Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften

Maskinlæring og kunstig intelligens er nå sentrale begreper for å forbedre tekniske prosesser. Likevel kan den praktiske anvendelsen på reelle problemer være både utfordrende og kompleks. Denne læreboken gir en grundig forklaring av læringsmetoder, med fokus på analytiske konsepter, og inkluderer omfattende programmeringseksempler i Python. Den knytter seg til faktiske tekniske scenarios, noe som gjør innholdet svært relevant. Boken utforsker også bruken av fysikk-informerte læringsstrategier, hvordan man tar usikkerhet i betraktning i modelleringen, samt hvordan man bygger forklarlig og pålitelig kunstig intelligens ved hjelp av spesialiserte databaser. Dette verket henvender seg til studenter innen ingeniørvitenskap, naturvitenskap, medisin og økonomi, samt fagfolk fra industrien, spesielt dataforskere, utviklere av ekspert databaser og programvareutviklere.