Neuronale Netze mit C# programmieren (eBook, PDF)
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| Dein klimafreundliches eBook steht für dich als PDF Format nach dem Kaufprozess per Download bereit. |
- Aufbau und Training von neuronalen Netzen
- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen
- Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET
- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET
- Erstellen eines Lex-Chatbot für .NET
- Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar
Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen.
Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.
Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.
Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne größere Rechnerressourcen umsetzen.
AUS DEM INHALT //
Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mit
Multilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse
Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.
PDF Typ:
Standard-PDF: Das ist der am häufigsten verwendete eBook PDF-Typ. Ein Standard-PDF ist ein einfaches PDF-Dokument, das auf jedem Gerät geöffnet werden kann, das eine PDF-Reader-Software installiert hat.
Interaktive PDF: Ein interaktives PDF enthält zusätzliche Funktionen wie Links, Formulare, Audio- und Video-Dateien, interaktive Schaltflächen und andere interaktive Elemente. Interaktive PDFs sind besonders nützlich für eBook Lehrbücher, Anleitungen und technische Dokumentationen.
Reflowable PDF: Reflowable PDFs passen sich automatisch an die Bildschirmgröße des Geräts an, auf dem sie geöffnet werden. Das bedeutet, dass der Text und das Layout der Seite so angepasst werden, dass sie auf dem Bildschirm des Geräts leicht lesbar sind. Reflowable PDFs sind ideal für eBooks, die auf verschiedenen Geräten gelesen werden sollen, wie zum Beispiel Tablets oder Smartphones.
Fixed Layout PDF: Ein fixed-layout PDF ist eine PDF-Datei, die ein bestimmtes Seitenlayout beibehält. Das bedeutet, dass das Layout auf jedem Gerät gleich bleibt und nicht automatisch angepasst wird. Fixed-layout PDFs sind ideal für eBooks, die viele Bilder oder Grafiken enthalten, wie zum Beispiel Bildbände oder Kochbücher.
Enhanced PDF: Ein Enhanced PDF ist eine Kombination aus interaktiven und reflowable PDFs. Es enthält interaktive Funktionen wie Links, Formulare und multimediale Elemente, passt sich aber auch an die Bildschirmgröße des Geräts an. Enhanced PDFs sind ideal für eBooks, die sowohl Text als auch multimediale Elemente enthalten.
Schlagwörter zu:
Neuronale Netze mit C# programmieren von Daniel Basler mit der ISBN: 9783446464261
Amazon Cognitive Toolkit; Deep Learning; Industrie 4.0; Infer.NET; Machine Learning; Microsoft ML Framework; Predictive Analysis; TensorFlow, eBooks-Center
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