Kryptografie verst ndlich

Author: Christof Paar
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662492970
Format: PDF, ePub, Docs
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Das Buch gibt eine umfassende Einführung in moderne angewandte Kryptografie. Es behandelt nahezu alle kryptografischen Verfahren mit praktischer Relevanz. Es werden symmetrische Verfahren (DES, AES, PRESENT, Stromchiffren), asymmetrische Verfahren (RSA, Diffie-Hellmann, elliptische Kurven) sowie digitale Signaturen, Hash-Funktionen, Message Authentication Codes sowie Schlüsselaustauschprotokolle vorgestellt. Für alle Krypto-Verfahren werden aktuelle Sicherheitseinschätzungen und Implementierungseigenschaften beschrieben.

Pattern Recognition and Machine Learning

Author: Christopher M. Bishop
Publisher: Springer
ISBN: 9781493938438
Format: PDF, Docs
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This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.

Neuronale Netze selbst programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Format: PDF, Kindle
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Bildverstehen

Author: Axel Pinz
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3709193583
Format: PDF, ePub, Mobi
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Bildverstehen, Bilder und die ihnen zugrundeliegenden Szenen mit den darin vorkommenden Objekten verstehen und beschreiben, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - ‘Computer Vision’. Das Buch behandelt neben wichtigen Merkmalen des menschlichen visuellen Systems auch die nötigen Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und aus künstlicher Intelligenz. Im Zentrum steht die schrittweise Entwicklung eines neuen Systemmodells für Bildverstehen, anhand dessen verschiedene "Abstraktionsebenen" des maschinellen Sehens, wie Segmentation, Gruppierung auf Aufbau einer Szenenbeschreibung besprochen werden. Das Buch bietet außerdem einen Überblick über gegenwärtige Trends in der Forschung sowie eine sehr aktuelle und ausführliche Bibliographie dieses Fachgebietes. Es liegt hiermit erstmalig eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes vor.

Statistik Workshop f r Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Format: PDF, ePub
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Author: Robert Hafner
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3709169445
Format: PDF, Docs
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Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Markov Chain Monte Carlo Methoden Herleitung Beweis und Implementierung

Author: Thomas Plehn
Publisher: Bachelor + Master Publication
ISBN: 3956844513
Format: PDF, Kindle
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In seiner Arbeit beschäftigt sich der Autor mit der ‘Markov Chain Monte Carlo‘, auch abgekürzt als MCMC. Dabei handelt es sich um eine Monte Carlo Methode. Allen Monte Carlo Methoden ist gemein, dass sie von einer mehr oder minder komplizierten Verteilung zufällige Szenarien erzeugen. Diese Szenarien werden dann genutzt um Aussagen über Erwartungswerte oder andere Kennzahlen der Verteilung zu treffen. Diese Aussagen sind natürlich nur zu gebrauchen, wenn man sehr viele zufällig erzeugte Szenarien auswertet. Die Methode kommt also immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, aus der Verteilung der Szenarien direkt Rückschlüsse auf die statistischen Kennzahlen der Verteilung zu ziehen, weder auf analytischem Wege, noch durch numerische Integration (bei sehr vielen Dimensionen steigt der Aufwand rapide an). Markov Chain Monte Carlo ist nun eine spezielle Monte Carlo Methode unter Zuhilfenahme von Markovketten. Diese kommt immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, von einer Verteilung auf einfache Weise Szenarien zu erzeugen. Eine Markovkette fängt bei einem Zustand an und geht von einem bestimmten Zustand mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu einem anderen Zustand über. Diese Übergangswahrscheinlichkeiten stehen in einer Übergangsmatrix. Der Knackpunkt ist nun, dass diese Form der Zustandsgenerierung oft einfacher zu implementieren ist, als direkt auf eine Verteilung zurückzugreifen. In der Arbeit gibt es mehrere konkrete Beispiele für den Einsatz solcher Methoden. Quelltexte der Implementierungen sind beigefügt.

Maschinelles Lernen

Author: Ethem Alpaydin
Publisher: De Gruyter Oldenbourg
ISBN: 9783486581140
Format: PDF, Kindle
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Maschinelles Lernen heißt, Computer so zu programmieren, dass ein bestimmtes Leistungskriterium anhand von Beispieldaten und Erfahrungswerten aus der Vergangenheit optimiert wird. Das vorliegende Buch diskutiert diverse Methoden, die ihre Grundlagen in verschiedenen Themenfeldern haben: Statistik, Mustererkennung, neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Steuerung und Data Mining. In der Vergangenheit verfolgten Forscher verschiedene Wege mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Das Anliegen dieses Buches ist es, all diese unterschiedlichen Ansätze zu kombinieren, um eine allumfassende Behandlung der Probleme und ihrer vorgeschlagenen Lösungen zu geben.