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Benny Botsch

    Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen
    Modellbildung und Simulation in den Ingenieurwissenschaften
    • Modellbildung und Simulation in den Ingenieurwissenschaften

      Mit Beispielen in MATLAB® und Simulink®

      • 198pages
      • 7 heures de lecture

      Die praxisnahe Herangehensweise des Lehrbuchs ermöglicht es Studierenden, grundlegende Konzepte der Ingenieurwissenschaften wie Mechanik, Thermodynamik und Elektrotechnik mathematisch zu erfassen und in konkrete Modelle zu übertragen. Durch die Integration von Matlab/Simulink werden diese Modelle simuliert, was das Verständnis der theoretischen Grundlagen vertieft. Mit praktischen Beispielen und entsprechenden Matlab-Codes bietet das Buch eine umfassende Ressource für angehende Ingenieure, die sich intensiv mit den zentralen Disziplinen auseinandersetzen möchten.

      Modellbildung und Simulation in den Ingenieurwissenschaften
    • In diesem Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des Maschinellen Lernens erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Es wird zu jedem Kapitel mindestens eine Beispiel-Übung durchgeführt. Die Übungen könnten durch Python-Code ergänzt werden. Zusätzlich werden Aufgabenstellungen definiert, dies dient der Festigung des in dem jeweiligen Kapitel gelernten. Spezielle Anwendungen sollen ebenfalls dargestellt werden. Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, welche sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können allerdings ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein großer Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt.

      Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen