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Neuronale Netze mit C# programmieren


Neuronale Netze mit C# programmieren

Mit praktischen Beispielen für Machine Learning im Unternehmenseinsatz
1. Aufl.

von: Daniel Basler

CHF 80.00

Verlag: Hanser
Format: PDF
Veröffentl.: 06.04.2021
ISBN/EAN: 9783446464261
Sprache: deutsch

Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.

Beschreibungen

NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN //<br />- Aufbau und Training von neuronalen Netzen<br />- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen<br />- Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET<br />- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET<br />- Erstellen eines Lex-Chatbot für .NET<br />- Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar<br /><br />Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen.<br />Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.<br />Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.<br />Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne größere Rechnerressourcen umsetzen.<br /><br />AUS DEM INHALT //<br />Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mit<br />Multilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse<br /><br />Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.
Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt u.a. Software für die Bereiche Lagersteuerung (Regal- und Flächenlagersysteme) und Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine Learning-Methoden ein. Darüber hinaus schreibt er regelmäßig Artikel für die Fachzeitschriften dotnetpro und web&mobile Developer.

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