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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1332131824 |
| Art des Inhalts | Lehrbuch |
| Titel | Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften : Einführung in physikalisch informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen / von Marcus J Neuer |
| Person(en) | Neuer, Marcus J. (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Ausgabe | 1st ed. 2024 |
| Verlag | Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, Imprint: Springer Vieweg |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource, XVII, 260 S. 78 Abb., 49 Abb. in Farbe. : online resource. |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Neuer, Marcus J.: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften |
| Inhalt | 1Einführung in die Arbeit mit Daten -- 2. Daten als Stochastischer Prozess -- 3.Explorative Analyse (Säubern von Daten, Histogramme, Hauptkomponentenanalyse, Mathematische Transformationen) -- 4.Grundlagen überwachter und unüberwachter Lernverfahren -- 5.Physikalisch-Informierte Lernverfahren (Optimierungsmethoden der Datenvorverarbeitung, Integration von transformativ-angereicherten Daten, Integration von mathematischen Modellen) -- 6.Stochastische Lernverfahren (Mixture-Density Netze, Kredale Netze) -- 7.Semantische Datenbanken -- 8.Erklärbare, vertrauenswürdige künstliche Intelligenz |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2406080411541.339281185082 DOI: 10.1007/978-3-662-68216-6 |
| URL | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68216-6 |
| ISBN/Einband/Preis | 978-3-662-68216-6 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter | Ingenieurwissenschaften ; Maschinelles Lernen ; Künstliche Intelligenz |
| DDC-Notation | 620.00285631 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau ; 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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