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Produkt zum Begriff Maschinelles Gerben:
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Ottiger, Helmut: Gerben
Gerben , Kompaktes Wissen für Hobbygerber - Methoden für jede Art von Fell oder Leder - Mit Tipps zur Leder- und Fellpflege - Mit neuen Erkenntnissen zur Hirngerbung Genau wie unsere Vorfahren, aber auch mit modernen Methoden, kann jeder selbst Leder und Felle herstellen - auch ohne harte Chemikalien. Der Ethnologe und Hobbygerber zeigt, wie's geht: Von der Beschaffung der Haut über alternative Techniken bis zur Pflege der fertigen Produkte. Dazu erfahren Sie alles über die Eigenschaften der verschiedenen Häute und Leder und die gesetzlichen Vorschriften. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Produktform: Kartoniert, Fachkategorie: Traditionelles Handwerk, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Ulmer Eugen Verlag, Verlag: Ulmer Eugen Verlag, Verlag: Verlag Eugen Ulmer, Länge: 236, Breite: 169, Höhe: 10, Gewicht: 334, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Vorgänger EAN: 9783800146512 9783800172412, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0014, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 892777
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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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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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Wie funktioniert Leder gerben?
Wie funktioniert Leder gerben?
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Wie kann man Kaninchenfelle mit Eichenrinde gerben?
Um Kaninchenfelle mit Eichenrinde zu gerben, musst du zuerst die Felle von Fleisch und Fett befreien. Dann weichst du die Felle in einer Lösung aus Wasser und Eichenrinde ein und lässt sie für mehrere Tage darin liegen. Anschließend werden die Felle ausgespült, getrocknet und geschmeidig gemacht.
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Wie wurde das Gerben im Altertum durchgeführt?
Im Altertum wurde das Gerben von Tierhäuten durch verschiedene Verfahren durchgeführt. Eine gängige Methode war das Einlegen der Häute in eine Mischung aus Wasser, Pflanzenextrakten und tierischen Fetten, um sie weich und haltbar zu machen. Anschließend wurden die Häute mechanisch bearbeitet, um überschüssiges Fett und Fleischreste zu entfernen.
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Wie kann man in Minecraft Leder gerben?
Um Leder in Minecraft zu gerben, musst du zuerst Rinder finden und töten, um ihre Lederhaut zu erhalten. Dann musst du die Lederhaut in einen Ofen legen, um sie zu gerben. Nach einiger Zeit wird das Leder fertig sein und du kannst es verwenden, um Rüstungen, Bücher oder andere Gegenstände herzustellen.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles Gerben:
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PETKIT Tierfell Staubsauger-Set
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Blauer für Frauen/Mädchen. 24WBLGK03077 Kristin Junior langer Pelzmantel schwarz (10años= 140cm), Lässig, Nylon, Kinderbekleidung
Wasserabweisender langer Mantel für Mädchen mit horizontal gestreifter Steppung, abnehmbarem Pelzbesatz und kontrastfarbigem Futter. Kleidungsstück für Mädchen mit modischen Farben und taillenbetontem Schnitt. - Feste Kapuze - Hergestellt aus glänzendem Nylon - Abnehmbares echtes Waschbärfell - Gefüttert mit kontrastfarbenem Nylon - 90/10 Daunenfüllung - Verdeckter Reißverschluss - Abdeckung am Halsausschnitt - Taschen mit Reißverschluss - Innentaschen mit Klettverschluss. - Glitzerpatch und Logo-Pin. Ref.: 24WBLGK03077, Farbe: Schwarz, Stil: Lässig, Material: Nylon
Preis: 240.49 € | Versand*: 4.99 € -
Blauer für Frauen/Mädchen. 24WBLGK03077 Kristin Junior langer silberner Pelzmantel (10años= 140cm), Lässig, Nylon, Kinderbekleidung
Wasserabweisender langer Mantel für Mädchen mit horizontal gestreifter Steppung, abnehmbarem Pelzbesatz und kontrastfarbigem Futter. Kleidungsstück für Mädchen mit modischen Farben und taillenbetontem Schnitt. - Feste Kapuze - Hergestellt aus glänzendem Nylon - Abnehmbares echtes Waschbärfell - Gefüttert mit kontrastfarbenem Nylon - 90/10 Daunenfüllung - Verdeckter Reißverschluss - Abdeckung am Halsausschnitt - Taschen mit Reißverschluss - Innentaschen mit Klettverschluss. - Glitzerpatch und Logo-Pin. Ref.: 24WBLGK03077, Farbe: Silber, Stil: Lässig, Material: Nylon
Preis: 240.49 € | Versand*: 4.99 € -
Blauer für Frauen/Mädchen. 24WBLGK03077 Kristin Junior langer Pelzmantel schwarz (12años= 152cm), Lässig, Nylon, Kinderbekleidung
Wasserabweisender langer Mantel für Mädchen mit horizontal gestreifter Steppung, abnehmbarem Pelzbesatz und kontrastfarbigem Futter. Kleidungsstück für Mädchen mit modischen Farben und taillenbetontem Schnitt. - Feste Kapuze - Hergestellt aus glänzendem Nylon - Abnehmbares echtes Waschbärfell - Gefüttert mit kontrastfarbenem Nylon - 90/10 Daunenfüllung - Verdeckter Reißverschluss - Abdeckung am Halsausschnitt - Taschen mit Reißverschluss - Innentaschen mit Klettverschluss. - Glitzerpatch und Logo-Pin. Ref.: 24WBLGK03077, Farbe: Schwarz, Stil: Lässig, Material: Nylon
Preis: 240.49 € | Versand*: 4.99 €
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Wie lange dauert es ein Fell zu gerben?
Die Dauer, um ein Fell zu gerben, hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Fells, dem gewählten Gerbverfahren und der Erfahrung des Gerbers. In der Regel kann der Gerbprozess mehrere Tage bis Wochen dauern. Bei traditionellen Methoden wie der Gerbung mit pflanzlichen Gerbstoffen kann der Prozess länger dauern als bei modernen chemischen Verfahren. Es ist wichtig, dass der Gerbprozess sorgfältig überwacht wird, um sicherzustellen, dass das Fell richtig gegerbt wird und die gewünschte Qualität erreicht wird. Letztendlich kann die Dauer variieren und hängt von den spezifischen Umständen ab.
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Welche Pflanzen extrahieren Gerbstoffe, zum Beispiel aus Rinde oder Früchten, zum Gerben?
Einige Pflanzen, die Gerbstoffe enthalten und für das Gerben verwendet werden können, sind beispielsweise Eichenrinde, Quebracho-Holz, Mimosenrinde und Tara-Früchte. Diese Pflanzen enthalten hohe Konzentrationen an Tanninen, die für ihre gerbenden Eigenschaften bekannt sind. Die Gerbstoffe werden aus der Rinde oder den Früchten extrahiert und dann zur Gerbung von Tierhäuten und -fellen verwendet.
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
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Wie kann man Leder auf natürliche Weise gerben, ohne dabei die Umwelt zu belasten?
Man kann Leder auf natürliche Weise gerben, indem man pflanzliche Gerbstoffe wie Tannine aus Rinde, Blättern oder Früchten verwendet. Diese Methode ist umweltfreundlicher als chemische Gerbverfahren. Zudem sollte das Abwasser aus dem Gerbprozess ordnungsgemäß behandelt werden, um die Umweltbelastung zu minimieren.
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