Amazon Kindle 2 eBooks gratis: Quantenphysik für Anfänger // Machine Learning und Neuronale Netze

Heute wagen wir mal einen Blick in die Zukunft. Quantenphysik ist ein interessantes Thema für unsere Zukunft. Aber auch die Programmierung wird immer weiter entwickelt.

Vielleicht habe ich mit diesen beiden Tipps das Interesse bei Euch geweckt. Ich wünsche Euch jedenfalls viel Spaß mit den beiden Büchern.

(4,99€) 1. Quantenphysik für Anfänger: Von der Wellentheorie bis zum Quantencomputer. Verstehen wie alles funktioniert mit einer einfachen Erklärung der Prinzipien der Quantenphysik und -mechanik

https://www.amazon.de/dp/B0B2KXP2LV/

Autor: Carl J. Pratt; 109 Seiten; 4,6* bei 87 Bewertungen

Inhalt:

Meistere die Grundlagen der Quantenphysik auf einfache Art und Weise, ohne von komplizierten mathematischen Funktion überwältigt zu werden!

Möchtest du die Grundsätze, die alles um dich herum steuern, kennenlernen?

Interessieren dich die Quantenphysik und ihre Mysterien, aber du weißt einfach nicht, wo du anfangen sollst?

Dann bist du hier richtig! Deine Reise in die Welt der Quantenphysik fängt jetzt an!

Preisgekrönte Wissenschaftler Carl J. Pratt präsentiert die umfassendste und klarste Einführung in dieses Thema. „Quantenphysik für Anfänger“ löst ein Rätsel nach dem anderen, um zu enthüllen, was hinter den meisten technologischen Innovationen der Moderne steckt.

In diesem Buch wirst du herausfinden:

• Was Quantenphysik ist, ihre Geschichte und die bekanntesten Experimente und Errungenschaften in der Quantenmechanik.
• Was das Dilemma des Wellen-Teilchen-Dualismus ist.
• Wie Teilchen an mehreren Orten gleichzeitig sein können.
• Was die Heisenbergsche Unschärferelation ist.
• Was die Schrödingergleichung ist.
• Was die Quantenverschränkung ist.
• Was die Quantenfeldtheorie ist.
• Was die Stringtheorie ist.
• Was die Quantengravitation ist.
• Und wie die Quantenphysik in der realen Welt angewendet wird: Quantencomputer, den Quantenschlüsselaustausch, hochpräzise Uhren …

Und viel mehr!

Und falls du diese Begriffe gerade zum ersten Mal hörst, lasse dich nicht von den langen Wörtern entmutigen! Dieses Buch wurde extra für Leute geschrieben, die sich mit diesem Thema zum ersten Mal beschäftigen.

Herr Professor Pratt nimmt dich mit auf eine zweihundertjährige Reise der Entdeckung der Prinzipien, die unser Universum steuern.

Quantenphysik kann einfach, zugänglich und für jeden interessant sein.

Bist du bereit? Dann lass uns noch heute in die Welt der Quantenphysik eintauchen!

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2. Machine Learning und Neuronale Netze: Der verständliche Einstieg in Python

https://www.amazon.de/dp/B09NQM3B1W/

Autor: Philipp Grunert; 516 Seiten; 4,5* bei 24 Bewertungen

Inhalt:

Machine Learning und Neuronale Netze: Der verständliche Einstieg mit Python

Data Science ist eine der Schlüsseltechnologien des 21. Jahrhunderts. In diesem Buch lernen Sie die Grundlagen dazu. Es richtet sich an alle, die diesen Schritt gehen wollen, an Wirtschaftswissenschaftler aus Theorie und Praxis, Softwareentwickler wie auch Programmiereinsteiger.

Das Buch bietet eine fundierte Einführung in Machine Learning und Neuronale Netze in Python. Es werden alle notwendigen Grundlagen erklärt, notwendiges mathematisches Hintergrundwissen wiederholt und ein Crash Kurs in Python gegeben, so dass man auch ohne Vorkenntnisse dieses Buch nutzen kann. Daraufhin werden anhand von vielen Praxisbeispielen die bekanntesten Machine Learning Algorithmen theoretisch und praktisch erklärt. Ein großes Kapitel widmet sich dem Deep Learning, den Aufbau von neuronalen Netzen, den Algorithmen, die in der Praxis immer mehr Anwendung finden.

Das Buch im Überblick:Inhalte:

• Einführung in Data Science, Mathematik und Python
• Datenaufbereitung in Python
• Data Science mit Scipy
• Regressionsmodelle mit Scikit-Learn
• Baumverfahren
• Support Vector Machines
• Unsupervised Modelle wie Clustering
• Aufbau von Data Science Modellen
• Deep Learning / Neuronale Netze mit TensorFlow2 und Keras

Vorteile

• Einfache, anschauliche Einführung in grundlegende bis fortgeschrittene Themen der Datenanalyse und des Machine Learnings
• Praktische Beispiele mit ausführlichen Erklärungen
• Vorstellung verschiedener Modelle, Data Science Ansätzen, gängiger Bibliotheken und Online-Ressourcen
• Übersicht über Pythons vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Machine Learning
• Lösungen für spezifische Aufgaben mithilfe von effizienten Algorithmen finden
• Alle Codebeispiele stehen als kostenloser Download zum selbstständigen Ausprobieren bereit
• kostenfrei als eBook herunterladen

Dieses Buch bietet Ihnen einen umfassenden Einstieg in Data Science mit Python!