Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Sportwissenschaft
Dieses Fachbuch zeigt als eine der ersten deutschsprachigen Buchpublikationen in einer umfassenden Übersicht, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) im Kontext der sportwissenschaftlichen Forschung und Praxis zum Einsatz kommen.
Neben den Grundlagen der KI und des ML werden verschiedene Anwendungen beschrieben, darunter selbstlernende Algorithmen zur Analyse von Bewegungsmustern von Athleten und intelligente Wearables, die Echtzeitdaten liefern. Durch die Integration von Big Data können Spielergebnisse, Fitnessparameter und individuelle Leistungen eingehend analysiert werden, was zu neuen Entwicklungen in der Forschung führt. Von der Leistungsanalyse bis hin zur Verletzungsprävention und personalisierten Trainingsmethoden bieten sich vielfältige Möglichkeiten für zukünftige Forschung und Praxis.
Mehr als 25 Expertinnen und Experten tragen dazu bei, das große Themenspektrum von KI und ML abzubilden und den neuesten Forschungsstand prägnant zusammenzufassen. Hierbei werden in übergeordneten Buchsektionen verschiedene Themenkomplexe geclustert, darunter allgemeine Grundlagen, Metriken im Mannschaftssport, Metriken in Individualsportarten und Anwendungen in der Sportwissenschaft.
In einem Ausblick werden zudem ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI und ML im Sport sowie deren verantwortungsbewusste Anwendung behandelt. Insgesamt erhalten Fachkräfte und Forschende mit Bezug zur Sportinformatik, Sporttechnologie, Trainingswissenschaft und Sportmedizin ein umfassendes Nachschlagewerk mit praxisnahen Beispielen zu einem innovativen Forschungsgebiet.
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| Schlagworte: |
Technologie
Modellierung
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| Notationen: | Naturwissenschaften und Technik Spielsportarten Biowissenschaften und Sportmedizin Trainingswissenschaft technische Sportarten |
| Tagging: | deep learning maschinelles Lernen künstliche Intelligenz neuronale Netze KPI |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer Spektrum
2025
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| Online-Zugang: | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68950-9 |
| Seiten: | 381 |
| Dokumentenarten: | Buch |
| Level: | hoch |