Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften

Maschinelles Lernen verstehen und bewerten
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-658-34640-9
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 218 Seiten, Book + eBook, Format (B × H): 167 mm x 238 mm, Gewicht: 404 g

Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Matzka, Stephan

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
• Technische Wissenschaften Maschinenbau | Werkstoffkunde Maschinenbau

Inhaltsverzeichnis

Grundlagen.- Daten visualisieren und analysieren.- Daten vorbereiten und bereinigen.- Überwachtes Lernen.- Unüberwachtes Lernen.

Über Autor(innen)

Prof. Dr. Stephan Matzka ist seit 2017 Professor für Mechatronik mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz im Studiengang Maschinenbau der HTW Berlin. Davor war er Leiter der Planung Automatisierungstechnik Montagen bei der Audi AG.