Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.


Make Your Own Neural Network

Author: Tariq Rashid

Publisher: Createspace Independent Publishing Platform

ISBN: 9781530826605

Category:

Page: 222

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A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take you on a fun and unhurried journey, starting from very simple ideas, and gradually building up an understanding of how neural networks work. You won't need any mathematics beyond secondary school, and an accessible introduction to calculus is also included. The ambition of this guide is to make neural networks as accessible as possible to as many readers as possible - there are enough texts for advanced readers already! You'll learn to code in Python and make your own neural network, teaching it to recognise human handwritten numbers, and performing as well as professionally developed networks. Part 1 is about ideas. We introduce the mathematical ideas underlying the neural networks, gently with lots of illustrations and examples. Part 2 is practical. We introduce the popular and easy to learn Python programming language, and gradually builds up a neural network which can learn to recognise human handwritten numbers, easily getting it to perform as well as networks made by professionals. Part 3 extends these ideas further. We push the performance of our neural network to an industry leading 98% using only simple ideas and code, test the network on your own handwriting, take a privileged peek inside the mysterious mind of a neural network, and even get it all working on a Raspberry Pi. All the code in this has been tested to work on a Raspberry Pi Zero.

Build Your Own Neural Network Today!

With Step by Step Instructions Showing You How to Build Them Faster Than You Imagined Possible Using R

Author: N. D. Lewis

Publisher: Createspace Independent Publishing Platform

ISBN: 9781519101235

Category:

Page: 224

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BUILD YOUR OWN NEURAL NETWORK TODAY! With an EASY to follow process showing you how to build them FASTER than you imagined possible using R About This Book This rich, fascinating, accessible hands on guide, puts neural networks firmly into the hands of the practitioner. It reveals how they work, and takes you under the hood with an easy to follow process showing you how to build them faster than you imagined possible using the powerful, free R predictive analytics package. Everything you need to get started is contained within this book. It is your detailed, practical, tactical hands on guide. To accelerate your success, it contains exercises with fully worked solutions also provided. Once you have mastered the process, it will be easy for you to translate your knowledge into other powerful applications. A book for everyone interested in machine learning, predictive analytics, neural networks and decision science. Here is what it can do for you: SAVE TIME: Imagine having at your fingertips easy access to the very best neural network models without getting bogged down in mathematical details. In this book, you'll learn fast effective ways to build powerful neural network models easily using R. LEARN EASILY: Build Your Own Neural Network TODAY! Contains an easy to follow process showing you how to build the most successful neural networks used for learning from data; use this guide and build them easily and quickly. BOOST PRODUCTIVITY: Bestselling author and data scientist Dr. N.D. Lewis will show you how to build neural network models in less time than you ever imagined possible! Even if you're a busy professional, a student or hobbyist with little time, you will rapidly enhance your knowledge. EFFORTLESS SUCCESS: By spending as little as 10 minutes a day working through the dozens of real world examples, illustrations, practitioner tips and notes, you'll be able to make giant leaps forward in your knowledge, broaden your skill-set and generate new ideas for your own personal use. ELIMINATE ANXIETY: Forget trying to master every single mathematical detail, instead your goal is to simply to follow the process using real data that only takes about 5 to 15 minutes to complete. Within this process is a series of actions by which the neural network model is explained and constructed. All you have to do is follow the process. It is your checklist for use and reuse. 1 For people interested in statistics, machine learning, data analysis, data mining, and future hands-on practitioners seeking a career in the field, it sets a strong foundation, delivers the prerequisite knowledge, and whets your appetite for more. Here are some of the neural network models you will build: Multi layer Perceptrons Probabilistic Neural Networks Generalized Regression Neural Networks Recurrent Neural Networks Buy the book today. Your next big breakthrough using neural networks is only a page away!

Mathematik

Author: Timothy Gowers

Publisher: N.A

ISBN: 9783150187067

Category:

Page: 207

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Tensorflow in 1 Day: Make Your Own Neural Network

Author: Krishna Rungta

Publisher: Independently Published

ISBN: 9781720092254

Category: Computers

Page: 366

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Tensorflow is the most popular Deep Learning Library out there. It has fantastic graph computations feature which helps data scientist to visualize his designed neural network using TensorBoard. This Machine learning library supports both Convolution as well as Recurrent Neural network. It supports parallel processing on CPU as well as GPU. Prominent machine learning algorithms supported by TensorFlow are Deep Learning Classification, wipe & deep, Boston Tree amongst others. The book is very hands-on and gives you industry ready deep learnings practices. Here is what is covered in the book

Das Geheimnis des menschlichen Denkens

Einblicke in das Reverse Engineering des Gehirns

Author: Ray Kurzweil,José Luis Cordeiro,Bernd Vowinkel

Publisher: N.A

ISBN: 394420316X

Category: Science

Page: 352

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Der Wettlauf um das Gehirn hat begonnen. Sowohl die EU als auch die USA haben gewaltige Forschungsprojekte ins Leben gerufen um das Geheimnis des menschlichen Denkens zu entschlüsseln. 2023 soll es dann soweit sein: Das menschliche Gehirn kann vollständig simuliert werden. In "Das Geheimnis des menschlichen Denkens" gewährt Googles Chefingenieur Ray Kurzweil einen spannenden Einblick in das Reverse Engineering des Gehirns. Er legt dar, wie mithilfe der Mustererkennungstheorie des Geistes der ungeheuren Komplexität des Gehirns beizukommen ist und wirft einen ebenso präzisen wie überraschenden Blick auf die am Horizont sich bereits abzeichnende Zukunft. Ist das menschliche Gehirn erst einmal simuliert, wird künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Menschen schon bald übertreffen. Ein Ereignis, das Kurzweil aufgrund der bereits in "Menschheit 2.0" entworfenen exponentiellen Wachstumskurve der Informationstechnologien bereits für das Jahr 2029 prognostiziert. Aber was dann? Kurzweil ist zuversichtlich, dass die Vorteile künstlicher Intelligenz mögliche Bedrohungsszenarien überwiegen und sie uns entscheidend dabei hilft, uns weiterzuentwickeln und die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.

Neural Network Programming With Python

Create Your Own Neural Network!

Author: Max Sharp

Publisher: N.A

ISBN: 9781539381952

Category:

Page: N.A

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This book is a guide on how to implement a neural network in the Python programming language. It begins by giving you a brief overview of neural networks so as to know what they are, where they are used, and how they are implemented. The next step is an exploration of the backpropagation algorithm. This is the algorithm behind the functionality of neural networks, and it involves a forward and backward pass. Numby is a Python library which can be used for the purpose of implementation of a neural network. This library is discussed in this book, and you are guided on how to use it for that purpose. The functionality of neural networks has to be improved. The various ways to improve how a neural network works is also explored. You are then guided on how to implement neural networks with Neupy, another Python library. The following topics are discussed in this book: - A Brief Overview of Neural Networks - Backpropagation Algorithm - Neural Networks with Numpy - Improving a Neural Network in Python - Neupy - Models in Neural Networks

Machine Learning mit Python

Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning

Author: Sebastian Raschka

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958454240

Category: Computers

Page: 424

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Tutorium Analysis 1 und Lineare Algebra 1

Mathematik von Studenten für Studenten erklärt und kommentiert

Author: Florian Modler,Martin Kreh

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662567520

Category: Mathematics

Page: 451

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Dieses Buch soll Ihnen als Mathematik-Erstsemester den Einstieg und Umstieg von der Schulmathematik in die Hochschulmathematik erleichtern und Ihnen somit helfen, viele der üblichen Erstsemester-Fehler zu vermeiden. Denn aller Anfang ist schwer und die Autoren wollen versuchen, Ihnen den Anfang so leicht wie möglich zu machen und Ihnen helfen, Schwierigkeiten zu überstehen, die im ersten Semester ganz normal sind. Das Buch ist anders als alle anderen, denn es wurde von Studenten geschrieben, die Erfahrung als Tutor, Übungsleiter und Korrektoren haben. Dadurch wissen die Autoren zum einen, welche Themen schwer verständlich sind und besonders ausführlich behandelt werden müssen und zum anderen kennen sie häufige Fehler und können auf diese hinweisen. In dem Buch gibt es einen mathematischen Teil, den der Student für Prüfungen beherrschen muss. Bei Fragen oder Problemen kann er dann in dem kommentierten Teil nachschauen und dort ausführliche Erklärungen, Hilfen und Beispiele der Autoren finden. So verfügt der Leser über zweierlei: Einerseits über die mathematisch exakte Definition oder den mathematisch präzisen Satz und Beweis und anderseits über Hilfen und Anschauungen, die ebenso wichtig sind, um den Stoff zu verstehen. Das Buch ist in der 4. Auflage um weitere Beispiele und zwei Beispielklausuren ergänzt worden. Stimmen zur 1. Auflage: „Es handelt sich also um ein sehr empfehlenswertes Buch für Einsteiger in das Studienfach Mathematik, welches sowohl umfangreich als auch verständlich gestaltet ist.“ Maik Messerschmidt auf www.uni-online.de „Super für den Studienbeginn! Kann dieses Buch nur jedem empfehlen, der im ersten Semester eine Vorlesung in Analysis oder Linearer Algebra hört! Habe schon einige Mathebücher durch und einige Sachen hatte ich trotzdem noch nicht richtig verstanden. Mit Hilfe dieses Buches jedoch wurden viele (komplizierte) Sachverhalte viel verständlicher.“ Kundenrezension auf www.amazon.de


Google-Mitarbeiter

Der erste Insider-Bericht aus dem Weltkonzern

Author: Douglas Edwards

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864142768

Category: Business & Economics

Page: 480

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1998 erblickte einer der einflussreichsten Internetkonzerne das Licht der Welt. Einer, der nicht nur die IT-Welt eroberte, sondern es obendrein geschafft hat, einen eigenen Begriff zu prägen. Googeln schaffte es sogar in den Duden. Die Suchmaschine ist heute für Millionen Menschen die Anlaufstelle Nummer 1, wenn es um die Beschaffung von Informationen geht. Und von der ersten Stunde an dabei war Google-Mitarbeiter Nr. 59, Douglas Edwards. Mit viel Humor berichtet er von den Anfängen, der ganz eigenen Google-Kultur und seinen ganz persönlichen Erfahrungen in der sehr speziellen Welt eines Internet-Start-ups auf dem Weg zum Global Player. Er beschreibt, wie Larry Page und Sergey Brin mit Eigensinn und einer leichten Arroganz Google dahin brachten, wo Google heute ist und wofür Google steht. Atmen wir quasi die Google-Luft in der Konzernzentrale und begeben uns mit Douglas Edwards auf die Reise durch das Google-Imperium. Dabei erzählt er uns viele persönliche Geschichten darüber, wie es ist, im wohl eigenwilligsten Konzern der Welt zu arbeiten.

Das BilderBuch -

des nützlichen und unnützen Wissens

Author: David McCandless

Publisher: Albrecht Knaus Verlag

ISBN: 3641091993

Category: Political Science

Page: 256

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Sehen und verstehen – was Sie in diesem Buch entdecken, wird Ihnen nicht mehr aus dem Kopf gehen. Noch nie war Wissen so schön anzusehen. Noch nie waren Zusammenhänge so leicht zu durchschauen. Das Visualisierungsgenie David McCand less erschafft aus Zahlen, Daten und Fakten einzigartige und unvergessliche Grafiken und Bilder, die unsere Synapsen zum Schwingen bringen. In welchem Land werden die meisten Bücher gelesen? Welcher Bart passt zu welchem Gesicht? Welche Musikstile beeinflussen sich wie? Welche Moralvorstellungen verbinden sich mit welcher Religion? Was verbraucht mehr Kalorien: Blümchensex oder Lesen? Welche alternativen Heilmethoden haben welche wissenschaftliche Evidenz? David McCandless ist einer der angesagtesten Informationsdesigner und gehört zu einer neuen Generation von Journalisten. Er setzt spannende Fakten ebenso überzeugend ins Bild wie komplizierte Zusammenhänge. Mithilfe von Farben und Formen macht er Wissen sichtbar. So entsteht aus über einhundert originellen Bildern ein Kaleidoskop aus nützlichem und unnützem Wissen, das einfach Spaß macht. Hoher Spaßfaktor! Ein »Lesegenuss« voller Anregungen und Überraschungen, bestens als Geschenk geeignet.

Bildverstehen

Author: Axel Pinz

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3709193583

Category: Computers

Page: 235

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Bildverstehen, Bilder und die ihnen zugrundeliegenden Szenen mit den darin vorkommenden Objekten verstehen und beschreiben, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - ‘Computer Vision’. Das Buch behandelt neben wichtigen Merkmalen des menschlichen visuellen Systems auch die nötigen Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und aus künstlicher Intelligenz. Im Zentrum steht die schrittweise Entwicklung eines neuen Systemmodells für Bildverstehen, anhand dessen verschiedene "Abstraktionsebenen" des maschinellen Sehens, wie Segmentation, Gruppierung auf Aufbau einer Szenenbeschreibung besprochen werden. Das Buch bietet außerdem einen Überblick über gegenwärtige Trends in der Forschung sowie eine sehr aktuelle und ausführliche Bibliographie dieses Fachgebietes. Es liegt hiermit erstmalig eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes vor.

Neural Networks for Beginners

An Easy-To-Use Manual for Understanding Artificial Neural Network Programming

Author: Bob Story

Publisher: Createspace Independent Publishing Platform

ISBN: 9781548960292

Category:

Page: 56

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Discover How to Build Your Own Neural Network From Scratch...Even if You've Got Zero Math or Coding Skills! What seemed like a lame and unbelievable sci-fi movie a few decades ago is now a reality. Machines can finally think. Maybe not quite as complex as the human brain, but more than enough to make everyone's life a lot easier. Artificial neural networks, based on the neurons found in the human brain give machines a 'brain'. Patterned just like biological neurons, these software or hardware are a variety of the deep learning technology. With their help you can make your computer learn by feeding it data, which will then be generated as the output you desire. It is they to thank for the nanoseconds in which computers operate. It may be science, but it is not actually rocket science. Everyone can learn how to take advantage of the progressed technology of today, get inside the 'brain' of the computers, and train them to perform the desired operations. They have been used in many different industries, and you can rest assured that you will find the perfect purpose for your own neural network. The best part about this book is that it doesn't require a college degree. Your high school math skills are quite enough for you to get a good grasp of the basics and learn how to build an artificial neural network. From non-mathematical explanations to teaching you the basic math behind the ANNs and training you how to actually program one, this book is the most helpful guide you will ever find. Carefully designed for you, the beginner, this guide will help you become a proud owner of a neural network in no time. Here's a Sneak Peak to What You'll Discover Inside this Book: The 6 unique benefits of neural networks The difference between biological and artificial neural networks And inside look into ANN (Artificial Neural Networks) The industries ANN is used in How to teach neural networks to perform specific commands The different types of learning modalities (e.g. Hebbian Learning, unsupervised learning, supervised learning etc.) The architecture of ANN Basic math behind artificial neurons Simple networks for pattern classification The Hebb Rule How to build a simple neural network code The backpropogation algorithm and how to program it And much, much more! There's a lot more inside this book we'll cover, so be prepared. I've made to lucidly explain everything I cover so that there's zero confusion! Download this book today and discover all the intricate details of building your very own Neural Network

Das Handbuch für Startups

Author: Bob Dorf,Steve Blank,Nils Högsdal,Daniel Bartel

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3955618137

Category: Business & Economics

Page: 512

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Ein Startup ist nicht die Miniaturausgabe eines etablierten Unternehmens, sondern eine temporäre, flexible Organisation auf der Suche nach einem nachhaltigen Geschäftsmodell: Das ist die zentrale Erkenntnis, die dem "Handbuch für Startups" zugrundeliegt. Es verbindet den Lean-Ansatz, Prinzipien des Customer Development sowie Konzepte wie Design Thinking und (Rapid) Prototyping zu einem umfassenden Vorgehensmodell, mit dem sich aus Ideen und Innovationen tragfähige Geschäftsmodelle entwickeln lassen. Lean Startup & Customer Development: Der Lean-Ansatz für Startups basiert, im Unterschied zum klassischen Vorgehen, nicht auf einem starren Businessplan, der drei Jahre lang unverändert umzusetzen ist, sondern auf einem beweglichen Modell, das immer wieder angepasst wird. Sämtliche Bestandteile der Planung – von den Produkteigenschaften über die Zielgruppen bis hin zum Vertriebsmodell – werden als Hypothesen gesehen, die zu validieren bzw. zu falsifizieren sind. Erst nachdem sie im Austausch mit den potenziellen Kunden bestätigt wurden und nachhaltige Verkäufe möglich sind, verlässt das Startup seine Suchphase und widmet sich der Umsetzung und Skalierung seines Geschäftsmodells. Der große Vorteil: Fehlannahmen werden erheblich früher erkannt – nämlich zu einem Zeitpunkt, an dem man noch die Gelegenheit hat, Änderungen vorzunehmen. Damit erhöhen sich die Erfolgsaussichten beträchtlich. Für den Praxiseinsatz: Sämtliche Schritte werden in diesem Buch detailliert beschrieben und können anhand der zahlreichen Checklisten nachvollzogen werden. Damit ist das Handbuch ein wertvoller Begleiter und ein umfassendes Nachschlagewerk für Gründerinnen & Gründer. Von deutschen Experten begleitet: Die deutsche Ausgabe des international erfolgreichen Handbuchs entstand mit fachlicher Unterstützung von Prof. Dr. Nils Högsdal und Entrepreneur Daniel Bartel, die auch ein deutsches Vorwort sowie sieben Fallstudien aus dem deutschsprachigen Raum beisteuern.

Darwin Im Reich Der Maschinen

Die Evolution Der Globalen Intelligenz

Author: George B. Dyson

Publisher: Springer

ISBN: 9783211835883

Category: Computers

Page: 316

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"Beim Spiel von Leben und Evolution sitzen drei Spieler am Tisch: Menschen, die Natur und Maschinen. Ich bin entschieden auf der Seite der Natur. Die Natur, vermute ich, ist aber auf der Seite der Maschinen." George Dyson führt vor, dass das Leben, nachdem es sich zunächst durch die biologische Evolution entwickelte, nun noch einmal entsteht, diesmal durch die spontane Evolution der Intelligenz innerhalb unseres rasch expandierenden Informationsnetzes. Das Ergebnis ist eine digitale Wildnis, in der bisher unbekannte Geschöpfe entstehen – Geschöpfe, die uns in Hinblick auf Geschwindigkeit, Intelligenz und Langlebigkeit bald überlegen sein werden. Dieses originelle Buch zeigt, wie die Entstehung der Maschinen mit ihrem Eigenleben – und möglicherweise einem eigenen Geist – schon lange in der Literatur und Wissenschaft vorausgesehen wurde, nachweisbar in den Werken von Hobbes, Samuel Butler, Erasmus Darwin und anderen. Dyson beschreibt diese alternative intellektuelle Geschichte und erzählt, wie frühere Denker das durchgespielt haben, was dann zu den Entdeckungen der wissenschaftlichen Abenteurer des 20. Jahrhunderts, unter ihnen Alan Turing, Norbert Wiener und John von Neumann, wurde. Wie Dyson schreibt, handelt dieses Buch nicht über die Zukunft. Es geht darum, wo wir jetzt stehen und wie wir hierher kamen; was aufregend genug ist. Computer, ursprünglich entwickelt mit der Absicht, die Natur unter die Kontrolle des Menschen zu bringen, helfen nun der Natur dabei, die Gattung neu zu organisieren. Angesichts dessen, wie die Unterscheidungen zwischen Natur und Technologie immer undeutlicher werden, zeichnet sich für Dyson eine Erneuerung des menschlichen Geistes ab gegenüber einer Intelligenz, die größer als die unsere ist.

Maschinelles Lernen

Author: Ethem Alpaydın

Publisher: Oldenbourg Verlag

ISBN: 9783486581140

Category:

Page: 440

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Unter maschinellem Lernen versteht man die kunstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Das vorliegende Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung etc. und versucht, die unterschiedlichen Ansatze zu kombinieren, um moglichst effiziente Losungen zu finden."