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Book Synopsis

GRUNDLAGEN.- KI und ML: Definitionen und Grundlagen.- Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.- Modellbewertung bei Anwendungen des maschinellen Lernens.- Bassion Lernen.- Computer Vision und Deep Learning für die Sportanalyse.- Integration von menschlicher und künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsfindung bei sportlichen Leistungen.- Spielvorhersagen im Fußball: Machine Learning vs. Poisson-Ansätze.- METRIKEN IM MANNSCHAFTSSPORT.- Machine Learning im Fußball.- Machine Learning im Basketball.- Machine Learning im Handball.- Risiko, Belohnung und Verstärkungslernen in der Eishockey-Analyse.- METRIKEN IN INDIVIDUALSPORTARTEN.- Maschinelles Lernen für den zeitgenössischen Tanz.- Automatische Annotation von Bewegungen im Tanzen.- Maschinelles Lernen im Hochleistungssport-Skateboard.- ANWENDUNGEN IN DER SPORTWISSENSCHAFT.- Datengestützte Modelle im Fußball.- Anwendungen von Computer Vision in den Sportwissenschaften.- Maschinenlernbasierte Analyse von Multi-Agenten-Trajektorien im Basketball.- Künstliche Intelligenz zur Förderung von körperlichen Aktivität.- Maschinelles Lernen für die Verletzungsvorhersage.- Evntdatenbasierte Handlungsbewertung im Fußball.- AUSBLICK.- Verantwortungsvoller Einsatz von maschinellem Lernen in der Sportwissenschaft.- Chancen und Herausforderungen der künstlichen Intelligenz in der Sportwissenschaft.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Sportwissenschaft

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      Publisher: Springer Spektrum
      Publication Date: 18/05/2025
      ISBN13: 9783662689493, 978-3662689493
      ISBN10:
      Also in:
      Sport: general

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      GRUNDLAGEN.- KI und ML: Definitionen und Grundlagen.- Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.- Modellbewertung bei Anwendungen des maschinellen Lernens.- Bassion Lernen.- Computer Vision und Deep Learning für die Sportanalyse.- Integration von menschlicher und künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsfindung bei sportlichen Leistungen.- Spielvorhersagen im Fußball: Machine Learning vs. Poisson-Ansätze.- METRIKEN IM MANNSCHAFTSSPORT.- Machine Learning im Fußball.- Machine Learning im Basketball.- Machine Learning im Handball.- Risiko, Belohnung und Verstärkungslernen in der Eishockey-Analyse.- METRIKEN IN INDIVIDUALSPORTARTEN.- Maschinelles Lernen für den zeitgenössischen Tanz.- Automatische Annotation von Bewegungen im Tanzen.- Maschinelles Lernen im Hochleistungssport-Skateboard.- ANWENDUNGEN IN DER SPORTWISSENSCHAFT.- Datengestützte Modelle im Fußball.- Anwendungen von Computer Vision in den Sportwissenschaften.- Maschinenlernbasierte Analyse von Multi-Agenten-Trajektorien im Basketball.- Künstliche Intelligenz zur Förderung von körperlichen Aktivität.- Maschinelles Lernen für die Verletzungsvorhersage.- Evntdatenbasierte Handlungsbewertung im Fußball.- AUSBLICK.- Verantwortungsvoller Einsatz von maschinellem Lernen in der Sportwissenschaft.- Chancen und Herausforderungen der künstlichen Intelligenz in der Sportwissenschaft.

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