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Produkt zum Begriff Maschinelles:
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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Zuckermann, Moshe: Fortschritt
Fortschritt , "Die Weltgeschichte ist der Fortschritt im Bewusstsein der Freiheit, - ein Fortschritt, den wir in seiner Notwendigkeit zu erkennen haben", sagte Hegel. Dieses Diktum darf als paradigmatisch gelten für den Fortschrittsoptimismus der Aufklärung. Aber unabweisbare Errungenschaften des Fortschritts in allen Lebensbereichen gingen von Anbeginn mit Schattenseiten ebendesselben Fortschritts einher. Moshe Zuckermann geht in seinem Essay dieser Dialektik nach. Im ersten Teil zeichnet er panoramisch die theoretischen Dimensionen, Bestrebungen und Widersprüche von Moderne, Aufklärung und Fortschritt nach. Im zweiten Teil befasst er sich mit empirischen Auswirkungen dieses Gesamtkomplexes auf die Bereiche der Politik, der Gesellschaft, der Technik, der Kunst und des Alltags. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in Bezug auf Sicherheit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit?
Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, aus großen Mengen von Daten zu lernen und so ihre Fähigkeiten zur Erkennung von Hindernissen und zur Navigation zu verbessern. Dadurch können sie sicherer und effizienter auf der Straße agieren. Darüber hinaus ermöglicht maschinelles Lernen die Anpassung an die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse der Benutzer, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens können autonome Fahrzeuge ihre Fähigkeiten zur Vermeidung von Unfällen und zur Optimierung des Fahrverhaltens weiterentwickeln.
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen.
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In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern.
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles:
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Bestway 3-in-1 Luftbett – Flexibilität und Komfort für jede Gelegenheit
Das Bestway 3-in-1 Luftbett bietet dir maximalen Komfort und vielseitige Nutzungsmöglichkeiten. Ob für den Innen- oder Außenbereich, dieses Luftbett aus robustem PVC ist besonders widerstandsfähig und langlebig. Dank der innovativen 3-in-1-Funktion kann das Bett als zwei separate Einzelbetten, als großes Doppelbett oder als doppellagiges Einzelbett genutzt werden. Die I-Beam-Konstruktion sorgt für Stabilität, während die beflockte Liegefläche dir einen erholsamen Schlaf bietet. Mit dem 2-Wege-Schnellverschlussventil lässt sich das Bett mühelos aufblasen und entleeren, sodass es schnell einsatzbereit ist.Produkthighlights:3-in-1-Design: Flexibel nutzbar als 2 Einzelbetten, 1 Doppelbett oder ein doppellagiges Einzelbett.Robustes Material: Hergestellt aus strapazierfähigem PVC, widerstandsfähig gegen Schäden.I-Beam-Konstruktion: Sorgt für Stabilität und eine luxuriöse Optik sowie Haptik.Schnelles Aufblasen & Entleeren: Mit 2-Wege-Schnellverschlussventil für einfache Handhabung.Komfortable Liegefläche: Beflockte Oberfläche für angenehmen Schlafkomfort.Maße: 188 x 99 cm (L x B), Betthöhe einlagig: 25 cm, zweilagig: 51 cm.Für Innen- und Außenbereich: Vielseitig einsetzbar, egal ob zu Hause oder beim Camping.Mit dem Bestway 3-in-1 Luftbett bist du perfekt für Übernachtungen, Camping oder spontane Schlafgelegenheiten gerüstet – ideal für maximalen Komfort und Flexibilität.
Preis: 69.13 € | Versand*: 0.00 € -
Fortschritt und Armut (George, Henry)
Fortschritt und Armut , Henry George, der bedeutende Bodenreform-Theoretiker, wurde verschiedentlich als der letzte große klassische Ökonom bezeichnet. Das Hauptwerk von Henry George war über Dekaden hinweg eines der am meisten gelesenen Bücher. Die auf den Arbeiten von Henry George beruhende Denkschule wird auch "Geoklassik" genannt. Ausgangspunkt seiner Untersuchungen war die Fragestellung, warum gerade in den sich entwickelnden Industriegesellschaften trotz eines enormen Anstiegs der Produktivität die Armut überhandnahm. Henry George nahm dabei in vielerlei Hinsicht die Ideen der französischen Physiokraten wieder auf, ging allerdings gedanklich weit über diese hinaus. Er betrachtete - ähnlich wie die Physiokraten - Boden (incl. Natur) und Arbeit als die originären, und Kapital lediglich als einen abgeleiteten Produktionsfaktor. Damit steht das Werk von Henry George der neoklassischen Lehre diametral entgegen, welche die bis heute weitgehend "bodenlose" Wirtschaftswissenschaft prägt. Obwohl Henry George zwar das Privateigentum an Grund und Boden grundsätzlich ablehnte, wollte er es aus politisch-pragmatischen Gründen nicht abschaffen. Stattdessen sollte es über die Wegsteuerung der Bodenerträge "entkernt" werden. Zwar ist in Deutschland das Werk von Henry George weitgehend in Vergessenheit geraten, doch hat es v.a. in den angelsächsischen Ländern einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Darüber hinaus beinhaltet insbesondere die ökonomische Verfassung der asiatischen "Tigerstaaten" geoklassische Elemente. Allen voran zu nennen sind Hong Kong und Singapur, die ihre Staatsfinanzen zu einem großen Teil aus der Abschöpfung der Erträge und Werte des vornehmlich in staatlichem Eigentum liegenden Bodens bestreiten und im Gegenzug die konventionellen Steuern minimiert haben. So konnten sich diese Standorte innerhalb weniger Jahrzehnte von unbedeutenden Ansiedlungen zu Weltzentren von Handel und Finanzen entwickeln. Diese Ausgabe von "Fortschritt und Armut" macht das Hauptwerk von Henry George nach vielen Jahrzehnten erneut in deutscher Sprache zugänglich. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230120, Produktform: Leinen, Autoren: George, Henry, Redaktion: Löhr, Dirk, Übersetzung: Gütschow, C.D.F.~Plassmann, Florenz~Löhr, Dirk, Auflage: 23002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Keyword: Grundrente, Fachschema: Produktion~Wirtschaftstheorie, Warengruppe: HC/Volkswirtschaft, Fachkategorie: Wirtschaftstheorie und -philosophie, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XXXIV, Seitenanzahl: 480, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Metropolis Verlag, Verlag: Metropolis Verlag, Verlag: Metropolis-Verlag fr konomie, Gesellschaft und Politik GmbH, Länge: 229, Breite: 156, Höhe: 40, Gewicht: 912, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 9211292, Vorgänger EAN: 9783731612490, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 38.00 € | Versand*: 0 € -
Jaeggi, Rahel: Fortschritt und Regression
Fortschritt und Regression , Fortschritt ist sozialer Wandel hin zu einer Situation, in der die Verhältnisse nicht nur anders, sondern besser werden - etwa dadurch, dass die Sklaverei abgeschafft wird oder die Vergewaltigung in der Ehe als Verbrechen gilt. Viele würden dem zustimmen, und doch hat die Vorstellung eines generellen gesellschaftlichen Fortschritts ihren Glanz verloren. Sie ruft sogar Skepsis hervor. Hingegen wächst die Neigung, etwa die Zunahme autoritärer Ressentiments und rechtspopulistischer Bewegungen als eine Art von Regression zu bewerten. Rahel Jaeggi verteidigt in ihrem Buch das Begriffspaar Fortschritt und Regression als unverzichtbares sozialphilosophisches Werkzeug für die Diagnose und Kritik unserer Zeit. Als fortschrittlich oder regressiv versteht sie nicht nur das Resultat, sondern vor allem die Gestalt der gesellschaftlichen Transformationsprozesse selbst. Indem sie nach den Dynamiken sozialen Wandels fragt sowie nach den Erfahrungsblockaden, die regressiven Tendenzen Vorschub leisten, entwickelt sie einen Begriff des Fortschritts, der materialistisch und plural, also durch und durch emanzipativ und zeitgemäß ist. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Produktform: Leinen, Thema: Auseinandersetzen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Breite: 126, Höhe: 28, Gewicht: 416, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0160, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1722758
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Der Fortschritt dieses Sturms (Malm, Andreas)
Der Fortschritt dieses Sturms , In diesem glühend polemischen, analytisch versierten und mit Fakten gesättigten Buch entwickelt Andreas Malm ein bestechendes Argument: In einer sich erwärmenden Welt ist es wichtiger denn je, zwischen dem Natürlichen und dem Sozialen zu unterscheiden. Nur durch die spezifisch menschliche Handlungsfähigkeit wird Widerstand möglich und Veränderung denkbar. Aus vielerlei Perspektiven werden die Veränderungen des Klimas und die Erwärmung der Erde analysiert. Angesichts der Dürren und Ernteausfälle, der Überschwemmungskatastrophen und Stürme ungeahnten Ausmaßes, all der realen Auswirkungen, die die Erderwärmung heute schon zeitigt, erscheinen diese Konzepte jedoch nichtig. Für Andreas Malm ist die Klimabewegung der Maßstab, an dem sich Theorie künftig wird messen lassen müssen. Er ruft auf zum klaren Benennen der Gegner und ihrer politischen Verstrickungen, denn der Handlungsträger der Erderwärmung ist allein der Mensch. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20210923, Produktform: Leinen, Autoren: Malm, Andreas, Übersetzung: Frühauf, David, Seitenzahl/Blattzahl: 330, Keyword: CO2; Dekarbonisierung; Erderwärmung; Gesellschaftskritik; Hybridismus; Kapitalismuskritik; Klimawandel; Konstruktionismus; Malm; Materialismus; Neuer Materialismus; Revolution, Fachschema: Zwanzigstes Jahrhundert~Protest - Protestbewegung~Umwelt / Schutz, Umweltschutz~Ökologie~Umwelt / Politik, Wirtschaft, Planung~Umwelt / Verschmutzung, Zerstörung~Katastrophe~Nachhaltigkeit~Sustainable Development~Management / Umwelt~Umweltmanagement, Fachkategorie: Gesellschaft und Kultur, allgemein~Umweltschützer: Denkansätze und Ideologien~Angewandte Ökologie~Umweltpolitik und Umweltrecht~Umweltverschmutzung~Naturkatastrophen~Nachhaltigkeit~Naturwissenschaften, allgemein~Umweltmanagement, Region: Welt, Zeitraum: 20. Jahrhundert (1900 bis 1999 n. Chr.)~erste Hälfte 21. Jahrhundert (2000 bis 2050 n. Chr.), Warengruppe: HC/Naturwissenschaften/Technik allg., Fachkategorie: Politischer Aktivismus, Thema: Entdecken, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Matthes & Seitz Verlag, Verlag: Matthes & Seitz Verlag, Verlag: MSB Matthes & Seitz Berlin Verlagsgesellschaft mbH, Länge: 218, Breite: 149, Höhe: 35, Gewicht: 535, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783751803489, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Zukunft der Technologie und der Arbeitswelt?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Dadurch können Technologien wie selbstfahrende Autos oder personalisierte Medizin weiterentwickelt werden. Gleichzeitig könnten einige Arbeitsplätze durch Automatisierung ersetzt werden, während neue Berufe im Bereich der künstlichen Intelligenz entstehen.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Wirtschaft?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, was zu innovativen Technologien führt. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen effizienter arbeiten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Langfristig wird maschinelles Lernen die Wirtschaft transformieren und zu einem Wettbewerbsvorteil für Unternehmen werden.
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen in Bezug auf Sicherheit, Effizienz und Benutzerakzeptanz?
Maschinelles Lernen ermöglicht autonomen Fahrzeugen, aus Erfahrungen zu lernen und sich an verschiedene Verkehrssituationen anzupassen, was die Sicherheit erhöht. Durch die kontinuierliche Optimierung von Fahrstrategien und -verhalten kann maschinelles Lernen auch die Effizienz autonomer Fahrzeuge verbessern, was zu einer besseren Nutzung von Ressourcen führt. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen dazu beitragen, die Benutzerakzeptanz zu steigern, indem es die Fahrzeuge an die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben der Nutzer anpasst und ein vertrauenswürdiges Fahrerlebnis bietet. Insgesamt trägt maschinelles Lernen dazu bei, autonome Fahrzeuge sicherer, effizienter und benutzerfreundlicher
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen.
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