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Gesamtkatalog

Catalogue complet

Berichte aus der Elektrotechnik

Schierholz C: Methods of Machine
Learning for Analysis and Decoupling of

Methods of Machine Learning for Analysis and Decoupling of Power Delivery Networks on Printed Circuit Boards

What AI Can’t Do Without You

The Human Advantage

Modern Trends In Financial Engineering

Multiscale Financial Data Analytics and Machine Learning offers a systematic and comprehensive study on the multiscale approach to financial data analytics and machine learning. This book covers an array of multiscale methods to discover the properties of various timescales embedded in a financial time series, including noise-assisted empirical mode decomposition methods. Important interpretable multiscale outputs from the estimation are recognized as a new set of features that can be used for machine learning. The feature selection problem for machine learning is examined in this volume.This book offers an applied quantitative approach that combines novel analytical methodologies and practical applications to a wide array of examples with real-world data. It is self-contained and organized in its presentation. The explanations of the methodologies are both accessible and detailed enough to capture the interest of the curious student or researcher. Step-by-step descriptions of the algorithms are provided for straightforward implementation.

Multiscale Financial Data Analytics And Machine Learning

AN INSTANT NATIONAL BESTSELLER “Evenhanded and insightful.”&nbsp; —Publisher’s Weekly (starred review) “An accessible, often fascinating primer.... Essential, illuminating reading.” —Kirkus From the author of the New York Times bestseller The Digital Doctor comes an engaging, clear-eyed, and ultimately hopeful examination of healthcare’s efforts to embrace generative artificial intelligence. In A Giant Leap, physician and thought leader Robert Wachter navigates between hype and skepticism to make a compelling case for AI’s power to transform healthcare. He argues that, in a system buckling under the weight of bureaucratic pressures, soaring costs, and clinician burnout, AI doesn’t need to be perfect—it only needs to be better. Drawing on extensive research and more than 100 interviews with pioneers across medicine, technology, policy, and business, Wachter shows how AI is already entering hospitals and clinics to draft notes, field patient questions, recommend treatments, interpret images, and guide surgeries. He unflinchingly confronts risks like hallucinations, biases, and misinformation, while revealing how AI can now match, and sometimes surpass, physicians in areas ranging from diagnosis to empathy. But this isn’t simply a technology story. It’s about the human choices that will determine whether AI becomes healthcare’s salvation or another source of harm and frustration.&nbsp; Blending clinical insight, vivid storytelling, and journalistic precision, A Giant Leap offers an indispensable roadmap for healthcare leaders, clinicians, and patients. It&nbsp;is a vibrant and timely account of how AI is changing what it means to care—and be cared for—in this age of astonishing technology.

AN INSTANT NATIONAL BESTSELLER “Evenhanded and insightful.”&nbsp; —Publisher’s Weekly (starred review) “An accessible, often fascinating primer.... Essential, illuminating reading.” —Kirkus From the author of the New York Times bestseller The Digital Doctor comes an engaging, clear-eyed, and ultimately hopeful examination of healthcare’s efforts to embrace generative artificial intelligence. In A Giant Leap, physician and thought leader Robert Wachter navigates between hype and skepticism to make a compelling case for AI’s power to transform healthcare. He argues that, in a system buckling under the weight of bureaucratic pressures, soaring costs, and clinician burnout, AI doesn’t need to be perfect—it only needs to be better. Drawing on extensive research and more than 100 interviews with pioneers across medicine, technology, policy, and business, Wachter shows how AI is already entering hospitals and clinics to draft notes, field patient questions, recommend treatments, interpret images, and guide surgeries. He unflinchingly confronts risks like hallucinations, biases, and misinformation, while revealing how AI can now match, and sometimes surpass, physicians in areas ranging from diagnosis to empathy. But this isn’t simply a technology story. It’s about the human choices that will determine whether AI becomes healthcare’s salvation or another source of harm and frustration.&nbsp; Blending clinical insight, vivid storytelling, and journalistic precision, A Giant Leap offers an indispensable roadmap for healthcare leaders, clinicians, and patients. It&nbsp;is a vibrant and timely account of how AI is changing what it means to care—and be cared for—in this age of astonishing technology.

How AI Is Transforming Healthcare and What That Means for Our Future

A Giant Leap

- Bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche von Data Science und KI 
- Mit Fallbeispielen aus der Praxis, um die beschriebenen Konzepte greifbar zu machen 
- Mit praktischen Beispielen, die Ihnen helfen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen 
- Neu in der 4. Auflage: Kapitel zu Vibe Coding und KI-Agenten
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches

Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft viel gesprochen wird, die aber auch am häufigsten missverstanden werden. Dieses Buch erklärt die Konzepte und vermittelt Ihnen das praktische Wissen, um sie zu nutzen. 
Anhand von Übungen und Beispielen aus der Praxis wird Ihnen gezeigt, wie Sie Data-Science-Methoden anwenden, Datenplattformen aufbauen und daten- und ML-gesteuerte Projekte in die Produktion überführen können. Es hilft Ihnen zu verstehen - und den verschiedenen Interessengruppen zu erläutern -, wie mit diesen Techniken Mehrwert generiert wird. 
Auf dem Weg lernen Sie wesentliche Data-Science-Konzepte kennen einschließlich der Grundlagen der Statistik, der Mathematik und des maschinellen Lernens. Wichtige Themen wie kritisches Denken, rechtliche und ethische Überlegungen und der Aufbau leistungsfähiger Datenteams werden ebenfalls behandelt. 
Von angehenden Data Scientists über erfahrene Data Engineers bis hin zu Data Leadern - sie alle erhalten die Antwort auf folgenden Fragen: Wie kann ein Unternehmen datengetriebener werden, welche Herausforderungen können sich ergeben und wie können sie dazu beitragen, dass diese Reise ein Erfolg wird? 

Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus Wirtschaft und Wissenschaft, darunter Data Scientists, Ingenieur:innen, Führungskräfte aus der Wirtschaft und Rechtsexpert:innen. Alle sind Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG), einer NGO, die sich zum Ziel gesetzt hat, eine Plattform für den Wissensaustausch über die Anwendung von Data Science, KI und maschinellem Lernen zu schaffen. Dabei soll das Bewusstsein für die Chancen und potenziellen Risiken dieser Technologien geschärft werden.

AUS DEM INHALT // Kritisches Denken und Datenkultur: Wie evidenzbasierte Entscheidungsfindung die Grundlage für effektive KI ist. / Machine Learning: Grundlagen der Mathematik, Statistik, ML-Algorithmen und -Architekturen / Natural Language Processing und Computer Vision: Wie man aus Text-, Bild- und Videodateien wertvolle Erkenntnisse für reale Anwendungen gewinnt. / Grundlagenmodelle und generative KI: Verstehen von Stärken und Herausforderungen in Bezug auf Text, Bild, Video etc. / ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt / Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists

- Bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche von Data Science und KI 
- Mit Fallbeispielen aus der Praxis, um die beschriebenen Konzepte greifbar zu machen 
- Mit praktischen Beispielen, die Ihnen helfen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen 
- Neu in der 4. Auflage: Kapitel zu Vibe Coding und KI-Agenten
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches
Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft viel gesprochen wird, die aber auch am häufigsten missverstanden werden. Dieses Buch erklärt die Konzepte und vermittelt Ihnen das praktische Wissen, um sie zu nutzen. 
Anhand von Übungen und Beispielen aus der Praxis wird Ihnen gezeigt, wie Sie Data-Science-Methoden anwenden, Datenplattformen aufbauen und daten- und ML-gesteuerte Projekte in die Produktion überführen können. Es hilft Ihnen zu verstehen – und den verschiedenen Interessengruppen zu erläutern –, wie mit diesen Techniken Mehrwert generiert wird. 
Auf dem Weg lernen Sie wesentliche Data-Science-Konzepte kennen einschließlich der Grundlagen der Statistik, der Mathematik und des maschinellen Lernens. Wichtige Themen wie kritisches Denken, rechtliche und ethische Überlegungen und der Aufbau leistungsfähiger Datenteams werden ebenfalls behandelt. 
Von angehenden Data Scientists über erfahrene Data Engineers bis hin zu Data Leadern – sie alle erhalten die Antwort auf folgenden Fragen: Wie kann ein Unternehmen datengetriebener werden, welche Herausforderungen können sich ergeben und wie können sie dazu beitragen, dass diese Reise ein Erfolg wird? 
AUS DEM INHALT // Kritisches Denken und Datenkultur: Wie evidenzbasierte Entscheidungsfindung die Grundlage für effektive KI ist. / Machine Learning: Grundlagen der Mathematik, Statistik, ML-Algorithmen und -Architekturen / Natural Language Processing und Computer Vision: Wie man aus Text-, Bild- und Videodateien wertvolle Erkenntnisse für reale Anwendungen gewinnt. / Grundlagenmodelle und generative KI: Verstehen von Stärken und Herausforderungen in Bezug auf Text, Bild, Video etc. / ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt / Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists / Bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Anwendungsbereiche von Data Science und KI / Mit Fallbeispielen aus der Praxis, um die beschriebenen Konzepte greifbar zu machen / Mit praktischen Beispielen, die Ihnen helfen, einfache Datenanalyseprojekte durchzuführen / Neu in der 4. Auflage: Kapitel zu Vibe Coding und KI-Agenten

Mit Machine Learning und Datenanalyse Wert aus Daten generieren

Handbuch Data Science und KI

A New York Times and Sunday Times Bestseller Winner of the National Book Critics Circle Award 2025 Longlisted for the 2025 Financial Times &amp; Schroders Business Book of the Year Shortlisted for Foyles Non Fiction Book of the Year 2025 An eye-opening account of the tech arms race shaping out planet, from an award-winning journalist and AI insider to the world of Sam Altman and OpenAI When longtime AI expert and journalist Karen Hao first began covering OpenAI in 2019, she thought they were the good guys. Founded as a nonprofit with safety enshrined as its core mission, it was meant, its leader Sam Altman told us, to act as a check against more purely market forces. But the core truth of this massively disruptive sector is that it requires an unprecedented amount of proprietary resources: the 'compute' power of scarce high-end chips, the sheer volume of data that needs to be amassed at scale, the humans on the ground 'cleaning it up' for sweatshop wages throughout the Global South, and a truly alarming spike in the need for energy and water underlying everything. We have entered a new, ominous age of empire with OpenAI setting a breakneck pace, as a small group of the most valuable companies in human history try to chase it down. In exhilarating prose and with unparalleled access to those closest to Sam Altman, Hao recounts the meteoric rise of OpenAI and shows us the sinister impact that this industry is having on society.

Inside the reckless race for total domination

Empire of AI

Sustainable Aviation

This book provides readers with a comprehensive understanding of electric-oriented aviation, its underlying technologies, and its potential impact on the future of air travel. It encourages readers to envision a more sustainable future and become aware of the transformative potential of sustainable aviation and its positive impact on the environment. Coverage highlights the environmental benefits of electric aviation, such as reduced greenhouse gas emissions, noise pollution, and improved air quality. It also explores market trends, potential business opportunities, and investment prospects and offers a glimpse into a future where electric aviation becomes commonplace.&nbsp; Electric-Oriented Aviation&nbsp;
 provides readers with the knowledge, inspiration, awareness, and opportunities in electric aviation technology, empowering them to be informed and engaged participants in shaping the future of sustainable air travel.
 <ul><li>Examines the underlying technologies associated with electric aviation;&nbsp;</li><li>Explores real-world applications;&nbsp;</li><li>Offers the latest insights from a team of global experts;&nbsp;</li></ul>

This book provides readers with a comprehensive understanding of electric-oriented aviation, its underlying technologies, and its potential impact on the future of air travel. It encourages readers to envision a more sustainable future and become aware of the transformative potential of sustainable aviation and its positive impact on the environment. Coverage highlights the environmental benefits of electric aviation, such as reduced greenhouse gas emissions, noise pollution, and improved air quality. It also explores market trends, potential business opportunities, and investment prospects and offers a glimpse into a future where electric aviation becomes commonplace.&nbsp;Electric-Oriented Aviation&nbsp;
 provides readers with the knowledge, inspiration, awareness, and opportunities in electric aviation technology, empowering them to be informed and engaged participants in shaping the future of sustainable air travel.
 Unique Selling Point:&nbsp;<ul><li>Examines the underlying technologies associated with electric aviation;</li><li>Explores real-world applications;</li><li>Offers the latest insights from a team of global experts.</li></ul>

Electric-Oriented Aviation

WiWi klipp & klar

In Zeiten digitaler Transformation liefert dieses Buch eine schnelle und zugleich fundierte Einführung in alle wichtigen Bereiche der Wirtschaftsinformatik. Aufbauend auf der Struktur der ersten Auflage wurden die Inhalte aktualisiert, erweitert und konsequent an aktuelle Entwicklungen ausgerichtet. Neben bewährten Grundlagen wurden insbesondere Themen wie generative Künstliche Intelligenz, KI-Agenten, NoSQL-Datenbanken, Cloud Resource Management und FinOps sowie aktuelle IT-Governance-Ansätze integriert und praxisnah aufbereitet.&nbsp;Das Buch richtet sich an Studierende und Studieninteressierte aller Fachrichtungen mit Bezug zur Wirtschaftsinformatik ebenso wie an Praktiker*innen, die ihr Wissen gezielt auffrischen und einen Einblick in aktuelle Entwicklungen erlangen möchten. Anschauliche Grafiken, konkrete Beispiele sowie durchgängige Aufgaben mit Lösungen fördern das Verständnis und ermöglichen die direkte Anwendung des Gelernten. Der modulare Aufbau erlaubt einen flexiblen Einstieg in alle Themenbereiche.Der Inhalt<ul><li>Planung und Konzeption von IT-Systemen: Geschäftsprozesse, Datenbanken</li><li>Umsetzung von IT-Systemen: Netzwerke, Cloud-Computing, Digital Business, IT-Sicherheit</li><li>Management von IT-Systemen: IT-Controlling, Business Intelligence, IT-Service Management</li><li>Weiterentwicklung und Zukunftstechnologien: Internet of Things, Virtual/ Augmented Reality, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen</li></ul>
 Die Autor*innen
 
 Anett Mehler-Bicher 
 
 und 
 Bernhard Ostheimer 
 sind Professoren für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz.
 Frank Mehler
 lehrt als Professor an der TH Bingen Informatik und Wirtschaftsingenieurwesen sowie Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz.
 Nicolai Kuntze
 lehrt als Professor an der Hochschule Mainz Informatik, insbesondere IT-Sicherheit.
 Lothar Steiger
 ist als Lehrbeauftragter für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Mainz tätig.

In Zeiten digitaler Transformation liefert dieses Buch eine schnelle und zugleich fundierte Einführung in alle wichtigen Bereiche der Wirtschaftsinformatik. Aufbauend auf der Struktur der ersten Auflage wurden die Inhalte aktualisiert, erweitert und konsequent an aktuelle Entwicklungen ausgerichtet. Neben bewährten Grundlagen wurden insbesondere Themen wie generative Künstliche Intelligenz, KI-Agenten, NoSQL-Datenbanken, Cloud Resource Management und FinOps sowie aktuelle IT-Governance-Ansätze integriert und praxisnah aufbereitet.&nbsp;Das Buch richtet sich an Studierende und Studieninteressierte aller Fachrichtungen mit Bezug zur Wirtschaftsinformatik ebenso wie an Praktiker*innen, die ihr Wissen gezielt auffrischen und einen Einblick in aktuelle Entwicklungen erlangen möchten. Anschauliche Grafiken, konkrete Beispiele sowie durchgängige Aufgaben mit Lösungen fördern das Verständnis und ermöglichen die direkte Anwendung des Gelernten. Der modulare Aufbau erlaubt einen flexiblen Einstieg in alle Themenbereiche.

Wirtschaftsinformatik klipp & klar

Patentstrategien können in Patentanmeldestrategien und Strategien zur Abwehr störender Patente unterteilt werden. In aller Regel werden Patente und nicht Patentanmeldungen als störend empfunden, da Patentanmeldungen im Gegensatz zu Patenten nicht durchgesetzt werden können bzw. da es noch überhaupt nicht bekannt ist, was überhaupt der Schutzbereich eines durchsetzungsfähigen Patents aus der Anmeldung sein wird. Der Schutzumfang wird erst durch die Patenterteilung bestimmt. Dann ist es möglich, dass der Schutzumfang der erteilten Anmeldung nicht mehr stört, da das eigene Produkt keine Patentverletzung darstellt. Außerdem ist es möglich, dass sich aus einer Patentanmeldung überhaupt kein Schutzbereich ergibt, da die Patentanmeldung zurückgewiesen wird. Eine Patentanmeldung ist eben ein noch ungeprüftes Schutzrecht. Ein eingetragenes Gebrauchsmuster ist ebenfalls ein ungeprüftes Schutzrecht, obwohl es als vollständig durchsetzbares Schutzrecht gilt. Dennoch wird es der Inhaber eines eingetragenen Gebrauchsmusters schwer haben, eine einstweilige Verfügung ohne vorherige mündliche Anhörung der Gegenseite zu erhalten. Die Chancen hierfür sind bei einem Patent deutlich besser.
Der Anmelder einer Patentanmeldung wird sich spätestens kurz vor Ablauf des Prioritätsjahrs vor die Frage gestellt sehen, ob er Nachanmeldungen in ausländischen Ländern vornehmen soll. Hierbei ist es relevant, in welchen Ländern wichtige Märkte für ihn sind und in welchen Ländern die Wettbewerber ihre Produktionsanlagen haben. Außerdem benötigt der Anmelder Informationen, wie am effektivsten und am kostengünstigsten Nachanmeldungen vorzunehmen sind bzw. welche Patentanmeldestrategien angewandt werden können. Dieses Fachbuch gibt dem Leser die Informationen an die Hand, die geeignete Anmeldestrategie zu finden und störende Patente abzuwehren. In der 2. Auflage des Buchs wird das seit Juni 2023 verfügbare Einheitspatent vorgestellt. Außerdem wurde in die 2. Auflage ein Kapitel zum Management von Patentportfolios neu aufgenommen, das eine praxiserprobte Methode zur Bewertung von Schutzrechten beschreibt. Wertlose Schutzrechte können so identifiziert und fallen gelassen werden, um Kosten zu sparen. 
Insbesondere kann die Methode zur Bestimmung der Stärke des eigenen und fremder Patentportfolios genutzt werden, um sich auf Verhandlungen bzw. streitige Verfahren mit Wettbewerbern vorzubereiten.

Patentstrategien können in Patentanmeldestrategien und Strategien zur Abwehr störender Patente unterteilt werden. In aller Regel werden Patente und nicht Patentanmeldungen als störend empfunden, da Patentanmeldungen im Gegensatz zu Patenten nicht durchgesetzt werden können bzw. da es noch überhaupt nicht bekannt ist, was überhaupt der Schutzbereich eines durchsetzungsfähigen Patents aus der Anmeldung sein wird. Der Schutzumfang wird erst durch die Patenterteilung bestimmt. Dann ist es möglich, dass der Schutzumfang der erteilten Anmeldung nicht mehr stört, da das eigene Produkt keine Patentverletzung darstellt. Außerdem ist es möglich, dass sich aus einer Patentanmeldung überhaupt kein Schutzbereich ergibt, da die Patentanmeldung zurückgewiesen wird. Eine Patentanmeldung ist eben ein noch ungeprüftes Schutzrecht. Ein eingetragenes Gebrauchsmuster ist ebenfalls ein ungeprüftes Schutzrecht, obwohl es als vollständig durchsetzbares Schutzrecht gilt. Dennoch wird es der Inhaber eines eingetragenen Gebrauchsmusters schwer haben, eine einstweilige Verfügung ohne vorherige mündliche Anhörung der Gegenseite zu erhalten. Die Chancen hierfür sind bei einem Patent deutlich besser.
 Der Anmelder einer Patentanmeldung wird sich spätestens kurz vor Ablauf des Prioritätsjahrs vor die Frage gestellt sehen, ob er Nachanmeldungen in ausländischen Ländern vornehmen soll. Hierbei ist es relevant, in welchen Ländern wichtige Märkte für ihn sind und in welchen Ländern die Wettbewerber ihre Produktionsanlagen haben. Außerdem benötigt der Anmelder Informationen, wie am effektivsten und am kostengünstigsten Nachanmeldungen vorzunehmen sind bzw. welche Patentanmeldestrategien angewandt werden können. Dieses Fachbuch gibt dem Leser die Informationen an die Hand, die geeignete Anmeldestrategie zu finden und störende Patente abzuwehren. In der 2. Auflage des Buchs wird das seit Juni 2023 verfügbare Einheitspatent vorgestellt. Außerdem wurde in die 2. Auflage ein Kapitel zum Management von Patentportfolios neu aufgenommen, das eine praxiserprobte Methode zur Bewertung von Schutzrechten beschreibt. Wertlose Schutzrechte können so identifiziert und fallen gelassen werden, um Kosten zu sparen.
 Insbesondere kann die Methode zur Bestimmung der Stärke des eigenen und fremder Patentportfolios genutzt werden, um sich auf Verhandlungen bzw. streitige Verfahren mit Wettbewerbern vorzubereiten.

Patentanmeldestrategien und Abwehr störender Patente

Patentstrategien

This book introduces the subject of artificial intelligence (AI), its structures, uses, application to the artificial neural network, technology applications, and the advantages and disadvantages of its use, including its potential weaknesses and drawbacks. AI, in its broadest sense, is intelligence exhibited by machines, particularly computer systems. It is a field of research in computer science that develops and studies methods and software that enable machines to perceive their environment and use learning and intelligence to take actions that maximize their chances of achieving defined goals. Such machines may be called AIs. AI technology is widely used throughout industry, government, and science.Some high-profile applications include advanced web search engines (e.g., Google Search); recommendation systems (used by platforms such as YouTube, Amazon, and Netflix); interacting via human speech (e.g., Google Assistant, Siri, and Alexa); autonomous vehicles (e.g., Waymo); generative and creative tools (e.g., ChatGPT, Apple Intelligence, and AI art); and superhuman play and analysis in strategy games (e.g., chess and Go). However, many AI applications are not perceived as AI. It would appear that much of specific AI has filtered into general applications, often without being called AI because once something becomes useful and common enough, it is no longer labelled as AI.The growing use of AI in the 21st century is influencing a societal and economic shift towards increased automation, data-driven decision-making, and the integration of AI systems into various economic and commercial sectors and areas of everyday life. Its impact is felt across job markets, healthcare, government, industry, education, propaganda, and disinformation and deception, whether deliberate or otherwise. This raises questions about the long-term effects, ethical implications, and risks of AI, prompting discussions about regulatory policies to ensure the safety and benefits of the technology.

Advantages, Disadvantages, Benefits, and Threats

Artificial Intelligence

Dieses Buch bietet einen ersten Einstieg in die elektrische Energietechnik. Es richtet sich an alle, für die Elektrotechnik im Studium keine oder nur eine geringe Bedeutung hatte und die nun im Berufsalltag mit verschiedenen elektrotechnischen Themen in der Energiewende konfrontiert sind. Für Studierende dient es als erste Orientierung, doch auch erfahrene Elektroingenieure können damit das eine oder andere Thema auffrischen. Ein besonderes Alleinstellungsmerkmal ist die geschlossene Darstellung, die bei den Grundlagen der Elektrotechnik startet. Es werden nur elementare Kenntnisse der Mathematik vorausgesetzt. Gleichzeitig ist das Buch auf der Höhe der Zeit. Die vielfältigen Herausforderungen in der Energiewende und Digitalisierung inklusive KI werden angesprochen.

Dieses Buch bietet einen ersten Einstieg in die elektrische Energietechnik. Es richtet sich an alle, für die Elektrotechnik im Studium keine oder nur eine geringe Bedeutung hatte und die nun im Berufsalltag mit verschiedenen elektrotechnischen Themen in der Energiewende konfrontiert sind. Für Studierende dient es als erste Orientierung, doch auch erfahrene Elektroingenieure können damit das eine oder andere Thema auffrischen.&nbsp;Ein besonderes Alleinstellungsmerkmal ist die geschlossene Darstellung, die bei den Grundlagen der Elektrotechnik startet. Es werden nur elementare Kenntnisse der Mathematik vorausgesetzt. Gleichzeitig ist das Buch auf der Höhe der Zeit. Die vielfältigen Herausforderungen in der Energiewende und Digitalisierung inklusive KI werden angesprochen.

Praxisnahe Einführung für Naturwissenschaftler und Ingenieure

Grundlagen der elektrischen Energietechnik

Digitale Kompetenzen sind im Bildungs- und Erziehungsbereich unerlässlich. 
Das Lehrbuch bietet einen praxisnahen und fundierten Einstieg in die Digital- und Medienpädagogik für Fach- und Lehrkräfte im sozialpädagogischen Feld.
Im ersten Teil des Buches werden medienpädagogische Grundlagen und theoretische Konzepte erläutert - inklusive historischer Einordnung, gesellschaftlicher Bedeutung von Medien, Medienwelten sowie entwicklungspsychologischer Perspektiven auf Mediennutzung. Darauf aufbauend widmet sich ein umfangreiches Kapitel mediendidaktischen und methodischen Fragestellungen, differenziert für zwei Zielgruppen: (zukünftige) Lehrkräfte an Fachschulen für Sozialpädagogik und (zukünftige) sozialpädagogische Fachkräfte.
Das Buch unterstützt dabei, digitale Kompetenzen fundiert zu erlernen und in verschiedenen Praxisfeldern professionell zu realisieren.

utb+: Das digitale Zusatzmaterial unterstützt mit einem Videovorwort und konkreten Übungen (H5P-Elemente und MD-Dateien) beim Lernen. Erhältlich über utb.de.

Verfügbar in drei Ausgabearten: Print, E-Book (PDF), Web-Book (Buch als Website). Das Web-Book integriert Buchinhalte und digitale Elemente. Für Print und E-Book sind die digitalen Materialien über utb.de kostenlos abrufbar.

Digitale Kompetenzen sind im Bildungs- und Erziehungsbereich unerlässlich. 
Das Lehrbuch bietet einen praxisnahen und fundierten Einstieg in die Digital- und Medienpädagogik für Fach- und Lehrkräfte im sozialpädagogischen Feld.
Im ersten Teil des Buches werden medienpädagogische Grundlagen und theoretische Konzepte erläutert – inklusive historischer Einordnung, gesellschaftlicher Bedeutung von Medien, Medienwelten sowie entwicklungspsychologischer Perspektiven auf Mediennutzung. Darauf aufbauend widmet sich ein umfangreiches Kapitel mediendidaktischen und methodischen Fragestellungen, differenziert für zwei Zielgruppen: (zukünftige) Lehrkräfte an Fachschulen für Sozialpädagogik und (zukünftige) sozialpädagogische Fachkräfte.
Das Buch unterstützt dabei, digitale Kompetenzen fundiert zu erlernen und in verschiedenen Praxisfeldern professionell zu realisieren.


 utb+:
 Das digitale Zusatzmaterial unterstützt mit einem Videovorwort und konkreten Übungen (H5P-Elemente und MD-Dateien) beim Lernen.

Verfügbar in drei Ausgabearten: Print, E-Book (PDF), Web-Book (Buch als Website). Das Web-Book integriert Buchinhalte und digitale Elemente. Für Print und E-Book sind die digitalen Materialien über utb.de kostenlos abrufbar.

Für sozialpädagogische und lehrende Berufe

Digital- und Medienpädagogik

How deep learning—from Google Translate to driverless cars to personal cognitive assistants—is changing our lives and transforming every sector of the economy. The deep learning revolution has brought us driverless cars, the greatly improved Google Translate, fluent conversations with Siri and Alexa, and enormous profits from automated trading on the New York Stock Exchange. Deep learning networks can play poker better than professional poker players and defeat a world champion at Go. In this book, Terry Sejnowski explains how deep learning went from being an arcane academic field to a disruptive technology in the information economy. Sejnowski played an important role in the founding of deep learning, as one of a small group of researchers in the 1980s who challenged the prevailing logic-and-symbol based version of AI. The new version of AI Sejnowski and others developed, which became deep learning, is fueled instead by data. Deep networks learn from data in the same way that babies experience the world, starting with fresh eyes and gradually acquiring the skills needed to navigate novel environments. Learning algorithms extract information from raw data; information can be used to create knowledge; knowledge underlies understanding; understanding leads to wisdom. Someday a driverless car will know the road better than you do and drive with more skill; a deep learning network will diagnose your illness; a personal cognitive assistant will augment your puny human brain. It took nature many millions of years to evolve human intelligence; AI is on a trajectory measured in decades. Sejnowski prepares us for a deep learning future.

How deep learning from Google Translate to driverless cars to personal cognitive assistants is changing our lives and transforming every sector of the economy.

The Deep Learning Revolution

Methods of Machine Learning for Analysis and Decoupling of Power Delivery Networks on Printed Circuit Boards

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