Produkt zum Begriff Mustererkennung:
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AIPD - Artificial Intelligence Police Department
AIPD - Artificial Intelligence Police Department
Preis: 1.95 € | Versand*: 0.00 € -
Larson, Erik J.: The Myth of Artificial Intelligence
The Myth of Artificial Intelligence , Futurists are certain that humanlike AI is on the horizon, but in fact engineers have no idea how to program human reasoning. AI reasons from statistical correlations across data sets, while common sense is based heavily on conjecture. Erik Larson argues that hyping existing methods will only hold us back from developing truly humanlike AI. , >
Preis: 21.46 € | Versand*: 0 € -
Schmertosch, Thomas: Automatisierung 4.0
Automatisierung 4.0 , Wann ist eine Verarbeitungsmaschine fit für Industrie 4.0? Die vierte industrielle Revolution stellt eine Reihe von zusätzlichen Anforderungen an die Konstruktion und die Automatisierung von Verarbeitungsmaschinen. So werden Produkte und deren Herstellungsverfahren nicht nur anspruchsvoller, sondern auch individueller. In diesem Lehrbuch werden die Herausforderungen analysiert und an aussagekräftigen Beispielen Lösungsszenarien aufgezeigt. Ein Schwerpunkt des Buches ist die Projektion dieser Anforderungen auf bekannte Konstruktionsprinzipien. Daraus resultierende Funktionen werden an diversen Beispielen wie z. B. die Produktion von Fotobüchern oder das Inmould-Labeling verdeutlicht. So entsteht ein Fahrplan zur Erarbeitung eines Lastenheftes für die Konstruktion einer wandlungsfähigen Verarbeitungsmaschine. Vorgestellt wird die modulare, funktions- und objektorientierte Gestaltung von individuellen Maschinen und Anlagen als ein Lösungsansatz für Effizienzsteigerungen im gesamten Lebenszyklus sowohl theoretisch als auch an praktischen Beispielen. Ein wesentliches Verfahren für die Konstruktion wandelbarer Maschinen ist die Modularisierung nach Funktionseinheiten. Diese diversen Anforderungen werden Schritt für Schritt veranschaulicht und herausgearbeitet. Das Buch richtet sich an Studierende der Fachrichtungen Automatisierungstechnik und Mechatronik sowie an Wirtschafts-, Entwicklungs- und Konstruktionsingenieur:innen. Schwerpunkte: - Anforderungen und Perspektiven an Automatisierung 4.0 - Entwurf modularer Maschinen und Anlagen - Digitale Projektierung von Maschinen - Modulare Automatisierung in der Praxis In der 2. Auflage wurde das Kapitel "Kommunikation" auf den neuesten Stand gebracht sowie Abschnitte zu den Themen "Künstliche Intelligenz" und "Simulation - der digitale Zwilling" ergänzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 44.99 € | Versand*: 0 € -
SHELLY Doppelgarage Automatisierung Starter Kit
Das SHELLY Doppelgarage Automatisierung Starter Kit bietet volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr. Mit dem kompakten SHELLY Plus 1 automatisieren Sie Geräte in wenigen Minuten. Der BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck, während der BLU RC Button 4 mit bis zu 16 Aktionen vielseitige Steuerungsmöglichkeiten bietet. Die perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause! Features: Volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr Kompakter SHELLY Plus 1 automatisiert Geräte in wenigen Minuten BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck BLU RC Button 4 bietet vielseitige Steuerungsmöglichkeiten mit bis zu 16 Aktionen Perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause Technische Daten: WLAN-Schaltaktor Plus 1: Betriebsspannung: 100...230V~, 50/60Hz oder 12 V- Stromverbrauch im Standby: ca. 1 W Wireless/WiFi-Protokoll: 802.11 b/g/n Betriebstemperatur: 0...40 °C Reichweite: bis zu 50 m im Freien und bis zu 30 m in Gebäuden (abhängig von den Baumaterialien) Farbe: blau Maße (LxBxH): 41x36x15 mm Technische Daten: Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1: Batteriebetrieb: 1x CR2032 Batterie (im Lieferumfang enthalten) Betriebstemperatur: -20...+40 °C WLAN-Frequenz: 2400...2483.5 MHz Bluetooth-Version: 4.2 Bluetooth-Reichweite: 30 m (im Freien), 10 m (in Innenräumen) Farbe: grau Gewicht: 9 g Maße (LxBxH): 36x36x6 mm Technische Daten: Fernbedienung Blu RC Button 4: Batteriebetrieb: 1x CR2032 (enthalten) Frequenzband: 2400...2483,5 MHz Bluetooth-Protokoll: 4.2 Reichweite: ca. 30 m (im Freien), ca. 10 m (in Innenräumen) Umgebungstemperaturbereich: -20...+40 °C Farbe: weiß Gewicht: 21 g Maße (HxBxT): 65x30x13 mm Lieferumfang: 2x WLAN-Schaltaktor Plus 1 2x Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1 (inkl. Batterie) 1x Fernbedienung Blu RC Button 4 (inkl. Batterie) Bedienungsanleitung
Preis: 79.99 € | Versand*: 5.99 €
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Wie können neuronale Netze zur Mustererkennung und Entscheidungsfindung eingesetzt werden?
Neuronale Netze können durch Training auf große Datensätze Muster erkennen und Klassifizierungen vornehmen. Sie können verwendet werden, um komplexe Entscheidungen zu treffen, basierend auf den erkannten Mustern. Durch die Anpassung der Gewichtungen zwischen den Neuronen können neuronale Netze lernen, bessere Entscheidungen zu treffen.
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Wie kann Mustererkennung dazu beitragen, die Effizienz von Maschinenlernen-Algorithmen zu verbessern?
Mustererkennung hilft dabei, relevante Informationen aus den Daten zu extrahieren und Muster zu identifizieren, die für die Vorhersage von Ergebnissen wichtig sind. Durch die Anwendung von Mustererkennung können Maschinenlernen-Algorithmen präzisere Vorhersagen treffen und bessere Entscheidungen treffen. Dies führt zu einer insgesamt höheren Effizienz und Genauigkeit der Algorithmen.
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Wie können neuronale Netzwerke zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt werden?
Neuronale Netzwerke können zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt werden, indem sie trainiert werden, bestimmte Merkmale in Bildern zu erkennen. Durch die Verwendung von Convolutional Neural Networks können komplexe Muster in Bildern erkannt und klassifiziert werden. Diese Netzwerke können dann zur Objekterkennung, Gesichtserkennung oder anderen Aufgaben in der Bildverarbeitung eingesetzt werden.
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Wie werden neuronale Netze zur Mustererkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt?
Neuronale Netze werden trainiert, um Muster in Daten zu erkennen und zu interpretieren. Sie bestehen aus Schichten von künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind und Signale verarbeiten. Durch das Training mit Beispieldaten können neuronale Netze komplexe Muster erkennen und für verschiedene Anwendungen in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Mustererkennung:
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SHELLY Einzelgarage Automatisierung Starter Kit
Das SHELLY Einzelgarage Automatisierung Starter Kit bietet volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr. Mit dem kompakten SHELLY Plus 1 automatisieren Sie Geräte in wenigen Minuten. Der BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck, während der BLU RC Button 4 mit bis zu 16 Aktionen vielseitige Steuerungsmöglichkeiten bietet. Die perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause! Features: Volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr Kompakter SHELLY Plus 1 automatisiert Geräte in wenigen Minuten BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck BLU RC Button 4 bietet vielseitige Steuerungsmöglichkeiten mit bis zu 16 Aktionen Perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause Technische Daten: WLAN-Schaltaktor Plus 1: Betriebsspannung: 100...230V~, 50/60Hz oder 12 V- Stromverbrauch im Standby: ca. 1 W Wireless/WiFi-Protokoll: 802.11 b/g/n Betriebstemperatur: 0...40 °C Reichweite: bis zu 50 m im Freien und bis zu 30 m in Gebäuden (abhängig von den Baumaterialien) Farbe: blau Maße (LxBxH): 41x36x15 mm Technische Daten: Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1: Batteriebetrieb: 1x CR2032 Batterie (im Lieferumfang enthalten) Betriebstemperatur: -20...+40 °C WLAN-Frequenz: 2400...2483.5 MHz Bluetooth-Version: 4.2 Bluetooth-Reichweite: 30 m (im Freien), 10 m (in Innenräumen) Farbe: grau Gewicht: 9 g Maße (LxBxH): 36x36x6 mm Technische Daten: Fernbedienung Blu RC Button 4: Batteriebetrieb: 1x CR2032 (enthalten) Frequenzband: 2400...2483,5 MHz Bluetooth-Protokoll: 4.2 Reichweite: ca. 30 m im Freien, ca. 10 m Innenräumen Umgebungstemperaturbereich: -20...+40 °C Farbe: weiß Gewicht: 21 g Maße (HxBxT): 65x30x13 mm Lieferumfang: 1x WLAN-Schaltaktor Plus 1 1x Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1 (inkl. Batterie) 1x Fernbedienung Blu RC Button 4 (inkl. Batterie) Bedienungsanleitung
Preis: 49.99 € | Versand*: 3.99 € -
Central Intelligence
Central Intelligence
Preis: 2.69 € | Versand*: 0.00 € -
Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmieren
Neuronale Netze selbst programmieren , Neuronale Netze und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verständlich dargestellt Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt. Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen. Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. Im nächsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht - nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschließend mit PyTorch und überführen es damit in ein typisches professionelles Szenario. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Artificial Paradise
Artificial Paradise
Preis: 19.99 € | Versand*: 3.95 €
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Wie wird Mustererkennung in der Bildverarbeitung, der Spracherkennung und der Finanzanalyse eingesetzt?
In der Bildverarbeitung wird Mustererkennung verwendet, um Objekte oder Merkmale in Bildern zu identifizieren, wie zum Beispiel Gesichter, Formen oder Muster. In der Spracherkennung wird Mustererkennung eingesetzt, um gesprochene Wörter oder Sätze zu identifizieren und in Text oder Befehle umzuwandeln. In der Finanzanalyse wird Mustererkennung genutzt, um Trends und Muster in Finanzdaten zu identifizieren, um beispielsweise Vorhersagen über zukünftige Kursentwicklungen zu treffen oder betrügerische Aktivitäten aufzudecken. In allen drei Anwendungsgebieten spielt die Mustererkennung eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Prozessen und der Extraktion von relevanten Informationen aus großen Daten
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Wie können neuronale Netzwerke zur Mustererkennung und Prognose in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden?
Neuronale Netzwerke können zur Mustererkennung in Bild-, Sprach- und Textverarbeitung eingesetzt werden, indem sie komplexe Daten analysieren und Muster erkennen. Sie können auch zur Prognose in Finanzmärkten, medizinischen Diagnosen und Wettervorhersagen verwendet werden, indem sie vergangene Daten analysieren und zukünftige Trends vorhersagen. Durch kontinuierliches Training und Anpassung können neuronale Netzwerke ihre Genauigkeit und Leistung verbessern und somit in verschiedenen Bereichen effektiv eingesetzt werden.
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Versteht jemand von euch Mustererkennung bei Matrizentests?
Ja, ich verstehe Mustererkennung bei Matrizentests. Mustererkennung bezieht sich auf die Fähigkeit, wiederkehrende Muster oder Strukturen in einer Matrix zu identifizieren und zu interpretieren. Dies kann beispielsweise bei der Analyse von Daten oder der Lösung von mathematischen Problemen hilfreich sein.
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Wie wird Mustererkennung in der Informatik eingesetzt, um beispielsweise in der Bildverarbeitung, der Spracherkennung und der medizinischen Diagnose unterstützend zu wirken?
In der Informatik wird Mustererkennung verwendet, um automatisch Muster in Daten zu identifizieren und zu klassifizieren. In der Bildverarbeitung kann Mustererkennung dazu genutzt werden, um Objekte oder Gesichter in Bildern zu erkennen. In der Spracherkennung ermöglicht Mustererkennung die Umwandlung von gesprochener Sprache in Text. In der medizinischen Diagnose kann Mustererkennung helfen, Krankheiten anhand von Bildern oder anderen medizinischen Daten zu identifizieren.
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