Produkt zum Begriff Mustererkennung:
-
Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
TURCK Bildverarbeitung IVU2PTB912
Bildverarbeitung, BCR, Zweite IVU-Generation, Interner Speicher für 30 Inspektionen, 1/3 CMOS, 752x480 Pixel, Integrierte Ringleuchte: UV-Licht (395nm), Schutzart IP67, Externer Blitz-Ausgang +5VDC, Externer Triggereingang, Display: Integriertes 68,5mm-LCD-Farbdisplay, 320 x 240 transreflektiv, Betriebsspannung :10 30 VDC, Stecker M12x1, 12-polig, Drei PNP/NPN-Schaltausgänge, über Software auswählbar, USB-2.0-Host: M8 Kupplung, 4-polig, Ethernet über Stecker M8x1, 4-polig, Industrial Ethernet: PROFINET, EtherNet/IP, Modbus/TCP, PCCC, 12mm Linse, M12x1, Brennweite: 12 mm
Preis: 3059.54 € | Versand*: 5.99 € -
TURCK Bildverarbeitung IVU2PRBG08
Bildverarbeitung, BCR, Zweite IVU-Generation, Interner Speicher für 30 Inspektionen, 1/3 CMOS, 752x480 Pixel, Integrierte Ringleuchte: Grün, Schutzart IP67, Externer Blitz-Ausgang +5VDC, Externer Triggereingang, Externes Display RDM35 erforderlich, Betriebsspannung :10 30 VDC, Stecker M12x1, 12-polig, 3x programmierbarer Schaltausgang (PNP/NPN), 1x RS232 Datenkommunikation, Ethernet über Stecker M8x1, 4-polig, USB-2.0-Host: M8 Kupplung, 4-polig, Industrial Ethernet: PROFINET, EtherNet/IP, Modbus/TCP, PCCC, 8mm Linse, M12x1, Brennweite: 8 mm
Preis: 2138.81 € | Versand*: 5.99 €
-
Wie können Computer Vision-Algorithmen dazu beitragen, die Bilderkennung und -analyse in verschiedenen Anwendungsgebieten zu verbessern?
Computer Vision-Algorithmen können die Bilderkennung und -analyse verbessern, indem sie komplexe Muster und Strukturen in Bildern erkennen und interpretieren. Sie ermöglichen die automatische Klassifizierung, Segmentierung und Objekterkennung in Echtzeit. Durch den Einsatz von Deep Learning können Computer Vision-Algorithmen kontinuierlich trainiert und optimiert werden, um die Genauigkeit und Effizienz der Bilderkennung in verschiedenen Anwendungsgebieten zu steigern.
-
Welche Methoden der Bildanalyse werden in der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen?
In der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden wie Kantenerkennung, Segmentierung und Merkmalsextraktion eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen. Diese Methoden helfen dabei, relevante Informationen aus Bildern zu extrahieren und Muster in den Daten zu identifizieren. Durch die Kombination dieser Techniken können Computerprogramme Objekte in Bildern erkennen und analysieren.
-
Welche Methoden der Mustererkennung werden heute in der Gesichtserkennung eingesetzt? Was sind die Herausforderungen bei der Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung?
In der Gesichtserkennung werden heute hauptsächlich Methoden wie neuronale Netzwerke, Support Vector Machines und Deep Learning eingesetzt. Herausforderungen bei der Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung sind unter anderem die Verarbeitung großer Datenmengen, die Verbesserung der Genauigkeit und die Vermeidung von Überanpassung. Es ist auch wichtig, die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer zu gewährleisten und ethische Fragen im Zusammenhang mit der Gesichtserkennung zu berücksichtigen.
-
Wie werden Algorithmen zur Mustererkennung in der Technologie eingesetzt?
Algorithmen zur Mustererkennung werden in der Technologie eingesetzt, um Daten zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. Sie werden beispielsweise in der Gesichtserkennung, Spracherkennung oder bei der automatischen Bilderkennung verwendet. Diese Algorithmen ermöglichen es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und nützliche Informationen daraus zu gewinnen.
Ähnliche Suchbegriffe für Mustererkennung:
-
TURCK Bildverarbeitung IVU2PRBB16
Bildverarbeitung, BCR, Zweite IVU-Generation, Interner Speicher für 30 Inspektionen, 1/3 CMOS, 752x480 Pixel, Integrierte Ringleuchte: Blau, Schutzart IP67, Externer Blitz-Ausgang +5VDC, Externer Triggereingang, Externes Display RDM35 erforderlich, Betriebsspannung :10 30 VDC, Stecker M12x1, 12-polig, 3x programmierbarer Schaltausgang (PNP/NPN), 1x RS232 Datenkommunikation, Ethernet über Stecker M8x1, 4-polig, USB-2.0-Host: M8 Kupplung, 4-polig, Industrial Ethernet: PROFINET, EtherNet/IP, Modbus/TCP, PCCC, 16mm Linse, M12x1, Brennweite: 25 mm
Preis: 2138.81 € | Versand*: 5.99 € -
TURCK Bildverarbeitung IVU2PRB608
Bildverarbeitung, BCR, Zweite IVU-Generation, Interner Speicher für 30 Inspektionen, 1/3 CMOS, 752x480 Pixel, Integrierte Ringleuchte: UV-Licht (365nm), Schutzart IP67, Externer Blitz-Ausgang +5VDC, Externer Triggereingang, Externes Display RDM35 erforderlich, Betriebsspannung :10 30 VDC, Stecker M12x1, 12-polig, 3x programmierbarer Schaltausgang (PNP/NPN), 1x RS232 Datenkommunikation, Ethernet über Stecker M8x1, 4-polig, USB-2.0-Host: M8 Kupplung, 4-polig, Industrial Ethernet: PROFINET, EtherNet/IP, Modbus/TCP, PCCC, 8mm Linse, M12x1, Brennweite: 8 mm
Preis: 2906.09 € | Versand*: 5.99 € -
TURCK Bildverarbeitung IVU2PTBI25
Bildverarbeitung, BCR, Zweite IVU-Generation, Interner Speicher für 30 Inspektionen, 1/3 CMOS, 752x480 Pixel, Integrierte Ringleuchte: Infrarot, Schutzart IP67, Externer Blitz-Ausgang +5VDC, Externer Triggereingang, Display: Integriertes 68,5mm-LCD-Farbdisplay, 320 x 240 transreflektiv, Betriebsspannung :10 30 VDC, Stecker M12x1, 12-polig, Drei PNP/NPN-Schaltausgänge, über Software auswählbar, USB-2.0-Host: M8 Kupplung, 4-polig, Ethernet über Stecker M8x1, 4-polig, Industrial Ethernet: PROFINET, EtherNet/IP, Modbus/TCP, PCCC, 25mm Linse, M12x1, Brennweite: 25 mm
Preis: 2878.51 € | Versand*: 5.99 € -
TURCK Bildverarbeitung IVU2PTB608
Bildverarbeitung, BCR, Zweite IVU-Generation, Interner Speicher für 30 Inspektionen, 1/3 CMOS, 752x480 Pixel, Integrierte Ringleuchte: UV-Licht (365nm), Schutzart IP67, Externer Blitz-Ausgang +5VDC, Externer Triggereingang, Display: Integriertes 68,5mm-LCD-Farbdisplay, 320 x 240 transreflektiv, Betriebsspannung :10 30 VDC, Stecker M12x1, 12-polig, Drei PNP/NPN-Schaltausgänge, über Software auswählbar, USB-2.0-Host: M8 Kupplung, 4-polig, Ethernet über Stecker M8x1, 4-polig, Industrial Ethernet: PROFINET, EtherNet/IP, Modbus/TCP, PCCC, 8mm Linse, M12x1, Brennweite: 8 mm
Preis: 3214.19 € | Versand*: 5.99 €
-
Wie können Computer Vision-Algorithmen für die Objektverfolgung in Echtzeit verbessert werden?
Computer Vision-Algorithmen können für die Objektverfolgung in Echtzeit verbessert werden, indem sie robustere Merkmale verwenden, um Objekte zu identifizieren. Außerdem können sie durch die Implementierung von Deep Learning-Techniken trainiert werden, um eine präzisere und schnellere Verfolgung zu ermöglichen. Zudem ist es wichtig, die Algorithmen kontinuierlich zu optimieren und anzupassen, um die Leistungsfähigkeit in Echtzeit zu verbessern.
-
Wie können neuronale Netzwerke zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt werden?
Neuronale Netzwerke können zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt werden, indem sie trainiert werden, bestimmte Merkmale in Bildern zu erkennen. Durch die Verwendung von Convolutional Neural Networks können komplexe Muster in Bildern erkannt und klassifiziert werden. Diese Netzwerke können dann zur Objekterkennung, Gesichtserkennung oder anderen Aufgaben in der Bildverarbeitung eingesetzt werden.
-
Wie können Computer-Algorithmen in der Mustererkennung eingesetzt werden, um komplexe Datenmuster zu identifizieren und zu analysieren?
Computer-Algorithmen können verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Sie können komplexe mathematische Modelle erstellen, um Zusammenhänge zwischen den Datenpunkten zu finden. Durch maschinelles Lernen können Algorithmen trainiert werden, um automatisch Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
-
Wie wird Mustererkennung in der Bildverarbeitung, der Spracherkennung und der Finanzanalyse eingesetzt?
In der Bildverarbeitung wird Mustererkennung verwendet, um Objekte oder Merkmale in Bildern zu identifizieren, wie zum Beispiel Gesichter, Formen oder Muster. In der Spracherkennung wird Mustererkennung eingesetzt, um gesprochene Wörter oder Sätze zu identifizieren und in Text oder Befehle umzuwandeln. In der Finanzanalyse wird Mustererkennung genutzt, um Trends und Muster in Finanzdaten zu identifizieren, um beispielsweise Vorhersagen über zukünftige Kursentwicklungen zu treffen oder betrügerische Aktivitäten aufzudecken. In allen drei Anwendungsgebieten spielt die Mustererkennung eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Prozessen und der Extraktion von relevanten Informationen aus großen Daten
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.