KI, Statistik und Anwendungen by Falkowski, Bernd-Ju?rgen;

12% KEDVEZMÉNY?

Kiadói listaár EUR 34.99
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

13 667 Ft (13 016 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 12% (kb. 1 640 Ft)
Kedvezményes ár 12 027 Ft (11 454 Ft + 5% áfa)

12 027 Ft

Beszerezhetőség

Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

A termék adatai:

Kiadó Springer Fachmedien Wiesbaden
Megjelenés dátuma 2026. augusztus 13.

ISBN 9783658494490
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem225 oldal
Méret 240x168 mm
Nyelv német
Illusztrációk XII, 225 S. 59 Abb.

Kategóriák

Valószínűségelmélet és matematikai statisztika A számítástudomány matematikai elmélete Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek Kiegészítő eszközök Mesterséges intelligencia Közgazdaságtan

Hosszú leírás:

In einer Zeit, in der Ku?nstliche Intelligenz allgegenwa?rtig erscheint und gleichzeitig viel Halbwissen kursiert, bietet dieses kompakte Lehrbuch eine fundierte und versta?ndliche Einfu?hrung in die Grundlagen der KI ? mit einem besonderen Fokus auf Anwendungen und statistische Methoden. Ausgehend von einfachen Excel-Beispielen bis hin zu komplexeren Konzepten wie dem Perceptron-Paradigma, neuronalen Netzen und Clustering, fu?hrt der Autor Schritt fu?r Schritt durch zentrale Themen der KI. Dabei bleibt er ? wo mo?glich ? im Rahmen der Schulmathematik und erga?nzt notwendige Kenntnisse in R und Matrizenrechnung in u?bersichtlichen Anha?ngen.

Zahlreiche U?bungen fo?rdern durch das eigensta?ndige Lernen und Vertiefen das Versta?ndnis. Dieses Buch richtet sich nicht nur an Studierende der Wirtschaftsinformatik und BWL, sondern auch an alle, die sich kritisch und fundiert mit KI auseinandersetzen mo?chten.

Több

Tartalomjegyzék:

Historischer Ru?ckblick.- Formalisierung der natu?rlichen Sprache.- Das Perceptron-Paradigma.- Anwendungen.- Beschreibende Statistik.- Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Inferenzielle Statistik.- Output neuronaler Netze als Wahrscheinlichkeiten.- Nicht u?berwachtes Lernen.- Kerne (engl. Kernels).- Anha?nge.