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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen. **
Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen. **
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Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität
Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität , Die virtuellen Welten, in denen wir uns seit der Pandemie verstärkt bewegen, berühren uns auf unterschiedlichste Weise. Sie sind Teil einer medialen Revolution mit tiefgreifenden Folgen für das Subjekt und erfordern einen kritischen Blick im Spannungsfeld von psychotherapeutischer Klinik, Kulturtheorie und reflexiver Sozialpsychologie. Die Autor*innen des Bandes vertiefen aus einer psychoanalytischen Perspektive unser Verständnis der Digitalisierung in all ihren Facetten und Auswirkungen: Sie fragen, wie sich unser sinnliches Erleben verändert, wie sich virtuelle Berührungen ohne Körper verstehen lassen, welche unbewussten Fantasien wir im virtuellen Raum haben oder ob die mediale Revolution die Versprechen nach mehr gesellschaftlicher Teilhabe diverser Akteur*innen einlösen kann oder die gesellschaftlichen Spaltungen verstärkt. Mit Beiträgen von Clara-Sophie Adamidis, Gudrun Brockhaus, Giuseppe Civitarese, Julia Katharina Degenhardt, Lutz Garrels, Andreas Hamburger, Bernd Heimerl, Andreas P. Herrmann, Alessandra Lemma, Elfriede Löchel, Franz Oberlehner, Carolin Schnackenberg, Sebastian Thrul und Nils F. Töpfer , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202305, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Bibliothek der Psychoanalyse##, Redaktion: Grabska, Klaus~Mauss-Hanke, Angela~Palußek, Utz~Stakelbeck, Falk, Seitenzahl/Blattzahl: 263, Keyword: er Klinik; Spaltung; Geschlecht; Internet; Gesellschaftsanalyse; Digitalisierung; Begegnung; Virtualität; öffentlicher Raum; Psychoanalyse, Fachschema: Analyse / Psychoanalyse~Psychoanalyse - Psychoanalytiker~Psychotherapie / Psychoanalyse, Warengruppe: TB/Psychoanalyse, Fachkategorie: Psychoanalyse (Freud), Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial-Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 204, Breite: 146, Höhe: 20, Gewicht: 386, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, eBook EAN: 9783837979657 9783837979664, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Noble, Safiya Umoja: Algorithms of Oppression
Algorithms of Oppression , A revealing look at how negative biases against women of color are embedded in search engine results and algorithms Run a Google search for "black girls??what will you find? "Big Booty? and other sexually explicit terms are likely to come up as top search terms. But, if you type in "white girls,? the results are radically different. The suggested porn sites and un-moderated discussions about "why black women are so sassy? or "why black women are so angry? presents a disturbing portrait of black wOMhood in modern society. In Algorithms of Oppression, Safiya Umoja Noble challenges the idea that search engines like Google offer an equal playing field for all forms of ideas, identities, and activities. Data discrimination is a real social problem; Noble argues that the combination of private interests in promoting certain sites, along with the monopoly status of a relatively small number of Internet search engines, leads to a biased set of search algorithms that privilege whiteness and discriminate against people of color, specifically women of color. Through an analysis of textual and media searches as well as extensive research on paid online advertising, Noble exposes a culture of racism and sexism in the way discoverability is created online. As search engines and their related companies grow in importance?operating as a source for email, a major vehicle for primary and secondary school learning, and beyond?understanding and reversing these disquieting trends and discriminatory practices is of utmost importance. An original, surprising and, at times, disturbing account of bias on the internet, Algorithms of Oppression contributes to our understanding of how racism is created, maintained, and disseminated in the 21st century. , >
Preis: 31.29 € | Versand*: 0 € -
Introduction to Algorithms (Cormen, Thomas H.)
Introduction to Algorithms , "The leading introductory textbook and reference on algorithms"-- , > , Auflage: 4th edition, Erscheinungsjahr: 20220405, Produktform: Leinen, Autoren: Cormen, Thomas H., Auflage: 22004, Auflage/Ausgabe: 4th edition, Seitenzahl/Blattzahl: 1312, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Keyword: algorithms;computer science book;textbook;data structures and algorithms;technology;computer;computer science;computers;coding;algorithm;code;computer programming;clean code;tech;coding for beginners;ap computer science;computer books;programmer gifts;computer programmer gifts;business;programming;statistics;math;mathematics;mba;healthcare;psychology;problem solving;strategy;logic games;consumer behavior;marketing;data;robotics;school;work;economics;artificial intelligence;apple;ai;self help, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik, Fachkategorie: Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Algorithmen und Datenstrukturen~Informatik, Text Sprache: eng, Verlag: The MIT Press, Verlag: The MIT Press, Länge: 213, Breite: 234, Höhe: 56, Gewicht: 2214, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: CHINA, VOLKSREPUBLIK (CN), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Kubica, Jeremy: Graph Algorithms the Fun Way
Graph Algorithms the Fun Way , Enter the wonderful world of graph algorithms, where you’ll learn when and how to apply these highly useful data structures to solve a wide range of fascinating (and fantastical) computational problems. This book provides a fun and accessible introduction to graph algorithms, commonly used to solve a wide range of computational and mathematical problems. Full of humorous analogies, detailed diagrams, and real-world examples using the Python programming language, Graph Algorithms the Fun Way will show you how graph data structures can model a vast variety of phenomena — from physical mazes to communication networks — while helping you develop a strong foundation for how they work, when to use them, and how to create variants. It starts with the structure of graphs, demonstrating the ways they can represent connections between nodes, such as the best route through a city or how rumors spread in a social network. Each subsequent chapter introduces new graph algorithms along with their underlying concepts and applications — from basic searches to more advanced methods of exploring graphs. You’ll have a blast solving brain-teasers including the 15-square puzzle, matching adopted pets with homes, calculating the maximum flow of a sewage network, traversing magical labyrinths, sorting recipe steps to craft the perfect cookies, and more. You’ll also learn how to: Work with weighted and directed graphs Use heuristics to prioritize which paths in a graph to explore Determine which components of a graph are key for its structural integrity Generate random mazes Guided by the bestselling author of Data Structures the Fun Way , this equally fun follow-up will help you build a strong understanding of a crucial coding topic and apply graph algorithms to your own projects. , >
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie die Effizienz und Nachhaltigkeit städtischer Infrastrukturen verbessert hat. Durch die Integration von KI und IoT können Städte Echtzeitdaten nutzen, um Verkehrsflüsse zu optimieren, Energieverbrauch zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver zu nutzen, um die Lebensqualität der Bürger zu verbessern. Diese Technologien haben auch die Entwicklung von intelligenten Lösungen für Abfallmanagement, Wasserversorgung und städtische Planung vorangetrieben. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie es ermöglicht hat, Städte effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Durch die Integration von KI können Städte Daten analysieren und Prognosen erstellen, um Ressourcen wie Energie und Verkehr besser zu verwalten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und Infrastruktur, was zu einer verbesserten Überwachung und Steuerung von städtischen Systemen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Bürger anzupassen. **
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Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstlicher Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen in verschiedenen Branchen beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstlicher Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen in verschiedenen Branchen maßgeblich beeinflusst. Durch die Integration von KI können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen und personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und die Erfassung von Echtzeitdaten, was zu effizienteren Prozessen und neuen Geschäftsmodellen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Unternehmen, umfassende Einblicke in Kundenverhalten und Markttrends zu gewinnen, was die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen vorantreibt. Insgesamt hat die Konvergenz dieser Technologien die Art und Weise verändert, **
Inwiefern hat die zunehmende Programmierbarkeit von elektronischen Geräten und Maschinen Auswirkungen auf die Bereiche der Automatisierung, Robotik, künstlichen Intelligenz und des Internet der Dinge?
Die zunehmende Programmierbarkeit von elektronischen Geräten und Maschinen ermöglicht eine flexiblere und effizientere Automatisierung von Prozessen in verschiedenen Branchen. Durch die Programmierbarkeit können Roboter und Maschinen individueller und präziser auf spezifische Aufgaben und Anforderungen zugeschnitten werden, was die Effizienz und Produktivität erhöht. Zusätzlich ermöglicht die Programmierbarkeit die Integration von künstlicher Intelligenz in Maschinen und Geräte, was zu einer verbesserten Entscheidungsfindung und Problemlösung führt. Dies trägt zur Entwicklung von fortschrittlicheren und autonomeren Robotern und Maschinen bei. Im Bereich des Internet der Dinge ermöglicht die Programmierbarkeit die nahtlose Integration von Geräten und Maschinen in vernetzte Systeme, was **
Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data und Internet der Dinge das Potenzial, verschiedene Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Produktion zu transformieren?
Die Konvergenz von Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data und Internet der Dinge ermöglicht eine umfassende Datenerfassung und -analyse in Echtzeit, was zu einer besseren Entscheidungsfindung und Effizienz in verschiedenen Branchen führen kann. Im Gesundheitswesen kann dies zu personalisierten Behandlungsplänen und präventiver Medizin führen, im Finanzwesen zu verbessertem Risikomanagement und Betrugserkennung und in der Produktion zu optimierten Prozessen und vorausschauender Wartung. Durch die Integration dieser Technologien können Unternehmen in verschiedenen Branchen ihre Betriebsabläufe verbessern, Kosten senken und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln. **
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Algorithms (Sedgewick, Robert~Wayne, Kevin)
Algorithms , This fourth edition of Robert Sedgewick and Kevin Wayne's Algorithms is one of the most popular textbooks on algorithms today and is widely used in colleges and universities worldwide. The algorithms in this book - including 50 algorithms every programmer should know - represent a body of knowledge developed over the last 50 years that has become indispensable, not just for professional programmers and computer science students but for any student with interests in science, mathematics, and engineering and for students who use computation in the liberal arts. In this edition, new Java implementations are written in an accessible modular programming style, where all of the code is exposed to the reader and ready to use. The companion web site, algs4.cs.princeton.edu, contains: An online synopsis Full Java implementations Test data Exercises and answers Dynamic visualizations Lecture slides Programming assignments with checklists Links to related material The MOOC related to this book is accessible via the "Online Course" link at algs4.cs.princeton.edu. The course, offered each fall and spring, offers more than 100 video lecture segments that are integrated with the text, extensive online assessments, and the large-scale discussion forums that have proven so valuable. Robert Sedgewick and Kevin Wayne are developing a modern approach to disseminating knowledge that fully embraces technology, enabling people all around the world to discover new ways of learning and teaching. By integrating their state-of-the-art textbook, online content, and MOOC, they have built a unique resource that greatly expands the breadth and depth of the educational experience. , > , Auflage: 4th revised edition, Erscheinungsjahr: 20110309, Produktform: Leinen, Autoren: Sedgewick, Robert~Wayne, Kevin, Auflage: 11004, Auflage/Ausgabe: 4th revised edition, Seitenzahl/Blattzahl: 976, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: EDV / Theorie / Informatik / Allgemeines, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Addison Wesley, Verlag: Addison Wesley, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 238, Breite: 195, Höhe: 38, Gewicht: 1630, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9780201361209, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Tuckfield, Bradford: Dive Into Algorithms
Dive Into Algorithms , Algorithms for the Adventurous explores the problem-solving superpowers that guide computers, and how they can help you in daily life. What do catching a fly ball, filing your taxes, and baking a cake have in common? They're all algorithms - sets of instructions - in action. Algorithms are everywhere; master them, and you'll not only be better at using computers, you'll be better at life. Algorithms for the Adventurous unravels the complexities that belie the algorithmic approach to solving problems. It's a fun, lively introduction to the subject that will take you around the globe and back through time. Along the way, you'll become familiar with algorithmic procedures like searching, sorting, and optimization, and develop your ability to implement popular methods used in machine learning and artificial intelligence (AI). You'll also learn: • Algorithms for debugging code, maximizing revenue, scheduling tasks, and creating decision trees • How to measure the efficiency and speed of algorithms • The subconscious algorithms governing human behavior, and what they teach us about designing computer algorithms • How to generate Voronoi diagrams, useful in a variety of geometric applications • How to use algorithms to create a simple chatbot or play a game The book is packed with illustrative examples of functioning code written in the latest version of Python, with each snippet thoroughly explained and easily adaptable to a variety of uses. More importantly, you'll discover that algorithms help us organize the world around us. Just as they're instructive to computers, they're instructive in optimizing our daily lives - but only if you're adventurous enough to use them. , >
Preis: 30.29 € | Versand*: 0 € -
Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität
Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität , Die virtuellen Welten, in denen wir uns seit der Pandemie verstärkt bewegen, berühren uns auf unterschiedlichste Weise. Sie sind Teil einer medialen Revolution mit tiefgreifenden Folgen für das Subjekt und erfordern einen kritischen Blick im Spannungsfeld von psychotherapeutischer Klinik, Kulturtheorie und reflexiver Sozialpsychologie. Die Autor*innen des Bandes vertiefen aus einer psychoanalytischen Perspektive unser Verständnis der Digitalisierung in all ihren Facetten und Auswirkungen: Sie fragen, wie sich unser sinnliches Erleben verändert, wie sich virtuelle Berührungen ohne Körper verstehen lassen, welche unbewussten Fantasien wir im virtuellen Raum haben oder ob die mediale Revolution die Versprechen nach mehr gesellschaftlicher Teilhabe diverser Akteur*innen einlösen kann oder die gesellschaftlichen Spaltungen verstärkt. Mit Beiträgen von Clara-Sophie Adamidis, Gudrun Brockhaus, Giuseppe Civitarese, Julia Katharina Degenhardt, Lutz Garrels, Andreas Hamburger, Bernd Heimerl, Andreas P. Herrmann, Alessandra Lemma, Elfriede Löchel, Franz Oberlehner, Carolin Schnackenberg, Sebastian Thrul und Nils F. Töpfer , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202305, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Bibliothek der Psychoanalyse##, Redaktion: Grabska, Klaus~Mauss-Hanke, Angela~Palußek, Utz~Stakelbeck, Falk, Seitenzahl/Blattzahl: 263, Keyword: er Klinik; Spaltung; Geschlecht; Internet; Gesellschaftsanalyse; Digitalisierung; Begegnung; Virtualität; öffentlicher Raum; Psychoanalyse, Fachschema: Analyse / Psychoanalyse~Psychoanalyse - Psychoanalytiker~Psychotherapie / Psychoanalyse, Warengruppe: TB/Psychoanalyse, Fachkategorie: Psychoanalyse (Freud), Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial-Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 204, Breite: 146, Höhe: 20, Gewicht: 386, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, eBook EAN: 9783837979657 9783837979664, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Noble, Safiya Umoja: Algorithms of Oppression
Algorithms of Oppression , A revealing look at how negative biases against women of color are embedded in search engine results and algorithms Run a Google search for "black girls??what will you find? "Big Booty? and other sexually explicit terms are likely to come up as top search terms. But, if you type in "white girls,? the results are radically different. The suggested porn sites and un-moderated discussions about "why black women are so sassy? or "why black women are so angry? presents a disturbing portrait of black wOMhood in modern society. In Algorithms of Oppression, Safiya Umoja Noble challenges the idea that search engines like Google offer an equal playing field for all forms of ideas, identities, and activities. Data discrimination is a real social problem; Noble argues that the combination of private interests in promoting certain sites, along with the monopoly status of a relatively small number of Internet search engines, leads to a biased set of search algorithms that privilege whiteness and discriminate against people of color, specifically women of color. Through an analysis of textual and media searches as well as extensive research on paid online advertising, Noble exposes a culture of racism and sexism in the way discoverability is created online. As search engines and their related companies grow in importance?operating as a source for email, a major vehicle for primary and secondary school learning, and beyond?understanding and reversing these disquieting trends and discriminatory practices is of utmost importance. An original, surprising and, at times, disturbing account of bias on the internet, Algorithms of Oppression contributes to our understanding of how racism is created, maintained, and disseminated in the 21st century. , >
Preis: 31.29 € | Versand*: 0 €
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen. **
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie die Effizienz und Nachhaltigkeit städtischer Infrastrukturen verbessert hat. Durch die Integration von KI und IoT können Städte Echtzeitdaten nutzen, um Verkehrsflüsse zu optimieren, Energieverbrauch zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver zu nutzen, um die Lebensqualität der Bürger zu verbessern. Diese Technologien haben auch die Entwicklung von intelligenten Lösungen für Abfallmanagement, Wasserversorgung und städtische Planung vorangetrieben. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie es ermöglicht hat, Städte effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Durch die Integration von KI können Städte Daten analysieren und Prognosen erstellen, um Ressourcen wie Energie und Verkehr besser zu verwalten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und Infrastruktur, was zu einer verbesserten Überwachung und Steuerung von städtischen Systemen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Bürger anzupassen. **
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Introduction to Algorithms (Cormen, Thomas H.)
Introduction to Algorithms , "The leading introductory textbook and reference on algorithms"-- , > , Auflage: 4th edition, Erscheinungsjahr: 20220405, Produktform: Leinen, Autoren: Cormen, Thomas H., Auflage: 22004, Auflage/Ausgabe: 4th edition, Seitenzahl/Blattzahl: 1312, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Keyword: algorithms;computer science book;textbook;data structures and algorithms;technology;computer;computer science;computers;coding;algorithm;code;computer programming;clean code;tech;coding for beginners;ap computer science;computer books;programmer gifts;computer programmer gifts;business;programming;statistics;math;mathematics;mba;healthcare;psychology;problem solving;strategy;logic games;consumer behavior;marketing;data;robotics;school;work;economics;artificial intelligence;apple;ai;self help, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik, Fachkategorie: Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Algorithmen und Datenstrukturen~Informatik, Text Sprache: eng, Verlag: The MIT Press, Verlag: The MIT Press, Länge: 213, Breite: 234, Höhe: 56, Gewicht: 2214, Produktform: Gebunden, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: CHINA, VOLKSREPUBLIK (CN), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0070, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Kubica, Jeremy: Graph Algorithms the Fun Way
Graph Algorithms the Fun Way , Enter the wonderful world of graph algorithms, where you’ll learn when and how to apply these highly useful data structures to solve a wide range of fascinating (and fantastical) computational problems. This book provides a fun and accessible introduction to graph algorithms, commonly used to solve a wide range of computational and mathematical problems. Full of humorous analogies, detailed diagrams, and real-world examples using the Python programming language, Graph Algorithms the Fun Way will show you how graph data structures can model a vast variety of phenomena — from physical mazes to communication networks — while helping you develop a strong foundation for how they work, when to use them, and how to create variants. It starts with the structure of graphs, demonstrating the ways they can represent connections between nodes, such as the best route through a city or how rumors spread in a social network. Each subsequent chapter introduces new graph algorithms along with their underlying concepts and applications — from basic searches to more advanced methods of exploring graphs. You’ll have a blast solving brain-teasers including the 15-square puzzle, matching adopted pets with homes, calculating the maximum flow of a sewage network, traversing magical labyrinths, sorting recipe steps to craft the perfect cookies, and more. You’ll also learn how to: Work with weighted and directed graphs Use heuristics to prioritize which paths in a graph to explore Determine which components of a graph are key for its structural integrity Generate random mazes Guided by the bestselling author of Data Structures the Fun Way , this equally fun follow-up will help you build a strong understanding of a crucial coding topic and apply graph algorithms to your own projects. , >
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Wie können Big Data Analytics-Technologien im Projektmanagement eingesetzt werden?
Big Data Analytics-Technologien können im Projektmanagement eingesetzt werden, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren. Dies ermöglicht es Projektmanagern, Trends und Muster zu erkennen, Risiken frühzeitig zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können Big Data Analytics-Technologien auch zur Vorhersage von Projektverzögerungen oder zur Optimierung von Ressourcen eingesetzt werden. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstlicher Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen in verschiedenen Branchen beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstlicher Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen in verschiedenen Branchen maßgeblich beeinflusst. Durch die Integration von KI können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen und personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und die Erfassung von Echtzeitdaten, was zu effizienteren Prozessen und neuen Geschäftsmodellen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Unternehmen, umfassende Einblicke in Kundenverhalten und Markttrends zu gewinnen, was die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen vorantreibt. Insgesamt hat die Konvergenz dieser Technologien die Art und Weise verändert, **
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Inwiefern hat die zunehmende Programmierbarkeit von elektronischen Geräten und Maschinen Auswirkungen auf die Bereiche der Automatisierung, Robotik, künstlichen Intelligenz und des Internet der Dinge?
Die zunehmende Programmierbarkeit von elektronischen Geräten und Maschinen ermöglicht eine flexiblere und effizientere Automatisierung von Prozessen in verschiedenen Branchen. Durch die Programmierbarkeit können Roboter und Maschinen individueller und präziser auf spezifische Aufgaben und Anforderungen zugeschnitten werden, was die Effizienz und Produktivität erhöht. Zusätzlich ermöglicht die Programmierbarkeit die Integration von künstlicher Intelligenz in Maschinen und Geräte, was zu einer verbesserten Entscheidungsfindung und Problemlösung führt. Dies trägt zur Entwicklung von fortschrittlicheren und autonomeren Robotern und Maschinen bei. Im Bereich des Internet der Dinge ermöglicht die Programmierbarkeit die nahtlose Integration von Geräten und Maschinen in vernetzte Systeme, was **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data und Internet der Dinge das Potenzial, verschiedene Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Produktion zu transformieren?
Die Konvergenz von Technologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data und Internet der Dinge ermöglicht eine umfassende Datenerfassung und -analyse in Echtzeit, was zu einer besseren Entscheidungsfindung und Effizienz in verschiedenen Branchen führen kann. Im Gesundheitswesen kann dies zu personalisierten Behandlungsplänen und präventiver Medizin führen, im Finanzwesen zu verbessertem Risikomanagement und Betrugserkennung und in der Produktion zu optimierten Prozessen und vorausschauender Wartung. Durch die Integration dieser Technologien können Unternehmen in verschiedenen Branchen ihre Betriebsabläufe verbessern, Kosten senken und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln. **
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