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Neuronale Faltungsnetzwerke - ein fortschrittlicher Ansatz für neuronale Netzwerke, Taschenbuch von Ramya Sri Kovvuri, Verlag Unser Wissen,
Neuronale Faltungsnetzwerke - Ein Fortschrittlicher Ansatz Für Neuronale Netzwerke, Taschenbuch Von Ramya Sri Kovvuri, Verlag Unser Wissen, 978-620-6-27211-3, Seitenanzahl: 52
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Poliboy Glaskeramik Schaber
Glaskeramik Schaber, Werkstoff: Stahl / Carbonstahl, Hersteller-Artikelnummer: 126659007, Ausführung des Inhalts bzgl. der Hauptausstattungsteile: 1 Keramikschaber, Gestaltung / Ausführung: Stahlgehäuse / Klinge aus Carbonstahl / rechteckig / Klinge ausfahrbar / Klinge austauschbar, Catering & Haushalt/Kochen/Herdschutz
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Ähnliche Suchbegriffe für Glaskeramik
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Produkte zum Begriff Glaskeramik:
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Elsterglanz Polierpaste Glaskeramik 150 ml reinigt mühelos Glaskeramik und Kochfelderauch passend für Edelstahlspülen oder Unterseite Bügeleisen entfernt hervorragend Kalkflecken, mühelos Wasserflecken und Fettverschmutzungen Anwendung: Elsterglanz auf die erkaltete Kochfläche geben mit einem Tuch die Verschmutzungen entfernen anschließend trocken reiben und polieren legendär, Made in Germany Wenn nicht -sofort lieferbar- ist die Lieferzeit 5-10 Tage.5,59 €*Versand: 6,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kleines Handbuch Neuronale Netze, Fachbücher von Norbert HoffmannDas Buch ist ein systematisch gegliedertes Lern- und Nachschlagewerk, in dem die wesentlichen Konzepte und Modelle neuronaler Netze dargestellt werden. Ziel des Buches ist es, insbesondere den Anwendern, die selbst Simulationsprogramme entwickeln wollen, die grundlegenden Kenntnisse in der notwendigen Tiefe zu vermitteln. Gleichzeitig ist das Buch eine wichtige Orientierungshilfe für Studenten der Informatik, Biologie, Neurophysiologie, Psychologie und Technik, die mehr über eines der spannendsten Gebiete heutiger interdisziplinärer Forschung erfahren möchten.44,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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KBS Gastrotechnik Induktionswok Edelstahlgehäuse 3,5 kW Schott-Glaskeramik ® Glaskeramik-KochflächeEdelstahlgehäuse. Schott-Glaskeramik® Glaskeramik-Kochfläche Ø28 cm. Für Wokpfannen bis Ø36 cm. Digitales LED-Display mit Soft-Touch-Control Bedienfeld. Digitale Temperaturanzeige. Temperatureinstellung in 13 Stufen von 500 W bis 3500 W bzw. +60 °C bis +240 °C. Timerfunktion von 0-180 Minuten. Automatische Abschaltung bei Nichtgebrauch. Überhitzungsschutz. Tischgerät auf Füßen. Abmessungen außen (B x T x H) 340 x 450 x 120 mm. Außenmaterial CNS / Kunststoff / Keramik. Anschlußwert 3,5 kW 230 Volt. Bruttogewicht 8 Kg.308,28 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel Basler
Neuronale Netze mit C# programmieren - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen. Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne grössere Rechnerressourcen umsetzen. Aus dem Inhalt Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Konzepte und Methoden von Machine Learning, neuronale Netze bauen und trainieren, Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron (MLP), Backpropagation, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Machine Learning as a Service, Predictive Analytics, Objekterkennung, Sentiment-Analyse. Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt unter anderem Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein.
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KÜCHENPROFI Glaskeramik Reiniger - schwarz
Der Glaskeramik Reiniger von KÜCHENPROFI sorgt für eine mühelose und gründliche Reinigung von Kochfeldern. Mit seiner scharfen Klinge lassen sich selbst hartnäckige, angetrocknete Verschmutzungen und Krusten einfach entfernen. Effektive Reinigung: Entfernt schonend angetrocknete Speisereste und Verkrustungen von Glaskeramik-Kochfeldern. Sichere Handhabung: Die Klinge kann bei Nichtgebrauch sicher in das Gehäuse eingezogen werden, um Verletzungen vorzubeugen. Hochwertige Materialien: Gefertigt aus einer robusten Kombination von langlebigem Kunststoff und rostfreiem Edelstahl. Ergonomisches Design: Das handliche Gehäuse liegt gut in der Hand und ermöglicht eine präzise Führung mit leichtem Druck. Dieser praktische Küchenhelfer ist ein Spezialist für die Pflege von Glaskeramik. Das durchdachte Design von Ralph Krämer vereint Funktionalität mit Sicherheit. Die scharfe Klinge aus Edelstahl wird im gewünschten Winkel auf die zu reinigende Fläche gesetzt, um Verschmutzungen zu Leibe zu rücken, ohne die empfindliche Oberfläche zu zerkratzen. Das Gehäuse aus hochwertigem Kunststoff bietet dabei einen festen und komfortablen Halt. Nach dem Gebrauch verschwindet die Klinge einfach per Schiebemechanismus im Griff. Für die Reinigung des Schabers selbst genügt eine einfache Handwäsche.
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Neuronale Faltungsnetzwerke - ein fortschrittlicher Ansatz für neuronale Netzwerke, Taschenbuch von Ramya Sri Kovvuri, Verlag Unser Wissen,Neuronale Faltungsnetzwerke - Ein Fortschrittlicher Ansatz Für Neuronale Netzwerke, Taschenbuch Von Ramya Sri Kovvuri, Verlag Unser Wissen, 978-620-6-27211-3, Seitenanzahl: 5243,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Poliboy Glaskeramik SchaberGlaskeramik Schaber, Werkstoff: Stahl / Carbonstahl, Hersteller-Artikelnummer: 126659007, Ausführung des Inhalts bzgl. der Hauptausstattungsteile: 1 Keramikschaber, Gestaltung / Ausführung: Stahlgehäuse / Klinge aus Carbonstahl / rechteckig / Klinge ausfahrbar / Klinge austauschbar, Catering & Haushalt/Kochen/Herdschutz5,34 €*Versand: 6,30 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel BaslerNeuronale Netze mit C# programmieren - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen. Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne grössere Rechnerressourcen umsetzen. Aus dem Inhalt Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Konzepte und Methoden von Machine Learning, neuronale Netze bauen und trainieren, Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron (MLP), Backpropagation, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Machine Learning as a Service, Predictive Analytics, Objekterkennung, Sentiment-Analyse. Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt unter anderem Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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