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Deep Learning in Computational Mechanics
Leon Herrmann, Moritz Jokeit, Oliver Weeger, Stefan Kollmannsberger (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book provides a first course without requiring prerequisite knowledge. Fundamental concepts of machine learning are introduced before explaining neural networks. With this knowledge, prominent topics in deep learning for simulation are explored. These include surrogate modeling, physics-informed neural networks, generative artificial intelligence, Hamiltonian/Lagrangian neural networks, input… convex neural networks, and more general machine learning techniques. The idea of the book is to provide basic concepts as simple as possible but in a mathematically sound manner. Starting point are one-dimensional examples including elasticity, plasticity, heat evolution, or wave propagation. The concepts are then expanded to state-of-the-art applications in material modeling, generative artificial intelligence, topology optimization, defect detection, and inverse problems. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
25.11.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031895289
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Leon Herrmann, Moritz Jokeit, Oliver Weeger, Stefan Kollmannsberger
Seitenanzahl
475
Auflage
2
Einbandart
Gebundene Ausgabe
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: Palgrave Macmillan, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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