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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. Der InhaltDer Start - das Perceptron Die Weiterentwicklung: Mehrschichtige neuronale NetzeHeutiger Status Quo: Deep LearningPositive Beispiele zum Einsatz neuronaler NetzeGrenzen neuronaler NetzeQuickguide: Wie setze ich neuronale Netze ein Die Zielgruppen Praktiker des mittleren Managements mit wenig Zeit Menschen in Leitungsfunktion, denen bewusst ist, dass Daten ein neuer Treibstoff sindStart-Ups, die sich gerne das Label "Machine Learning" geben wollenNeugierige zum Thema neuronale NetzeStudierende aller FachrichtungenDer AutorDr. 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.
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.
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.
