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Technik/ Ingenieurwesen

Technik/ Ingenieurwesen

Hier finden Sie die passende Literatur für das gesamte Studium aus den Bereichen Technik und Ingenieurwissenschaften.

Ob Einstieg, Vorlesung, Seminar oder Prüfungsvorbereitung – utb begleitet Sie mit fundierter Fachliteratur durch alle Phasen des Studiums.
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3 Artikel

  1. Diginomics verstehen  

    Diginomics verstehen

    von Petersen, Thieß

    Computer und Roboter sind auch aus der Ökonomie nicht mehr wegzudenken. Und: Ihre Bedeutung wächst durch künstliche Intelligenz und Big Data rasant. Das wirkt sich auch auf unsere ökonomische Denkweise aus, etwa auf die Preisbildung und die Produktivität. Monopolisierungstendenzen sind ebenso zu erwarten wie Arbeitsmarkt- und Verteilungseffekte. Darüber hinaus beeinflusst die Digitalisierung auch die Entwicklung der Wirtschaft, die Inflation und ganz allgemein, die Finanzlage des Staats. Auch die internationale Arbeitsteilung wird durch die Digitalisierung vorangetrieben. Der Autor geht auf die mikro- und makroökonomischen Effekte ein und erläutert diese mit Hilfe ökonomischer Begrifflichkeiten auf verständliche Art und Weise. Auch auf Chancen und Risiken, sowie die Auswirkungen auf die Industriepolitik wird in diesem Kontext eingegangen.
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  2. Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Robotik  

    Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Robotik

    von De Florio-Hansen, Inez

    Die fortschreitende Digitalisierung gibt auch den Bereichen der Künstlichen Intelligenz und der Robotik eine immer größere Relevanz für Schule und Unterricht. Dieser Band führt zukünftige Lehrkräfte in knapper und verständlicher Form auf der Grundlage neuester wissenschaftlicher Studien und mit Bezügen zur Unterrichtspraxis (fast) aller Fächer umfassend in die Thematik ein.
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  3. Fundamentals of Machine Learning  

    Fundamentals of Machine Learning

    von Ernst, Floris; Schweikard, Achim

    Künstliche Intelligenz wird unser Leben nachhaltig verändern – sowohl im Job als auch im Privaten. Doch wie funktioniert maschinelles Lernen eigentlich genau?
    Dieser Frage gehen zwei Lübecker Professoren in ihrem englischsprachigen Lehrbuch nach. Sie vermitteln die notwendigen Grundlagen für den Einsatz von Support Vector Machines beispielsweise durch die lineare Programmierung, den Lagrange-Multiplikator, Kernels und den SMO-Algorithmus. Auch auf Neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen und Bayessche Netze gehen sie ein. Definitionen sind im Buch hervorgehoben und Aufgaben laden die LeserInnen zum Mitdenken ein.
    Das Lehrbuch richtet sich an Studierende der Informatik, Technik und Naturwissenschaften, insbesondere aus den Bereichen Robotik, Artificial Intelligence und Mathematik.
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