
Python for Scientific Computing and Artificial Intelligence
Python für wissenschaftliches Rechnen und künstliche Intelligenz ist in drei Teile gegliedert: In Abschnitt 1 wird der Leser in die Programmiersprache Python eingeführt und es wird gezeigt, wie Python zum Verständnis der fortgeschrittenen Mathematik der Oberstufe beitragen kann. In Abschnitt 2 wird dem Leser gezeigt, wie Python zur Lösung realer Probleme aus einem breiten Spektrum wissenschaftlicher Disziplinen eingesetzt werden kann. In Abschnitt 3 schließlich wird der Leser in neuronale Netze eingeführt und gezeigt, wie TensorFlow (in Python geschrieben) verwendet werden kann, um eine Vielzahl von Problemen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu lösen.
Dieses Buch wurde aus einer Reihe von nationalen und internationalen Workshops entwickelt, die der Autor seit über zwanzig Jahren durchführt. Das Buch ist einsteigerfreundlich und hat einen starken praktischen Schwerpunkt auf Programmierung und computergestützter Modellierung.
Merkmale:
⬤ Es sind keine Vorkenntnisse in der Programmierung erforderlich.
⬤ Online GitHub Repository mit Codes für die Leser zum Üben verfügbar.
⬤ Umfasst Anwendungen und Beispiele aus den Bereichen Biologie, Chemie, Informatik, Datenwissenschaft, Elektrotechnik und Maschinenbau, Wirtschaft, Mathematik, Physik, Statistik und binäre Oszillatorberechnung.
⬤ Vollständige Lösungen zu den Übungen sind als Jupyter-Notebooks im Web verfügbar.
Unterstützungsmaterial
GitHub Repository of Python Files and Notebooks: https: //github.com/proflynch/CRC-Press/
Lösungen zu allen Übungen:
Abschnitt 1: Eine Einführung in Python: https: //drstephenlynch. github. io/webpages/Solutions_Section_1. html.
Abschnitt 2: Python für wissenschaftliches Rechnen: https: //drstephenlynch. github. io/webpages/Lösungen_Abschnitt_2. html.
Abschnitt 3: Künstliche Intelligenz: https: //drstephenlynch. github. io/webpages/Lösungen_Abschnitt_3. html.