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Das Buch adressiert die zwei Themen Erstellung ressourceneffizienter Software sowie den ressourceneffizienten Betrieb von Software. Für die Mehrheit aller Unternehmen in Deutschland sind bei der Entwicklung von Software die Dimensionen „in budget“, „in time“ und „in function“ wichtig. Die Dimension „in climate“ gewinnt vor dem Hintergrund der Klima- und der Energiekrise stark an Bedeutung. Dabei muss die Dimension „in climate“ nicht im Kontrast zu den anderen Dimensionen stehen. Bei näherer Betrachtung kann sie sogar die anderen Dimensionen ergänzen. In Bezug auf den Betrieb von IT-Systemen liegt aktuell der Fokus bei den deutschen Firmen auf Performance und Verfügbarkeit. Einbußen in diesen beiden Bereichen wird oftmals mit einem Mehr an Infrastruktur begegnet, welches höheren Ressourcenverbrauch bedeutet und damit ggf. höhere CO2-Emissionen impliziert. Dabei müssen Performance und Verfügbarkeit nicht im Widerspruch zu moderaten CO2-Emissionen stehen. Dieses Buch stellt zunächst die Ergebnisse einer Umfrage unter Entscheiderinnen und Entscheidern zum Thema Green-IT dar, mit Fragen zu einer nachhaltigen IT in Bezug auf die Entwicklung und den Betrieb von Software. Aufbauend auf der Umfrage werden konkrete Maßnahmen zur Reduktion von CO2 beim Entwurf und beim Bau von Software dargestellt sowie Möglichkeiten eines energieeffizienten Betriebs im eigenen Rechenzentrum und in der Cloud aufgezeigt. Neben einem ausführlichen Theorieteil bietet das Buch mehrere Best-Practice-Beispiele und eine illustrative Fallstudie.
Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich mit diesem Buch innerhalb kurzester Zeit einen soliden UEberblick uber neuronale Netze. Nach der Lekture dieses Buches kennen Sie den historischen Werdegang dieser leistungsfahigen Approximatoren und Sie sind vertraut mit den aktuell wichtigsten Begriffen. Des Weiteren kennen Sie die Moeglichkeiten sowie die Grenzen neuronaler Netze. Dieses Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die einen schnellen Einstieg in das Thema suchen, ohne parallel einen Hochschulkurs in Mathematik und Statistik zu machen.
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