![[Rezensiert] Neuronale Netze selbst programmieren (Tariq Rashid) Zusammengefasst.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2558098/c1a-085k3-5zr3zopwio2z-oanj2e.jpg)
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Neuronale Netze selbst programmieren (Tariq Rashid)
- Amazon Germany Store: https://www.amazon.de/dp/3960092458?tag=9natreegerman-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Neuronale-Netze-selbst-programmieren-Tariq-Rashid.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/ki-softwareentwicklung-f%C3%BCr-experten-llm-integration/id6790414495?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Neuronale+Netze+selbst+programmieren+Tariq+Rashid+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Weiterlesen: https://german.9natree.com/read/3960092458/
#Backpropagation #MNISTZiffernerkennung #Gewichtsmatrizen #Überanpassung #PyTorch #NeuronaleNetzeselbstprogrammieren
Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python von Tariq Rashid ist ein praxisorientiertes Sach- und Lehrbuch zur Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze. Es verbindet eine elementare Einführung in mathematische Voraussetzungen mit der schrittweisen Entwicklung eines eigenen Modells in Python. Im Mittelpunkt steht nicht die Nutzung komplexer Werkzeuge als Black Box, sondern die nachvollziehbare Umsetzung zentraler Mechanismen des maschinellen Lernens. An einem Klassifikationsproblem mit handgeschriebenen Ziffern zeigt das Buch, wie Eingabedaten verarbeitet, Gewichtungen angepasst und Ergebnisse bewertet werden. Dabei behandelt es grundlegende Begriffe des Deep Learning, ohne ein umfassendes Nachschlagewerk für moderne KI-Forschung sein zu wollen. Die aktualisierte zweite Auflage führt abschließend auch in eine Umsetzung mit PyTorch ein und stellt damit einen Bezug zu verbreiteten professionellen Arbeitsabläufen her. Rashids Ziel ist ein konzeptionelles Verständnis: Leser sollen erkennen, warum ein Netz lernt, welche Entscheidungen beim Aufbau relevant sind und wo die Grenzen eines einfachen Beispiels liegen. Illustrationen, Rechenschritte und programmierbare Übungen unterstützen diesen didaktischen Zugang.
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- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/ki-softwareentwicklung-f%C3%BCr-experten-llm-integration/id6790414495?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
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- Weiterlesen: https://german.9natree.com/read/3960092458/
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Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python von Tariq Rashid ist ein praxisorientiertes Sach- und Lehrbuch zur Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze. Es verbindet eine elementare Einführung in mathematische Voraussetzungen mit der schrittweisen Entwicklung eines eigenen Modells in Python. Im Mittelpunkt steht nicht die Nutzung komplexer Werkzeuge als Black Box, sondern die nachvollziehbare Umsetzung zentraler Mechanismen des maschinellen Lernens. An einem Klassifikationsproblem mit handgeschriebenen Ziffern zeigt das Buch, wie Eingabedaten verarbeitet, Gewichtungen angepasst und Ergebnisse bewertet werden. Dabei behandelt es grundlegende Begriffe des Deep Learning, ohne ein umfassendes Nachschlagewerk für moderne KI-Forschung sein zu wollen. Die aktualisierte zweite Auflage führt abschließend auch in eine Umsetzung mit PyTorch ein und stellt damit einen Bezug zu verbreiteten professionellen Arbeitsabläufen her. Rashids Ziel ist ein konzeptionelles Verständnis: Leser sollen erkennen, warum ein Netz lernt, welche Entscheidungen beim Aufbau relevant sind und wo die Grenzen eines einfachen Beispiels liegen. Illustrationen, Rechenschritte und programmierbare Übungen unterstützen diesen didaktischen Zugang.
