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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.
Pascal Moll ist freiberuflicher Berater. 2021 wurde er Zweiter beim "Freelancer des Jahres"-Wettbewerb. Seine Schwerpunkte liegen im Bereich der Java-Entwicklung, des Testmanagements und der Testautomatisierung von Web- und Desktopapplikationen, insbesondere SAP. Er ist "ISTQB Certified Tester, Full Advanced" sowie zertifizierter Softwarearchitekt. Sein Wissen teilt er regelmäßig in Podcasts, Webinaren, Artikeln und Blogposts. Seit 2024 ist er zudem Dozent an der Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) für die Vorlesung Software Testing.
Daniel Sonnet ist Hochschullehrer für Data Science an der Fresenius University of Applied Sciences und IT-Unternehmer mit einem Faible für den nachhaltigen Einsatz von IT inkl. Softwaretesting.
Der Start - das Perceptron.- Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale Netze.- Heutiger Status Quo: Deep Learning.- Positive Beispiele zum Einsatz neuronaler Netze.- Grenzen neuronaler Netze.-Quickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein.
