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Neuronale Netze mit C# programmieren

Mit praktischen Beispielen für Machine Learning im Unternehmenseinsatz

von Basler, Daniel   (Autor)

NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN // - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbot für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches 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. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. 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. 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. AUS DEM INHALT // Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse 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.

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Produktbeschreibung

NEURONALE NETZE MIT C# PROGRAMMIEREN //
- Aufbau und Training von neuronalen Netzen
- Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen
- Arbeiten mit ML und Infer
- Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow
- Erstellen eines Lex-Chatbot für
- Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

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.
Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine.
Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML benutzen oder Infer direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen.
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.

AUS DEM INHALT //
Künstliche Intelligenz: Grundlagen/Konzepte und Methoden von Machine Learning/Neuronale Netze bauen und trainieren/Maschinensimulation mit
Multilayer Perceptron ( MLP )/Backpropagation/Recurrent Neural Networks/Convolutional Neural Networks/Machine Learning as a Service/Predictive Analytics/Objekterkennung/Sentiment-Analyse

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. 

Autoreninfo

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. 

Mehr vom Verlag:

Hanser Fachbuchverlag

Mehr vom Autor:

Basler, Daniel

Produktdetails

Medium: Buch
Format: Gebunden
Seiten: XVI, 357
Sprache: Deutsch
Erschienen: April 2021
Sonstiges: 553/46229
Maße: 244 x 179 mm
Gewicht: 805 g
ISBN-10: 3446462295
ISBN-13: 9783446462298
Verlagsbestell-Nr.: 553/46229

Bestell-Nr.: 28690075 
Libri-Verkaufsrang (LVR):
Libri-Relevanz: 6 (max 9.999)
Bestell-Nr. Verlag: 553/46229

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KNV-STOCK: 11

KNOABBVERMERK: 2021. 373 S. 246 mm
KNOSONSTTEXT: 553/46229
Einband: Gebunden
Sprache: Deutsch

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