Was werden Sie aus dem Buch lernen?
📊 Wie KI den Kryptomarkt analysiert
KI verarbeitet riesige Datenmengen und identifiziert wichtige Muster. Erfahren Sie, wie diese Technologien bereits eingesetzt werden, um Marktbewegungen zu analysieren und vorherzusagen.
🤖 Automatisierte Strategien
Wie helfen neuronale Netze dabei, Prozesse zu automatisieren, Informationen in Echtzeit zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen? Schauen wir uns Beispiele aus dem Kryptobereich an.
💡 Praktischer Leitfaden
Wie kann man KI in Kryptowährungen einsetzen? Dieses Buch bietet eine schrittweise Anleitung und Ratschläge von einem Experten.
📚 Real Cases.
Beispiele für erfolgreiche Anwendungen von KI im Krypto-Bereich und diejenigen, die diese innovativen Technologien bereits nutzen, um neue Lösungen zu schaffen.
🚀 Die Zukunft der Kryptoindustrie
Wie wird KI den Kryptowährungsmarkt in den kommenden Jahren weiter verändern? Finden Sie heraus, welche Technologien die Zukunft dominieren werden und wie sie Investitionen in digitale Vermögenswerte beeinflussen könnten.
PDF-Report: Künstliche Intelligenz in der Krypto-Welt: Die Zukunft des Investierens
Autor: Patrick Krauss
Seiten: 21
Größe: 3.4 MB
PDF-Report: Künstliche Intelligenz in der Krypto-Welt: Die Zukunft des Investierens
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Über den Experten
Dr. Patrick Krauss
Neuronale Netze, Deep Learning und die Zukunft der Kognition
Über den Experten
Patrick Krauss hat Medizin, Informatik und Physik studiert. Nach seiner Promotion in Neurowissenschaften habilitierte er sich in Linguistik zum Thema Sprachverarbeitung in neuronalen Netzen und im Gehirn. Er forscht und lehrt an der Universität Erlangen-Nürnberg sowie am Universitätsklinikum Erlangen zu Themen an der Schnittstelle von Neurowissenschaft, Künstlicher Intelligenz und Sprache.
Zu seinem wissenschaftlichen Werk gehören über 80 Publikationen.
Grundlagen der KI-Forschung
- Sprachverarbeitung in künstlichen neuronalen Netzwerken und im Gehirn
- Integration von KI und Neurowissenschaften
- Anwendung neurowissenschaftlicher Methoden und Entwicklung neuer Methoden zur Interpretation künstlicher neuronaler Netzwerke (Black-Box-Problem, erklärbare KI)
- Übertragung von Prinzipien der Informationsverarbeitung aus der Neurobiologie auf KI-Systeme (neurowissenschaftlich inspirierte KI)
- Untersuchung der strukturellen und dynamischen Eigenschaften rekurrenter neuronaler Netzwerke (RNNs) mit Methoden und Konzepten der theoretischen Physik (Informationstheorie, Dynamische Systeme und Chaostheorie, Zufallsmatrixtheorie, Theorie komplexer Systeme, Netzwerk- und Graphentheorie)
DISCLAIMER
Es wird darauf hingewiesen, dass die Anlage in Finanzinstrumenten spekulative Risiken beinhaltet, die je nach wirtschaftlicher Entwicklung und trotz sorgfältiger Recherchen auch zu Verlusten führen können. Wir machen Sie vorsorglich darauf aufmerksam, dass die enthaltenen Analysen und Empfehlungen zu einzelnen Finanzinstrumenten eine individuelle Anlageberatung durch Ihren Anlage- oder Vermögensberater nicht ersetzen können, da sie nicht Ihre persönlichen Verhältnisse berücksichtigen. Sämtliche Empfehlungen unserer Publikationen stellen keine Aufforderung zum Kauf bzw. Verkauf von Finanzinstrumenten oder eine sonstige Beratungsleistung dar.