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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 , >
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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
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Machine Learning Algorithmen Ki Datenanalyst | T-Shirts | Männer T-Shirt | Machine Learning, Machine, Learning
T-Shirts 'Machine Learning Algorithmen Ki Datenanalyst' - Männer T-Shirt, gestaltet von Mikkaz Shirts. In vielen Größen vorrätig. Jetzt T-Shirts 'Machine Learning Algorithmen Ki Datenanalyst' bei Spreadshirt bestellen! Machine Learning, Machine, Learning T-Shirt Druck der besten Qualität liefert Dir Spreadshirt. Egal ob es um lustige T-Shirts, I love T-Shirts, Abschluss T-Shirts oder generell ums T-Shirt bedrucken geht, hier bist Du an der richtigen Adresse. Mit unseren Druckverfahren Flex-, Flock- oder Digitaldruck bekommst Du nur das Beste für Dein Produkt. Im Design-Tool kannst Du Dein T-Shirt selbst gestalten – mit tausenden Designs, Text und Deinen eigenen Fotos. Doch bei Spreadshirt geht es nicht nur um den T-Shirt Druck. Auch viele andere Produkte kannst Du selbst gestalten. So kannst Du bei Spreadshirt auch Pullover, Schürzen, Hoodies, Taschen oder Tassen bedrucken. Die sind auch eine tolle Geschenkidee! Beim Spezialisten für individuellen T-Shirt-Druck findest Du personalisierte Geschenke für jeden Anlass. Die persönlichen Geschenke von Spreadshirt eignen sich für jeden Anlass, egal ob zu Weihnachten, zum Geburtstag oder zum Jahrestag. Du kannst Handyhüllen, Tassen oder natürlich T-Shirts mit einem Foto bedrucken lassen und verleihst Deinem Geschenk dadurch eine ganz persönliche Note. Wenn Du kein Foto parat hast, kannst Du Deinen Lieben aber auch eins unserer vielen Produkte mit einem zu ihrem Hobby passenden Design bedrucken lassen. Sie werden sich über das einfallsreiche personalisierte Geschenk sicher freuen. Und dank unserer vielfältigen Produktauswahl wird Kleidung bedrucken bei Spreadshirt zum ganz individuellen Vergnügen, bei dem jeder genau das findet, was zu seinem persönlichen Stil passt. Geteilte Freude ist doppelte Freude und genau deshalb macht Schenken so viel Spaß! Mit unseren vielfältigen Geschenkideen kannst Du anderen ein Lächeln ins Gesicht zaubern und Deine Liebsten überraschen
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Deep-learning Künstliche Intelligenz Programmierer | T-Shirts | Frauen T-Shirt | Deep Learning, Deep, Learning
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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In welchen Bereichen der Kunst, Fotografie, Design und Mode wird der Kontrast als gestalterisches Element verwendet und wie beeinflusst er die Wahrnehmung des Betrachters?
In der Kunst wird der Kontrast oft in der Malerei verwendet, um die Aufmerksamkeit des Betrachters auf bestimmte Bereiche des Bildes zu lenken und um Spannung zu erzeugen. In der Fotografie wird der Kontrast genutzt, um die Tiefenschärfe zu betonen und um die Strukturen und Details eines Motivs hervorzuheben. Im Design wird der Kontrast eingesetzt, um visuelles Interesse zu schaffen und um die Lesbarkeit von Texten und Grafiken zu verbessern. In der Mode wird der Kontrast genutzt, um verschiedene Materialien, Farben und Muster zu kombinieren und um ein bestimmtes Stil-Statement zu setzen. Der Kontrast beeinflusst die Wahrnehmung des Betrachters, indem er die visuelle Hierarchie eines Kunstwerks, Fotos, Designs oder
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Welche Rolle spielt die Farbe in der Psychologie, Kunst, Mode und Design?
Farben spielen eine wichtige Rolle in der Psychologie, da sie Emotionen und Stimmungen beeinflussen können. In der Kunst dienen Farben dazu, Gefühle und Botschaften zu vermitteln und können die Wahrnehmung des Betrachters lenken. In der Mode sind Farben ein wichtiger Bestandteil des Designs und können Trends setzen oder die Persönlichkeit des Trägers unterstreichen. Im Design werden Farben genutzt, um die Funktionalität und Ästhetik von Produkten zu verbessern und eine bestimmte Atmosphäre zu schaffen.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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I Camp In Random Forests For Machine Learning Engi | Langarmshirts | Frauen Premium Langarmshirt | Statistics, Machine Learning, Machine, Learning
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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 € -
Teaching and Learning in Virtual Space
Teaching and Learning in Virtual Space , > , Erscheinungsjahr: 20230929, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Matern, Sibylle~Kreulich, Klaus, Seitenzahl/Blattzahl: 153, Abbildungen: 17; eine Abbildung besteht aus 2 FotosTabellen: 3 Tabellen sind schon im MS sehr lang, Themenüberschrift: EDUCATION / General, Keyword: virtual collaboration; competence aquisition; virtual reality environment; learning scenario; metaverse; entrepreneurship; gamification; team motivation; cross culture; digital negotiation; learning formats; didactial methods; hybrid communication, Fachschema: Studium~Didaktik~Unterricht / Didaktik~Andragogik~Bildung / Erwachsenenbildung~Erwachsenenbildung, Fachkategorie: Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Erwachsenenbildung, lebenslanges Lernen, Warengruppe: TB/Erwachsenenbildung, Fachkategorie: Hochschulbildung, Fort- und Weiterbildung, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media GmbH, Verlag: wbv Media GmbH & Co.KG, Länge: 242, Breite: 172, Höhe: 15, Gewicht: 362, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783763974191, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von dunkelbrauner Farbe in Kunst, Mode und Design?
Dunkelbraune Farbe wird in der Kunst oft für realistische Darstellungen von Schatten und Konturen verwendet. In der Mode kann dunkelbraune Farbe elegante und zeitlose Kleidungsstücke schaffen. Im Design wird dunkelbraune Farbe häufig für Möbel und Inneneinrichtung verwendet, um eine warme und gemütliche Atmosphäre zu schaffen.
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Was ist Python Machine Learning?
Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.
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Was sind die verschiedenen Anwendungen von Farbnuancierung in der Kunst, Design, Fotografie und Mode?
Farbnuancierung wird in der Kunst verwendet, um Tiefe und Dimension zu schaffen, indem verschiedene Farbtöne und -schattierungen gemischt werden, um ein realistisches Bild zu erzeugen. Im Design wird Farbnuancierung eingesetzt, um visuelles Interesse zu schaffen und die Wirkung von Farben auf den Betrachter zu steuern. In der Fotografie wird Farbnuancierung genutzt, um Stimmungen zu erzeugen, die Farbpalette anzupassen und die visuelle Wirkung eines Bildes zu verbessern. In der Mode wird Farbnuancierung verwendet, um verschiedene Farbtöne und -schattierungen zu kombinieren, um interessante und ansprechende Farbkombinationen zu schaffen.
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Welche verschiedenen Verwendungsmöglichkeiten gibt es für die Farbe Maisgelb in Kunst, Mode und Design?
In der Kunst kann Maisgelb für abstrakte Gemälde, surrealistische Werke oder als Akzentfarbe verwendet werden. In der Mode kann Maisgelb für Kleidung, Accessoires oder Schuhe eingesetzt werden, um einen frischen und fröhlichen Look zu kreieren. Im Design kann Maisgelb für Möbel, Wandfarben oder Verpackungen genutzt werden, um eine warme und einladende Atmosphäre zu schaffen.
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