Mathematische Grundlagen für Machine und Deep LearningUmfassende Behandlung zeitgemäßer Verfahren: tiefe Feedforward-Netze, Regularisierung, Performance-Optimierung sowie CNNs, Rekurrente und Rekursive Neuronale NetzeZukunftsweisende Deep-Learning-Ansätze sowie von Ian Goodfellow neu entwickelte Konzepte wie Generative Adversarial NetworksDeep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und versetzt Computer in die Lage, aus Erfahrungen zu lernen. Dieses Buch behandelt umfassend alle Aspekte, die für den Einsatz und die Anwendung von Deep Learning eine Rolle spielen: In Teil I erläutern die Autoren die mathematischen Grundlagen für Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning und Deep Learning.In Teil II werden die aktuellen in der Praxis genutzten Verfahren und Algorithmen behandelt.In Teil III geben die Autoren Einblick in aktuelle Forschungsansätze und zeigen neue zukunftsweisende Verfahren auf.Dieses Buch richtet sich an Studenten und alle, die sich in der Forschung mit Deep Learning beschäftigen sowie an Softwareentwickler und Informatiker, die Deep Learning für eigene Produkte oder Plattformen einsetzen möchten. Dabei werden Grundkenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung vorausgesetzt.Teil I: Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine LearningLineare AlgebraWahrscheinlichkeits- und InformationstheorieBayessche StatistikNumerische BerechnungTeil II: Deep-Learning-VerfahrenTiefe Feedforward-NetzeRegularisierungOptimierung beim Trainieren tiefer ModelleConvolutional Neural NetworksSequenzmodellierung für Rekurrente und Rekursive NetzePraxisorientierte MethodologieAnwendungen: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher SpracheTeil III: Deep-Learning-ForschungLineare FaktorenmodelleAutoencoderRepresentation LearningProbabilistische graphische ModelleMonte-Carlo-VerfahrenDie PartitionsfunktionApproximative InferenzTiefe generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines, Deep-Belief-Netze, Gerichtete Generative Netze, Variational Autoencoder u.v.m.