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Angewandtes maschinelles Lernen - SS2019

  • Was kann ich mit KI (künstliche Intelligenz) erreichen? Was muss ich alles wissen, um damit Aufgabenstellungen lösen zu können? Diese Fragen hat sich die Studentengruppe der Lehrveranstaltung Angewandtes maschinelles Lernen im Sommersemester 2019 der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof gestellt. Im Ergebnis ist ein Seminarband entstanden, welcher dem Leser eine Vielzahl von Anwendungen präsentiert und einladen soll selbst praktische Erfahrungen mit dem Bereich des Maschinellen Lernens zu erlangen. Um den Einstieg für Schüler zu erleichtern, wurden fast alle Beiträge in deutscher Sprache geschrieben.
  • What can I achieve with AI (artificial intelligence)? What do I need to know to solve problems? These questions were asked by the student group of the course Applied Machine Learning in the summer semester 2019 of the University of Applied Sciences Hof. As a result, a seminar publication was produced. It presents the reader a variety of applications and invites him to gain practical experience in the field of machine learning. In order to make it easier for pupils to get started, almost all articles were written in German.

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Metadaten
Verfasserangaben:Robin Philip Reiß, Patrick Huget, Tobias Kolb, David Kohl, Andreas Glaser, Daniel Urban, Lucas Alexander Drechsel, Marco Schiener, Martin Heckel, Haiko Tammler, Jennifer Schmidbauer, Jonas Schmitt, Walter Ehrenberger, Jonas Beierlein, Jonas Kemnitzer, Pun Kee-Man, Dominick Thalhammer, Angelina Scheler, Kayla Kinadeter, Kubilay Cinar, Moritz Egelkraut, Florian Kriegel, Markus Solisch
URN:urn:nbn:de:bvb:1051-opus4-1111
ISBN:978-3-935565-17-2
Verlag:Hochschule Hof
Verlagsort:Hof
Herausgeber*in:Sebastian Leuoth
Dokumentart:Buch (Monographie)
Sprache:Deutsch
Datum der Veröffentlichung (online):11.11.2019
Veröffentlichende Institution:Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof
Datum der Freischaltung:11.11.2019
Freies Schlagwort / Tag:KI; Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen
Artificial Intelligence; Convolutional Neural Network
Seitenzahl:148
Institute/Fakultäten:Informatik
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International