Intelligente Kursempfehlung: Eine hybride Deep-Learning-Perspektive | Innovative Strategien für KI-gesteuerte akademische Beratung

Chandra Sekhar Kolli (u. a.)

ISBN 10: 6200720282 / ISBN 13: 9786200720283

Published by Verlag Unser Wissen, 2025

About this Item

Intelligente Kursempfehlung: Eine hybride Deep-Learning-Perspektive | Innovative Strategien für KI-gesteuerte akademische Beratung | Chandra Sekhar Kolli (u. a.) | Taschenbuch | Großformatiges Paperback. Klappenbroschur | 68 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786200720283 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

Seller Inventory # 133723635

Bibliographic Details

• Title: Intelligente Kursempfehlung: Eine hybride Deep-Learning-Perspektive | Innovative Strategien für KI-gesteuerte akademische Beratung
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Publication Date: 2025
• Language: German
• ISBN 10: 6200720282
• ISBN 13: 9786200720283
• Binding: Taschenbuch
• Condition: Neu
• Dimensions: 220W x 150H x 5D millimeters 220 millimeters width by 150 millimeters height by 5 millimeters depth
• Weight: 119 grams
• Seller catalogs:
  • Bücher

About this title

Synopsis

In einer Zeit, in der die Auswahl an Bildungsangeboten Studierende überfordern kann, erweist sich HHFHNet als bahnbrechende Lösung für präzise Kursempfehlungen. Dieser umfassende Leitfaden führt die Leser in die innovative Architektur des Hybrid HAN HDLTex Forward Harmonic Net (HHFHNet) ein, ein ausgeklügeltes System, das die Leistungsfähigkeit von Hierarchical Attention Networks (HAN) und Hierarchical Deep Learning for Texts (HDLTex) kombiniert. Durch die detaillierte Auseinandersetzung mit Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), rankingbasierten Empfehlungen und erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) erlernen die Leser die Feinheiten des Aufbaus intelligenter Kursempfehlungssysteme. Das Buch präsentiert einen neuartigen Ansatz zur Bildungsberatung, der inhaltsbasierte Filterung, kollaborative Filterung und hybride Methoden zur Lösung des anspruchsvollen Kaltstartproblems einbezieht. Ob KI-Forscher, Bildungstechnologe oder Entwickler akademischer Institutionen – diese unverzichtbare Ressource bietet die theoretischen Grundlagen und praktischen Umsetzungsstrategien, die für eine Revolutionierung der Kursauswahlprozesse erforderlich sind.