Produkt zum Begriff Neural Networks NN:
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KI-VO. Verordnung über Künstliche Intelligenz
KI-VO. Verordnung über Künstliche Intelligenz , Zum Werk Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diversen Bereichen des Alltags nimmt stetig zu. Mit den praktischen Möglichkeiten gehen auch viele rechtliche Fragen einher, auf die die KI-VO Antworten geben soll. Die Europäische Kommission hatte im April 2021 einen ersten Vorschlag für einen Verordnungsentwurf vorgestellt. Nach vielen Verhandlungen haben Kommission, Parlament und Rat im Dezember 2023 den sogenannten Trilog abgeschlossen. 2024 wurde die Verordnung verabschiedet. Sobald die KI-VO in Kraft tritt, ist sie das erste umfassende Regelwerk zur Künstlichen Intelligenz weltweit und käme in den EU-Mitgliedstaaten unmittelbar, d.h. ohne weiteren Umsetzungsakt, zur Anwendung. Dieser Großkommentar erläutert sämtliche Vorschriften der KI-VO ausführlich, strukturiert und gut verständlich. Er geht wissenschaftlich in die Tiefe und stellt dennoch einen engen Praxisbezug her. Dank komprimierter Einleitung durch die Herausgebenden finden die Leserinnen und Leser einen schnellen Zugang zu dieser komplexen Rechtsmaterie. Vorteile auf einen Blickausführliche Kommentierung aller Normen der KI-VO übersichtlich aufbereitetwissenschaftlich fundiert und gleichzeitig praxisnah dank vieler Beispielestellenweise Erläuterungen zu Überschneidungen bzw. Abgrenzbarkeit zu anderen Regelwerken, etwa zur DS-GVO.Zielgruppe Für Rechtsanwaltschaft, insbesondere mit Schwerpunkt IT- und Daten(schutz)recht, Richterschaft, Mitarbeitende in Behörden, Datenschutzbeauftragte, Unternehmensjuristinnen und Unternehmensjuristen, Compliance-Beauftragte, NGOs und alle Interessierten. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 199.00 € | Versand*: 0 € -
Learning Deep Learning: Theory and Practice of Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, and Transformers Using TensorFlow
NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All You Need to Get Started and Get Results"To enable everyone to be part of this historic revolution requires the democratization of AI knowledge and resources. This book is timely and relevant towards accomplishing these lofty goals."--From the foreword by Dr. Anima Anandkumar, Bren Professor, Caltech, and Director of ML Research, NVIDIA"Ekman uses a learning technique that in our experience has proven pivotal to successasking the reader to think about using DL techniques in practice. His straightforward approach is refreshing, and he permits the reader to dream, just a bit, about where DL may yet take us."--From the foreword by Dr. Craig Clawson, Director, NVIDIA Deep Learning InstituteDeep learning (DL) is a key component of today's exciting advances in machine learning and artificial intelligence. Learning Deep Learning is a complete guide to DL. Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniques needed to succeed, this book is ideal for developers, data scientists, analysts, and others--including those with no prior machine learning or statistics experience.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, including the Transformer. He describes how these concepts are used to build modern networks for computer vision and natural language processing (NLP), including Mask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translator and a system generating natural language descriptions of images.Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples using TensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, and the book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used in industry and academia. He concludes with an introduction to neural architecture search (NAS), exploring important ethical issues and providing resources for further learning.Explore and master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoid neurons, and back propagationSee how DL frameworks make it easier to develop more complicated and useful neural networksDiscover how convolutional neural networks (CNNs) revolutionize image classification and analysisApply recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and other variable-length sequencesMaster NLP with sequence-to-sequence networks and the Transformer architectureBuild applications for natural language translation and image captioningNVIDIA's invention of the GPU sparked the PC gaming market. The company's pioneering work in accelerated computing--a supercharged form of computing at the intersection of computer graphics, high-performance computing, and AI--is reshaping trillion-dollar industries, such as transportation, healthcare, and manufacturing, and fueling the growth of many others.Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
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Neural DSP Quad Cortex Gigcase
Besonders schlagfest, schützt vor Beschädigungen und Witterungseinflüssen, Oberes Klappfach mit elastischer Neoprenplatte für Zubehör, Seitenkanal für das Quad-Cortex Netzteil, Gummigriff, Abnehmbarer gepolsterter Schultergurt mit Stahlklappen, Außenmaße (L x B x H): 406 x 254 x 127 mm,
Preis: 118.00 € | Versand*: 0.00 € -
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz ist das weltweit populärste KI-Lehrbuch, das an mehr als 1.500 Universitäten in 135 Ländern eingesetzt wird, um die Grundlagen der KI zu vermitteln; zudem gehört es zu den meistzitierten Informatikbüchern. Es ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern für jeden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte. Die Autoren verstehen es, die Künstliche Intelligenz in ihrer ganzen Themenvielfalt verständlich und gut nachvollziehbar darzustellen. Den fachfremden Leserinnen und Lesern bieten die einführenden Kapitel eine fundierte Einordnung in die Geschichte und in die mathematischen, philosophischen und technischen Grundlagen der KI. Auch jemand mit wenigen mathematischen Fachkenntnissen wird an den Kapiteln zur Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie seine Freude haben, nicht zuletzt dank der gut bebilderten Beispiele konsequent abgeleitet aus der Grundidee des intelligenten Agenten, der seine Umwelt wahrnimmt und darauf reagiert. So wird den Leserinnen und Leser die Relevanz dieser Themen für die KI intuitiv nähergebracht. Diese Beispiele werden in den folgenden Kapiteln zur Wahrnehmung, zu algorithmischem Lernen und Handeln bis hin zur technischen Informatik und Robotik immer wieder aufgegriffen und weiterentwickelt. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende und Lehrende der KI.In den letzten Jahren hat sich die KI rasant weiterentwickelt und viele Veränderungen erfahren, die in diese neue Ausgabe eingeflossen sind. Aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten liegt der Fokus jetzt mehr auf maschinellem Lernen, Rechenressourcen und neuen Algorithmen. Die Themen Deep Learning, probabilistische Programmierung und Multiagentensysteme werden jeweils in einem eigenen Kapitel behandelt. Die Inhalte zu natürlichem Sprachverständnis, Robotik und Computer Vision wurden überarbeitet, um den Einfluss von Deep Learning einzubeziehen. Im Bereich Robotik werden nun auch Roboter behandelt, die mit Menschen interagieren, sowie die Anwendung von Reinforcement Learning auf die Robotik. Außerdem wird verstärkt auf die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft eingegangen, einschließlich der wichtigen Fragen von Ethik, Fairness, Vertrauen und Sicherheit.
Preis: 79.99 € | Versand*: 0 €
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Was heist NN?
Was heist NN? NN steht für "Nomen nescio", was auf Lateinisch "Ich weiß nicht den Namen" bedeutet. Es wird verwendet, wenn der genaue Name einer Person oder Sache unbekannt ist. In der Wissenschaft wird NN oft als Platzhalter für unbekannte Variablen oder Werte verwendet. In der Informatik kann NN auch für "Neuronales Netzwerk" stehen, eine Technik des maschinellen Lernens. In der Mathematik wird NN manchmal als Abkürzung für "Nicht-Negativ" verwendet.
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Was ist NN?
NN steht für "Neuronales Netzwerk". Es handelt sich um ein mathematisches Modell, das von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert ist und in der künstlichen Intelligenz verwendet wird. Ein NN besteht aus einer Reihe von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen können.
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Was bedeutet PSSM NN?
PSSM steht für Position Specific Scoring Matrix, eine Methode in der Bioinformatik, um evolutionäre Verwandtschaft zwischen Proteinsequenzen zu analysieren. NN könnte für Nearest Neighbor stehen, was auf eine spezifische Art der Berechnung oder Analyse von PSSM-Modellen hinweisen könnte. Zusammen könnte PSSM NN also eine spezifische Variante oder Anwendung von PSSM zur Vorhersage von Proteinstruktur oder Funktion bezeichnen. Um genaueres zu erfahren, müsste man sich genauer mit der spezifischen Kontext oder der Quelle beschäftigen, in der dieser Begriff verwendet wird.
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Was bedeutet NN im Chat?
NN im Chat steht für "Nichts Neues" und wird verwendet, um auszudrücken, dass es keine neuen Informationen oder Entwicklungen gibt. Es wird oft benutzt, wenn man sich kurz meldet, aber keine aufregenden Neuigkeiten zu teilen hat. NN kann auch als Abkürzung für "Nacht/Nacht" verwendet werden, um sich von jemandem zu verabschieden und eine gute Nacht zu wünschen. In manchen Fällen kann NN auch für "Nicht nett" stehen, wenn jemand sich über etwas oder jemanden beschwert. Es ist wichtig, den Kontext zu beachten, um die Bedeutung von NN im Chat richtig zu interpretieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Neural Networks NN:
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Metin Karatas, Eigene KI-Anwendungen programmieren, Künstliche Intelligenz, 435 Seiten, 2024
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Preis: 29.90 € | Versand*: 4.95 € -
Neural DSP Quad Cortex - Multieffektgerät E-Gitarre
Neural DSP Quad Cortex Neural DSP Quad Cortex · Multieffektgerät E-Gitarre They created a Monster!!!! Selten hat ein Modeler so für Furore auf der NAMM Show gesorgt wie der Neural DSP Quad Cortex. Das kompakte Bodengerät ist vollgestopft mit High Tech vom Feinsten. Herz des Neural DSPs ist ein super schneller 2 Ghz SHARC Quad Core Prozessor - eine echte Ansage! Bedient wird der Neural DSP per 7" Touchscreen - die Fußschalter lassen sich auch als Echtzeitregler verwenden. An Bord sind 50 erstklassige Ampmodelings; 70 Effektmodelings und sage und schreibe 1000!!! IR Cab Sims. Fremd IRs lassen sich sehr einfach integrieren. Der absolute Knaller ist aber das Neural Capture Feature - vorhandenes Equipment läßt sich profilen und digital nachbilden wie bei den bisherigen Platzhirschen Kemper und AxeFX. Das Ganze ist in einem sehr stabilen Metallgehäuse; welches problemlos den ein oder anderen Sto&sz
Preis: 1585.00 € | Versand*: 0.00 € -
Neural DSP Nano Cortex - Multieffektgerät E-Gitarre
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Preis: 505.00 € | Versand*: 0.00 €
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Wo ist der NN Punkt?
Der NN Punkt bezieht sich auf den Nullpunkt oder Ursprungspunkt in einem Koordinatensystem. Dieser Punkt hat die Koordinaten (0,0) und liegt dort, wo sich die x- und y-Achsen schneiden. In einem zweidimensionalen Koordinatensystem befindet sich der NN Punkt also genau in der Mitte. Er dient als Referenzpunkt für die Bestimmung von anderen Punkten im Raum. Wo genau sich der NN Punkt befindet, hängt von der Skalierung und Ausrichtung des Koordinatensystems ab.
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Was bedeutet m ü NN?
"M ü. NN." steht für "Meter über Normalnull" und wird verwendet, um die Höhe eines Ortes über dem mittleren Meeresspiegel anzugeben. Normalnull ist ein Referenzniveau, das in Deutschland als Höhenbezugspunkt dient. Die Angabe in Metern über Normalnull ermöglicht es, die Höhenunterschiede zwischen verschiedenen Orten genau zu bestimmen. Diese Angabe ist besonders wichtig für die Planung von Bauvorhaben, die Topographie von Landkarten und die Navigation in der Luft- und Schifffahrt. Insgesamt ist "m ü. NN." eine standardisierte und präzise Methode, um die Höhenlage eines Ortes zu beschreiben.
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Was versteht man unter NN?
Unter NN versteht man in der Regel die Abkürzung für "Neuronale Netzwerke". Diese sind ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und basieren auf dem Prinzip des menschlichen Gehirns. Neuronale Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen können. Sie werden häufig für Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung, Prognosen und Entscheidungsfindung eingesetzt. Neuronale Netzwerke lernen aus Daten und passen ihre Gewichtungen an, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
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Was ist Luftdruck auf NN?
Was ist Luftdruck auf NN? Der Luftdruck auf NN bezieht sich auf den Luftdruck auf Meereshöhe, also auf Normalnull (NN). Dieser Referenzwert wird verwendet, um den Luftdruck an verschiedenen Orten zu vergleichen und zu standardisieren. Der Luftdruck auf NN beträgt durchschnittlich 1013,25 hPa (Hektopascal) oder 1013,25 mbar (Millibar). Änderungen im Luftdruck auf NN können auf Wetterphänomene wie Hoch- und Tiefdruckgebiete hinweisen und haben Auswirkungen auf das Wettergeschehen.
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