Künstliche intelligenz data science (30 resultados)

Condición: New.

Condición: As New. Unread book in perfect condition.

Condición: New.

Condición: As New. Unread book in perfect condition.

Condición: New.

Condición: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Condición: As New. Unread book in perfect condition.

Condición: New.

Condición: New. In German.

Condición: As New. Unread book in perfect condition.

Condición: New.

Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beiträgen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar - und bieten so einen einzigartigen Überblick über aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen.Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten - ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößenwie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.Das Buch möchte die interdisziplinäre Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fördern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen:Studierende und Absolventen, die Orientierung für die eigene Laufbahn suchen.Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten möchten.Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich über Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren möchten. 372 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik für Informatik, die insbesondere für Data Science, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehören dazu Grundlagen zu Logik und Beweisen, ein- und mehrdimensionale Analysis mit Differential- und Integralrechnung, Lineare Algebra mit Vektor- und Matrixrechnung, linearen Gleichungssystemen, Koordinatentransformationen, Eigenvektoren sowie Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Grundlagen der Kombinatorik, Statistik und Informationstheorie. Trotz der kompakten Darstellung werden alle Konzepte und Sätze sorgfältig eingeführt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefühl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur 'glauben' zu müssen.…

Paperback. Condición: Brand New. 400 pages. German language. 9.44x6.61x9.61 inches. In Stock.

Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beiträgen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar - und bieten so einen einzigartigen Überblick über aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen.Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten - ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößenwie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.Das Buch möchte die interdisziplinäre Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fördern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen:Studierende und Absolventen, die Orientierung für die eigene Laufbahn suchen.Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten möchten.Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich über Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren möchten.…

paperback. Condición: Sehr gut. 369 Seiten; 9783662662779.2 Gewicht in Gramm: 1.

Buch. Condición: Neu. Neuware -Künstliche Intelligenz und Data Science verändern die Arbeitsweise im Controlling grundlegend. Das Buch von Florian Bliefert hilft, die Funktionsweise von KI zu verstehen, passende Tools auszuwählen und gezielt einzusetzen, eigene Anwendungsfälle umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu nutzen. Anhand von Best Practices sowie typischer Fallstricke wird gezeigt, worauf bei der Einführung datengetriebener Methoden zu achten ist. Inhalte: Wie Data Science und Machine Learning im Controlling zielgerichtet eingesetzt werden kann Wie Werkzeuge wie Excel, Python oder KNIME in typischen Controlling-Fällen konkret angewendet werden Was Sprachmodelle wie ChatGPT in der Analyse leisten - und was nicht Wie sich der Einsatz von KI-Agents auf Forecasting, Reporting und Analysen auswirken könnte Welche Best Practices und Fallstricke in der Einführung datengetriebener Arbeitsweisen zu beachten sind 222 pp. Deutsch.…

Buch. Condición: Neu. Neuware -Künstliche Intelligenz und Data Science verändern die Arbeitsweise im Controlling grundlegend. Das Buch von Florian Bliefert hilft, die Funktionsweise von KI zu verstehen, passende Tools auszuwählen und gezielt einzusetzen, eigene Anwendungsfälle umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu nutzen. Anhand von Best Practices sowie typischer Fallstricke wird gezeigt, worauf bei der Einführung datengetriebener Methoden zu achten ist. Inhalte: Wie Data Science und Machine Learning im Controlling zielgerichtet eingesetzt werden kann Wie Werkzeuge wie Excel, Python oder KNIME in typischen Controlling-Fällen konkret angewendet werden Was Sprachmodelle wie ChatGPT in der Analyse leisten - und was nicht Wie sich der Einsatz von KI-Agents auf Forecasting, Reporting und Analysen auswirken könnte Welche Best Practices und Fallstricke in der Einführung datengetriebener Arbeitsweisen zu beachten sind 222 pp. Deutsch.…

Condición: New. Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Kuenstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beitraegen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar - und bieten so einen ein.

Buch. Condición: Neu. Neuware - Künstliche Intelligenz und Data Science verändern die Arbeitsweise im Controlling grundlegend. Das Buch von Florian Bliefert hilft, die Funktionsweise von KI zu verstehen, passende Tools auszuwählen und gezielt einzusetzen, eigene Anwendungsfälle umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu nutzen. Anhand von Best Practices sowie typischer Fallstricke wird gezeigt, worauf bei der Einführung datengetriebener Methoden zu achten ist. Inhalte: Wie Data Science und Machine Learning im Controlling zielgerichtet eingesetzt werden kann Wie Werkzeuge wie Excel, Python oder KNIME in typischen Controlling-Fällen konkret angewendet werden Was Sprachmodelle wie ChatGPT in der Analyse leisten - und was nicht Wie sich der Einsatz von KI-Agents auf Forecasting, Reporting und Analysen auswirken könnte Welche Best Practices und Fallstricke in der Einführung datengetriebener Arbeitsweisen zu beachten sind.…

Taschenbuch. Condición: Neu. Mathematik für Informatik und Data Science | Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen | Andreas Knoblauch | Taschenbuch | Studienbücher Informatik | xiii | Deutsch | 2024 | Springer | EAN 9783662694787 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condición: Neu. Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis | Von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen | Andreas Gillhuber (u. a.) | Taschenbuch | xv | Deutsch | 2023 | Springer Gabler | EAN 9783662662779 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Spektrum in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.…

Condición: New.

Buch. Condición: Neu. Neuware -Künstliche Intelligenz und Data Science verändern die Arbeitsweise im Controlling grundlegend. Das Buch von Florian Bliefert hilft, die Funktionsweise von KI zu verstehen, passende Tools auszuwählen und gezielt einzusetzen, eigene Anwendungsfälle umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu nutzen.Anhand von Best Practices sowie typischer Fallstricke wird gezeigt, worauf bei der Einführung datengetriebener Methoden zu achten ist. Inhalte: - Wie Data Science und Machine Learning im Controlling zielgerichtet eingesetzt werden kann - Wie Werkzeuge wie Excel, Python oder KNIME in typischen Controlling-Fällen konkret angewendet werden - Was Sprachmodelle wie ChatGPT in der Analyse leisten - und was nicht - Wie sich der Einsatz von KI-Agents auf Forecasting, Reporting und Analysen auswirken könnte - Welche Best Practices und Fallstricke in der Einführung datengetriebener Arbeitsweisen zu beachten sind Verlag für ControllingWissen AG , Munzinger Str. 9, D-79111 Freiburg, 222 pp. Deutsch.…

Buch. Condición: Neu. Künstliche Intelligenz und Data Science im Controlling verstehen und anwenden | Methoden, Tools und Anwendungen | Florian Bliefert | Buch | Haufe Fachbuch | 222 S. | Deutsch | 2026 | Haufe-Lexware GmbH | EAN 9783777500737 | Verantwortliche Person für die EU: Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Munzinger Str. 9, 79111 Freiburg, info[at]haufe[dot]de | Anbieter: preigu.…

Condición: gut. 2024. Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Studienbücher Informatik) In deutscher Sprache. pages.

Condición: gut. Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis In deutscher Sprache. pages.

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Der Inhalt dieses Buches ist auf den Lehrplan für GATE-2024 zugeschnitten. Das Buch führt Sie von den Grundlagen der Programmierung in Python bis hin zu wesentlichen Datenstrukturen wie Stapeln, Warteschlangen, verknüpften Listen, Bäumen und Hash-Tabellen durch eine umfassende Erkundung. Darüber hinaus führt es Sie durch wichtige Suchalgorithmen wie lineare Suche und binäre Suche, wesentliche Sortieralgorithmen wie Auswahlsortierung, Blasensortierung und Einfügesortierung sowie fortgeschrittene Techniken wie Teilen und Überwinden mit Mergesort und Quicksort. Die Einführung in die Graphentheorie und die anschließende Behandlung grundlegender Graphenalgorithmen wie Traversalen und Algorithmen für kürzeste Pfade bereichern Ihr Verständnis der Materie zusätzlich. …

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beiträgen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar - und bieten so einen einzigartigen Überblick über aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen.Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten - ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößenwie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.Das Buch möchte die interdisziplinäre Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fördern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen:Studierende und Absolventen, die Orientierung für die eigene Laufbahn suchen.Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten möchten.Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich über Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren möchten. 372 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beiträgen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar - und bieten so einen einzigartigen Überblick über aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen. Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten - ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößenwie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab. Das Buch möchte die interdisziplinäre Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fördern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen:Studierende und Absolventen, die Orientierung für die eigene Laufbahn suchen.Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten möchten.Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich über Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren möchten.Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3,69115 Heidelberg, Germany, Heidelberg 372 pp. Deutsch.…