Bringmann Oliver (14 results)
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Taschenbuch. Condition: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch bietet eine Einführung in die wichtigsten Themen rund um Eingebettete Systeme wie zum Beispiel Technologien, Entwicklungsmethodik, Modelle, Eingebettete KI-Systeme, Systembeschreibungssprachen, Hardware-Synthese, Kommunikation und Netzw…erke. Künstliche Neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen breiten sich in beispiellosem Tempo aus und erfassen viele Bereiche unseres Lebens. Diesem Trend haben wir Rechnung getragen und Eingebetteten KI-Systemen ein eigenes Kapitel gewidmet, in dem wir nach einer kurzen Einführung in maschinelles Lernen und Tiefe Neuronale Netzwerke (DNNs) auf den Energiebedarf sowie auf die Optimierung und Implementierung von KI-Systemen eingehen. Als eines der wenigen deutschsprachigen Lehrbücher schafft es dieses Buch, grundlegendes praktisches Wissen über Eingebettete Systeme zu vermitteln. Der Stoff wird anschaulich mit vielen Bildern und Beispielen dargestellt und auf mathematische Beweise bewusst verzichtet. Das Werk ist didaktisch entsprechend den Vorlesungen an Universitäten und Hochschulen aufgebaut. Einzelne Kapitel können als getrennte Vorlesungseinheiten verwendet werden.
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Taschenbuch. Condition: Neu. Eingebettete Systeme | Entwurf, Synthese und Edge AI | Oliver Bringmann (u. a.) | Taschenbuch | XVI | Deutsch | 2022 | De Gruyter Oldenbourg | EAN 9783110702057 | Verantwortliche Person für die EU: Walter de Gruyter GmbH, De Gruyter GmbH, Genthiner Str. 13, 10785 Berlin, productsafety[at]degruyterbri…ll[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware - Dieses Buch bietet eine Einführung in die wichtigsten Themen rund um Eingebettete Systeme wie zum Beispiel Technologien, Entwicklungsmethodik, Modelle, Eingebettete KI-Systeme, Systembeschreibungssprachen, Hardware-Synthese, Kommun…ikation und Netzwerke. Künstliche Neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen breiten sich in beispiellosem Tempo aus und erfassen viele Bereiche unseres Lebens. Diesem Trend haben wir Rechnung getragen und Eingebetteten KI-Systemen ein eigenes Kapitel gewidmet, in dem wir nach einer kurzen Einführung in maschinelles Lernen und Tiefe Neuronale Netzwerke (DNNs) auf den Energiebedarf sowie auf die Optimierung und Implementierung von KI-Systemen eingehen. Als eines der wenigen deutschsprachigen Lehrbücher schafft es dieses Buch, grundlegendes praktisches Wissen über Eingebettete Systeme zu vermitteln. Der Stoff wird anschaulich mit vielen Bildern und Beispielen dargestellt und auf mathematische Beweise bewusst verzichtet. Das Werk ist didaktisch entsprechend den Vorlesungen an Universitäten und Hochschulen aufgebaut. Einzelne Kapitel können als getrennte Vorlesungseinheiten verwendet werden. 534 pp. Deutsch.
