Das umfassende Handbuch zum Deep Learning: CNNs, RNNs und generative Modelle [German]

By NALLAKUMAR R and Sundaresan K

Dieses Buch bietet eine umfassende und strukturierte Einf hrung in die Grundlagen, Architekturen und Anwendungen des Deep Learning. Es beginnt mit zentralen mathematischen Konzepten wie linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Optimierung und schafft so eine solide Grundlage f r das Verst ndnis moderner neuronaler Netze. Der Text untersucht Schl sselbegriffe wie Modellkapazit t, Bias-Varianz-Abgleich, beranpassung und Hyperparameter-Abstimmung. Der Leser wird dann durch die wichtigsten Deep-Learning-Architekturen gef hrt, darunter Convolutional Neural Networks (CNNs) f r die Bildanalyse, Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs f r die Sequenzmodellierung und fortgeschrittene generative Modelle wie Autoencoder, Variational Autoencoder (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs). Jedes Kapitel enth lt klare Erkl rungen, Diagramme und praktische Beispiele, um komplexe Konzepte zu vereinfachen. Das Buch richtet sich an Studenten, Lehrkr fte und KI-Praktiker und bietet sowohl theoretische Tiefe als auch praktische Einblicke. Es dient als umfassendes Nachschlagewerk f r alle, die Deep-Learning-Modelle verstehen, erstellen und effektiv auf reale Probleme in den Bereichen Computer Vision, nat rliche Sprachverarbeitung und generative KI anwenden wollen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6209873677
• ISBN13: 9786209873676
• Release Date: April 2026
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 136 Pages
• Weight: 0.42 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 6.0" x 9.0"