Maschinelles Lernen in C++ (German Edition)
Maschinelles Lernen in C++: Vollständiger ML-Entwicklungsleitfaden | Erstellen Sie 10 KI-Anwendungen | Einschließlich neuronaler Netze (German Edition) by Jaxon Vyas
German | May 1, 2025 | ISBN: N/A | ASIN: B0F7B1CXRF | 579 pages | EPUB | 0.92 Mb
German | May 1, 2025 | ISBN: N/A | ASIN: B0F7B1CXRF | 579 pages | EPUB | 0.92 Mb
Maschinelles Lernen in C++: Vollständiger Entwicklungsleitfaden für KI-Projekte mit 10 realen Anwendungen
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens – mit der Effizienz und Leistung von C++. Dieses umfassende Fachbuch bietet Ihnen eine praxisorientierte Reise durch alle Stufen der KI-Entwicklung, von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zur Erstellung fortschrittlicher neuronaler Netzwerke.
Während viele Werke auf Python setzen, richtet sich dieses Buch an Entwickler und Ingenieure, die maximale Kontrolle, Performance und Skalierbarkeit benötigen. Mit einem systematisch aufgebauten Lernpfad erlernen Sie nicht nur die Theorie hinter ML-Algorithmen, sondern wenden das Wissen direkt an – durch den Aufbau von 10 vollständigen KI-Projekten in C++.
Was dieses Buch auszeichnet:
- Umfassende Einführung in ML mit C++: Lernen Sie, warum C++ für Hochleistungsanwendungen im ML-Bereich unverzichtbar ist – von Echtzeitsystemen bis zu eingebetteten Geräten.
- Schritt-für-Schritt-Projekte: Bauen Sie reale Anwendungen wie Gesichtserkennungssysteme, Finanzprognosen, Empfehlungssysteme und Deep-Learning-Netzwerke.
- Integration moderner Bibliotheken: Arbeiten Sie mit leistungsstarken C++-Bibliotheken wie TensorFlow C++, Caffe, Dlib und OpenCV.
- GPU-Beschleunigung mit CUDA: Nutzen Sie die parallele Rechenleistung moderner GPUs für Training und Inferenz.
- Tiefe Einblicke in Kern- und Deep-Learning-Algorithmen: Implementieren Sie lineare/logistische Regression, SVM, KNN, Entscheidungsbäume, CNNs, RNNs, LSTMs und GANs – alles in nativem C++.
- Performancefokussiertes Codieren: Erfahren Sie, wie Sie mit Multithreading, Speicheroptimierung und Low-Level-Systemkontrolle leistungsfähige KI-Lösungen entwickeln.
- C++-Entwickler, die in das Feld der künstlichen Intelligenz einsteigen möchten
- Machine-Learning-Interessierte, die skalierbare und performante Anwendungen benötigen
- Ingenieure, die KI in ressourcenbeschränkten oder Echtzeitsystemen einsetzen
- Studierende und Professionals im Bereich Data Science, Robotics, Finance oder Embedded Systems