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Beschreibung
This book provides a first course on deep learning in computational mechanics. The book starts with a short introduction to machine learning’s fundamental concepts before neural networks are explained thoroughly. It then provides an overview of current topics in physics and engineering, setting the stage for the book’s main topics: physics-informed neural networks and the deep energy method. The idea of the book is to provide the basic concepts in a mathematically sound manner and yet to stay as simple as possible. To achieve this goal, mostly one-dimensional examples are investigated, such as approximating functions by neural networks or the simulation of the temperature’s evolution in a one-dimensional bar. Each chapter contains examples and exercises which are either solved analytically or in PyTorch, an open-source machine learning framework for python.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
07.08.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783030765897
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
Stefan Kollmannsberger, Davide D'Angella, Moritz Jokeit, Leon Herrmann
Seitenanzahl
104
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
An Introductory Course
Schlagwörter
Computational Intelligence, Artificial Intelligence, Computational Mechanics, Neural Networks, Machine Learning
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYQM - Maschinelles Lernen TGMB - Technische Thermodynamik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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