14
Literatur
Konzepte der KI
1
Vorwort
2
Begriffsdefinitionen
3
Typische Problemstellungen und Lernansätze
4
Das CRISP-DM-Modell
5
Daten im Kontext von KI
6
Grundlagen der deskriptiven Statistik
7
Datenvisualisierung
8
Zusammenhänge in Daten erkennen
9
Pandas – die Standardbibliothek für Datenanalyse in Python
10
Neuronale Grundlagen und ihre Implementierung
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Die Mechanik der Vorhersage: Forward-Propagation
12
Gradient Descent als numerisches Minimierungsverfahren
13
Das Herzstück des Lernens: Backpropagation im Detail
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Literatur
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Literatur
13
Das Herzstück des Lernens: Backpropagation im Detail