Bewertung und Prognose von Windressourcen mit künstlichen neuronalen Netzen: Grundlagen Grund auf

Es werden die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (KNN), ihre Anwendungen und ihre Umsetzung beleuchtet. Das Buch richtet sich an ein interdisziplinäres Publikum und erklärt die Prinzipien neuronaler Netze in einfachster Sprache. Mit dem Aufkommen von Computersoftwareplattformen auf dem Markt sind für die Umsetzung eines KNN-Projekts keine fortgeschrittenen mathematischen Kenntnisse mehr erforderlich, abgesehen von grundlegenden Kenntnissen in Algebra und Analysis. Das Buch ist zudem unverzichtbar für Fachleute aus der Industrie, die ihre Produktionsprozesse verbessern möchten. Glücklicherweise lassen sich mit ANN Modelle und sogar komplette Software anhand der verfügbaren Daten eines Prozesses, einer Maschine, einer geschäftlichen Aktivität oder eines Naturphänomens erstellen. Zwei wichtige Erkenntnisse zu neuronalen Netzen lauten: Die Datenmenge ist ebenso wichtig wie die Datenqualität. Man benötigt genügend Daten, damit das Netzwerk "lernen" kann. Zweitens sind neuronale Netze "Black-Box"-Modelle und können zwar die "traditionelle" Programmierung ersetzen, nicht jedoch das menschliche Gehirn; man muss die Ergebnisse nach wie vor interpretieren. Das Buch ist daher für neugierige Leser ein Augenöffner hinsichtlich des aktuellen Paradigmenwechsels von der "traditionellen" Programmierung hin zu einer vielseitigen, effizienten Welt der Algorithmen, mit denen sich die meisten Probleme des 21. Jahrhunderts bewältigen lassen.