Maschinelles Lernen fuer die Ingenieurwissenschaften
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Maschinelles Lernen fuer die Ingenieurwissenschaften
Einfuehrung in physikalisch informierte, erklaerbare Lernverfahren fuer KI in technischen Anwendungen
Neuer, Marcus J
Springer Fachmedien Wiesbaden
06/2024
260
Mole
Alemão
9783662682159
15 a 20 dias
Descrição não disponível.
1Einfuehrung in die Arbeit mit Daten.- 2. Daten als Stochastischer Prozess.- 3.Explorative Analyse (Saeubern von Daten, Histogramme, Hauptkomponentenanalyse, Mathematische Transformationen).- 4.Grundlagen ueberwachter und unueberwachter 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.Erklaerbare, vertrauenswuerdige kuenstliche Intelligenz.
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Data Science;Python;Maschinelles Lernen;Reinforced Learning;Unsupervised Learning;Explainable AI;Supervised Learning;Stochastik;Lernverfahren;Kuenstliche Intelligenz
1Einfuehrung in die Arbeit mit Daten.- 2. Daten als Stochastischer Prozess.- 3.Explorative Analyse (Saeubern von Daten, Histogramme, Hauptkomponentenanalyse, Mathematische Transformationen).- 4.Grundlagen ueberwachter und unueberwachter 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.Erklaerbare, vertrauenswuerdige kuenstliche Intelligenz.
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