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Beschreibung
Machine learning and artificial intelligence are ubiquitous terms for improving technical processes. However, practical implementation in real-world problems is often difficult and complex. This textbook explains learning methods based on analytical concepts in conjunction with complete programming examples in Python, always referring to real technical application scenarios. It demonstrates the… use of physics-informed learning strategies, the incorporation of uncertainty into modeling, and the development of explainable, trustworthy artificial intelligence with the help of specialized databases. Therefore, this textbook is aimed at students of engineering, natural science, medicine, and business administration as well as practitioners from industry (especially data scientists), developers of expert databases, and software developers. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
30.11.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783662699942
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Marcus J. Neuer
Seitenanzahl
241
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Introduction to Physics-Informed, Explainable Learning Methods for AI in Engineering Applications
Schlagwörter
Python, Reinforced Learning, Unsupervised Learning, Explainable AI, Supervised Learning, Stochastics, Learning Methods
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UN - Datenbanken
TBJ - Mathematik für Ingenieure
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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