 Meter. Tennis-Netz Für das Tennisspiel wird das Netzpfostensegment 1 ausgezogen. Das eingespannte Tennis-Netz hat bei idealer Netzspannung eine Höhe von 1,02 Meter und ist 2.50 Meter lang. Badminton-Netz Für das Badmintonspiel werden die Netzpfostensegmente 1 und 2 ausgezogen. Das eingespannte Badminton-Netz erreicht eine Höhe von 1.55 Meter bei idealer Netzspannung. Das Badminton- Netz hat im gespannten Zustand eine Länge von 3.20 Meter.
Preis: 79.95 € | Versand*: 5.99 €
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Wie programmiert man neuronale Netze?
Um neuronale Netze zu programmieren, benötigt man eine Programmiersprache wie Python und ein Framework wie TensorFlow oder PyTorch. Zunächst müssen die Daten für das Training vorbereitet werden. Dann werden die Schichten des neuronalen Netzes definiert und die Gewichte initialisiert. Anschließend erfolgt das Training, bei dem die Gewichte angepasst werden, um die gewünschte Aufgabe zu erfüllen.
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Können künstliche neuronale Netze Gefühle haben?
Nein, künstliche neuronale Netze können keine Gefühle haben. Sie sind lediglich mathematische Modelle, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen können. Gefühle sind hingegen eine komplexe menschliche Erfahrung, die auf biologischen und psychologischen Prozessen beruht.
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Wie können neuronale Netze in der Bilderkennung eingesetzt werden?
Neuronale Netze können in der Bilderkennung eingesetzt werden, indem sie trainiert werden, Muster und Merkmale in Bildern zu erkennen. Durch die Verwendung von Convolutional Neural Networks können komplexe visuelle Informationen extrahiert und interpretiert werden. Diese Technologie wird häufig in Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und Automatisierung von Bilderkennungsaufgaben eingesetzt.
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Wie beeinflussen neuronale Netze die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Neuronale Netze sind ein wichtiger Bestandteil von künstlicher Intelligenz, da sie es ermöglichen, komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Durch Training mit großen Datensätzen können neuronale Netze ihre Fähigkeiten verbessern und genauere Vorhersagen treffen. Sie haben dazu beigetragen, dass künstliche Intelligenz in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und autonomen Fahrzeugen große Fortschritte gemacht hat.
Ähnliche Suchbegriffe für Neuronale Netze:
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Warnke, Ulrich: Diesseits und jenseits der Raum-Zeit-Netze
Diesseits und jenseits der Raum-Zeit-Netze , Mittlerweile ist wissenschaftlich erwiesen, dass der Mensch, die Materie und das Universum im Wesentlichen aus energieerfülltem leerem Raum, dem Vakuum, bestehen. Nur ein verschwindend kleiner Teil dessen, was uns als feste Materie erscheint, besteht aus materialisierten Teilchen. Und dennoch wird die Existenz des Geistes in die naturwissenschaftlich-medizinische Betrachtung des Menschen nicht einbezogen. Ulrich Warnke stellt auch für physikalische Laien gut nachvollziehbar ein wissenschaftliches Modell vor, das deutlich macht, wie Materie und Geist zusammenarbeiten. Die Schlussfolgerungen für unser Gesundheitssystem sind entsprechend plausibel: Es kann nie zielführend sein, sich rein auf körperliche Symptome zu konzentrieren, denn ob wir gesund sind, ob wir krank werden, ob wir Heilung erfahren, wird maßgeblich von unserem Geist gesteuert. Ein spannendes Buch, das zum Nachdenken anregt über die Kraft unserer Gedanken und die Eigenverantwortung für unsere Gesundheit - besonders wenn es um den sorglosen Umgang mit elektromagnetischen Störstrahlungen geht, denen der Autor sein Schlusskapitel widmet. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 24.00 € | Versand*: 0 € -
Finder Kombiableiter Typ 1+2 dreiphasige TN-S TT Netze
Blitz- und Überspannungsableiter Typ 1+2 für 40 mm Sammelschiene, 7,5 kA pro Pfad, 5-Leitersystem, L1, L2, L3, N, PE, austauschbare Module, optische Defektanzeige, Haltesystem für die Module, einsetzbar für die Ableitung von Blitzströmen bis 7,5 kA pro Pol, Installation im Vorzählerbereich an der Schnittstelle der Zonen LPZ 0 zu LPZ 1, ohne Leckstrom und Folgestrom, inklusive überstromgeschützter 230 V Spannungsversorgung für RfZ / APZ nach VDE-AR-N 4100
Preis: 230.46 € | Versand*: 8.90 € -
Finder Kombiableiter Typ 1+2 f. dreiphasige TN-C Netze 7,5kA
Blitz- und Überspannungsableiter Typ 1+2 für 40 mm Sammelschiene, 7,5 kA pro Pfad, 4-Leitersystem, L1, L2, L3, PEN, austauschbare Module, optische Defektanzeige, Haltesystem für die Module, einsetzbar für die Ableitung von Blitzströmen bis 7,5 kA pro Pol, Installation im Vorzählerbereich an der Schnittstelle der Zonen LPZ 0 zu LPZ 1, ohne Leckstrom und Folgestrom
Preis: 234.77 € | Versand*: 8.90 € -
Schneider Electric KBB40ABT44W KBB Mitteneinspeisung, 40A, 2 Netze, 3L+N+PE
Dies ist eine Einspeiseeinheit für Canalis KBB-Sammelschienenverteiler. Canalis KBB ist für die Beleuchtungs- und Steckdosenverteilung konzipiert. Der Bemessungsbetriebsstrom beträgt 40A bei 35°C. Die Bemessungsbetriebsspannung liegt zwischen 230VAC und 400VAC 50/60Hz. Diese Einspeiseeinheit ist ein zentrales Montageelement, es wird beidseitig auf die Leitungen aufgeklipst. Er empfängt Stromkabel mit einem Querschnitt von 6 bis 10 mm2 und einem maximalen Durchmesser von 19 mm (PG 21). Es bettet 2 unabhängige Stromkreise mit 3L+N+PE-Polarität ein. Er bietet die Schutzart IP55 gemäß der Norm IEC 60529, die den Schutz der Kabelkanäle vor Spritzwasser und Staub gewährleistet. Es bietet IK06-Schutz gemäß der Norm IEC 62262 gegen externe mechanische Stöße. Die Länge beträgt 427 mm, und der Querschnitt ist 46 mm x 46 mm. Er ist aus weiß lackiertem Stahlblech RAL 9003 gefertigt. Canalis KBB ist konform mit der Norm IEC/EN 61439-6. Er ist nicht flammenausbreitend gemäß den Empfehlungen der Norm IEC 60332-3. Alle Isolier- und Kunststoffmaterialien sind halogenfrei und haben eine erhöhte Feuerwiderstandsfähigkeit (IEC 60695-2).
Preis: 340.21 € | Versand*: 6.90 €
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Sollte man für schnelle neuronale Netze C oder C++ verwenden?
Es hängt von verschiedenen Faktoren ab. C++ bietet eine höhere Abstraktionsebene und kann die Entwicklung von neuronalen Netzen erleichtern. C hingegen bietet eine bessere Kontrolle über die Hardware und kann in einigen Fällen eine bessere Leistung erzielen. Letztendlich sollte die Wahl von der spezifischen Anwendung und den Anforderungen abhängen.
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Wie können neuronale Netze in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Neuronale Netze können in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie werden häufig für Bild- und Spracherkennung, Textanalyse, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme verwendet. Durch Training mit Beispieldaten können neuronale Netze lernen, komplexe Probleme zu lösen und menschenähnliche Entscheidungen zu treffen.
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Wie können neuronale Netze zur Mustererkennung und Entscheidungsfindung eingesetzt werden?
Neuronale Netze können durch Training auf große Datensätze Muster erkennen und Klassifizierungen vornehmen. Sie können verwendet werden, um komplexe Entscheidungen zu treffen, basierend auf den erkannten Mustern. Durch die Anpassung der Gewichtungen zwischen den Neuronen können neuronale Netze lernen, bessere Entscheidungen zu treffen.
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Wie beeinflussen neuronale Netze den Bereich der künstlichen Intelligenz? Wie werden neuronale Netzwerke in der Medizinforschung eingesetzt?
Neuronale Netze sind ein wichtiger Bestandteil von künstlicher Intelligenz und ermöglichen es, komplexe Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In der Medizinforschung werden neuronale Netzwerke verwendet, um Krankheiten zu diagnostizieren, Behandlungspläne zu erstellen und medizinische Bilder zu analysieren. Sie helfen auch bei der Entdeckung neuer Medikamente und Therapien durch die Analyse großer Datenmengen.
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