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Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
Preis: 49.28 € | Versand*: 0 € -
Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 € -
Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 € -
Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke www.juvalis.de erworben werden.
Preis: 6.39 € | Versand*: 4.99 €
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Was sind die Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie?
Deep Learning wird in der Bild- und Spracherkennung, in der medizinischen Diagnostik und in der autonomen Fahrzeugtechnologie eingesetzt. Es wird auch für personalisierte Empfehlungssysteme in der Werbung und im E-Commerce verwendet. Darüber hinaus findet Deep Learning Anwendung in der Finanzanalyse, der Robotik und der industriellen Automatisierung.
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Wie kann Mobile Learning dazu beitragen, den Zugang zu Bildung weltweit zu verbessern? Welche Vorteile bietet Mobile Learning im Vergleich zu traditionellen Lernmethoden?
Mobile Learning ermöglicht es Menschen, unabhhängig von ihrem Standort oder ihrer Zeit, auf Bildungsinhalte zuzugreifen. Durch die Nutzung von mobilen Geräten können Lernende flexibel lernen und ihr eigenes Lerntempo bestimmen. Zudem bietet Mobile Learning interaktive und multimediale Lernmöglichkeiten, die das Lernen effektiver und interessanter gestalten.
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Was sind die Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie? Inwiefern hat Deep Learning die Entwicklungsprozesse in verschiedenen Branchen verändert?
Deep Learning wird in der Bilderkennung, Spracherkennung, autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnosen eingesetzt. Es hat die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel verbessert. Deep Learning hat die Entwicklung von personalisierten Produkten und Dienstleistungen vorangetrieben und ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie?
Die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning in der heutigen Technologie sind Bild- und Spracherkennung, automatisierte Übersetzungen und personalisierte Empfehlungssysteme. Diese Technologie wird auch in der Medizin für die Diagnose von Krankheiten und in der Automobilindustrie für selbstfahrende Autos eingesetzt. Deep Learning wird auch in der Finanzbranche für Betrugserkennung und Risikomanagement verwendet.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Learning Resources® Buzzer
Produktdetails: Alter: ab 3 Jahren Mit den farbenfrohen Buzzern macht der Unterricht einfach SpaßSelbst schwierige Übungen werden zur spannenden Quizshow, bei der alle mitmachen wollen Das Set enthält vier kunterbunte Buzzer (Blau, Rosa, Grün und Orange) Jeder Buzzer hat einen eigenen, individuellen Ton, wodurch die Buzzer leicht voneinander unterschieden werden können: Hupe, Boxring-Glocke, Türklingel und Boing-Ton Maße & Gewicht: Maße (Länge x Breite x Höhe): 30,3 x 20,9 x 22,5 cmMaße pro Buzzer: 9 cmIm Lieferumfang enthalten:Achtung: Benötigte Batterien: 2 x AAA pro Buzzer nicht im Lieferumfang enthalten
Preis: 19.31 € | Versand*: 4.95 € -
Kerbaj, Mazen: Learning Deutsch
Learning Deutsch , Nachdem der experimentelle Musiker und bildende Künstler Mazen Kerbaj mit seiner Familie von Beirut nach Berlin gezogen war, sah er sich mit einer neuen Sprache, einer neuen Welt konfrontiert. Er beschloss, Deutsch auf seine Weise zu lernen: ein Wort pro Tag, 365 Tage lang, jedes Wort illustriert durch ein Selbstporträt. Learning Deutsc h ist Wort-Bilder-Buch und immerwährender Kalender zugleich: Wort für Wort folgen wir Mazen Kerbaj auf seiner Entdeckungsreise durch Eigenheiten der deutschen Sprache. Die von arabischen, englischen und deutschen Wörtern flankierten Zeichnungen entwickeln ein einzigartiges Lehrbuch zum Spracherwerb. Die Zeichnungen sind oft witzig, manchmal aber auch traurig und anrührend; sie illustrieren selten einfach nur die Worte, sondern sind das offene Tagebuch eines Künstlers aus dem Nahen Osten der seinen Weg im deutschen Alltag findet. MAZEN KERBAJ (*1975, Beirut) der in so unterschiedlichen Bereichen wie Musik, bildende Kunst, Comic oder Theater arbeitet, ist eine der Schlüsselfiguren der libanesischen Kunstszene nach dem Bürgerkrieg. Seine Arbeiten wurden in mehr als zehn Sprachen veröffentlicht und in Galerien, Museen und auf Kunstmessen in aller Welt ausgestellt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 € -
Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke www.apolux.de erworben werden.
Preis: 6.35 € | Versand*: 3.99 €
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Was sind die grundlegenden Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie?
Die grundlegenden Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie sind die Personalisierung von Diensten und Produktempfehlungen, die Vorhersage von Trends und Verhaltensweisen sowie die Automatisierung von Prozessen und Entscheidungsfindungen. Machine Learning wird auch in der Bild- und Spracherkennung, medizinischen Diagnosen und autonomem Fahren eingesetzt. Es ermöglicht Unternehmen, Daten effizient zu analysieren und Muster zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben.
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Was sind die gängigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie?
Die gängigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie sind personalisierte Empfehlungssysteme, automatisierte Spracherkennung und -übersetzung sowie Betrugserkennung in Finanztransaktionen. Machine Learning wird auch in der medizinischen Bildgebung, autonomen Fahrzeugen und der Vorhersage von Wetterphänomenen eingesetzt.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie?
Die wichtigsten Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie sind personalisierte Empfehlungssysteme, Bild- und Spracherkennung sowie Betrugserkennung in Finanztransaktionen. Machine Learning wird auch in der medizinischen Diagnose, autonomen Fahrzeugen und der Optimierung von Produktionsprozessen eingesetzt.
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Was sind die unterschiedlichen Anwendungen von Machine Learning in der heutigen Technologie?
Machine Learning wird in der Bilderkennung eingesetzt, um Objekte auf Fotos zu identifizieren. In der Medizin wird es genutzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Im Bereich des Online-Marketings wird Machine Learning verwendet, um personalisierte Werbung zu schalten.
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