Dieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze die für
ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren die
neuronale Netze antreiben ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung
vorauszusetzen. Die Leser:innen lernen wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut trainiert
und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural
Networks (CNNs) Autoencoder autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert.
Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu
einem praxisnahen Lehrbuch für alle die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten
möchten. Online findet sich Zusatzmaterial in Form von interaktiven Anwendungen sowie
Codebeispielen.
