learning deep learning magnus ekman

NVIDIA s Full-Color Guide to Deep Learning: All You Need to Get Started and Get Results To enable everyone to be part of this historic revolution requires the democratization of AI knowledge and resources. This book is timely and relevant towards accomplishing these lofty goals. -- From the foreword by Dr. Anima Anandkumar, Bren Professor, Caltech, and Director of ML Research, NVIDIA Ekman uses a learning technique that in our experience has proven pivotal to successâ ”asking the reader to think about using DL techniques in practice. His straightforward approach is refreshing, and he permits the reader to dream, just a bit, about where DL may yet take us. -- From the foreword by Dr. Craig Clawson, Director, NVIDIA Deep Learning Institute Deep learning (DL) is a key component of today s exciting advances in machine learning and artificial intelligence. Learning Deep Learning is a complete guide to DL. Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniques needed to succeed, this book is ideal for developers, data scientists, analysts, and others--including those with no prior machine learning or statistics experience.After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers, Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, including the Transformer. He describes how these concepts are used to build modern networks for computer vision and natural language processing (NLP), including Mask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translator and a system generating natural language descriptions of images.Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples using TensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, and the book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used in industry and academia. He concludes with an introduction to neural architecture search (NAS), exploring important ethical issues and providing resources for further learning. Explore and master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoid neurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to develop more complicated and useful neural networks Discover how convolutional neural networks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and other variable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and the Transformer architecture Build applications for natural language translation and image captioning NVIDIA s invention of the GPU sparked the PC gaming market. The company s pioneering work in accelerated computing--a supercharged form of computing at the intersection of computer graphics, high-performance computing, and AI--is reshaping trillion-dollar industries, such as transportation, healthcare, and manufacturing, and fueling the growth of many others.Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.

Objev podobné jako Learning Deep Learning - Magnus Ekman

The first edition of Deep Learning with Python is one of the best books on the subject. The second edition made it even better. - Todd Cook The bestseller revised! Deep Learning with Python, Second Edition is a comprehensive introduction to the field of deep learning using Python and the powerful Keras library. Written by Google AI researcher François Chollet, the creator of Keras, this revised edition has been updated with new chapters, new tools, and cutting-edge techniques drawn from the latest research. You ll build your understanding through practical examples and intuitive explanations that make the complexities of deep learning accessible and understandable. about the technologyMachine learning has made remarkable progress in recent years. We ve gone from near-unusable speech recognition, to near-human accuracy. From machines that couldn t beat a serious Go player, to defeating a world champion. Medical imaging diagnostics, weather forecasting, and natural language question answering have suddenly become tractable problems. Behind this progress is deep learning⠔a combination of engineering advances, best practices, and theory that enables a wealth of previously impossible smart applications across every industry sector about the bookDeep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. You ll learn directly from the creator of Keras, François Chollet, building your understanding through intuitive explanations and practical examples. Updated from the original bestseller with over 50% new content, this second edition includes new chapters, cutting-edge innovations, and coverage of the very latest deep learning tools. You ll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you ll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects. what s insideDeep learning from first principlesImage-classification, imagine segmentation, and object detectionDeep learning for natural language processingTimeseries forecastingNeural style transfer, text generation, and image generation about the readerReaders need intermediate Python skills. No previous experience with Keras, TensorFlow, or machine learning is required. about the authorFrançois Chollet works on deep learning at Google in Mountain View, CA. He is the creator of the Keras deep-learning library, as well as a contributor to the TensorFlow machine-learning framework. He also does AI research, with a focus on abstraction and reasoning. His papers have been published at major conferences in the field, including the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), the Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), the International Conference on Learning Representations (ICLR), and others.

Objev podobné jako Deep Learning with Python - François Chollet

If you ve been curious about artificial intelligence and machine learning but didn t know where to start, this is the book you ve been waiting for. Focusing on the subfield of machine learning known as deep learning, it explains core concepts and gives you the foundation you need to start building your own models. Rather than simply outlining recipes for using existing toolkits, Practical Deep Learning, 2nd Edition teaches you the why of deep learning and will inspire you to explore further. All you need is basic familiarity with computer programming and high school math - the book will cover the rest. After an introduction to Python, you ll move through key topics like how to build a good training dataset, work with the scikit-learn and Keras libraries, and evaluate your models performance. You ll also learn: How to use classic machine learning models like k-Nearest Neighbours, Random Forests, and Support Vector Machines, How neural networks work and how they re trained, How to use convolutional neural networks, How to develop a successful deep learning model from scratch. You ll conduct experiments along the way, building to a final case study that incorporates everything you ve learned. This second edition is thoroughly revised and updated, and adds six new chapters to further your exploration of deep learning from basic CNNs to more advanced models. New chapters cover fine tuning, transfer learning, object detection, semantic segmentation, multilabel classification, self-supervised learning, generative adversarial networks, and large language models. The perfect introduction to this dynamic, ever-expanding field, Practical Deep Learning, 2nd Edition will give you the skills and confidence to dive into your own machine learning projects.

Objev podobné jako Practical Deep Learning, 2nd Edition - Ronald T. Kneusel

Written for developers with some understanding of deep learning algorithms. Experience with reinforcement learning is not required. Grokking Deep Reinforcement Learning introduces this powerful machine learning approach, using examples, illustrations, exercises, and crystal-clear teaching. You ll love the perfectly paced teaching and the clever, engaging writing style as you dig into this awesome exploration of reinforcement learning fundamentals, effective deep learning techniques, and practical applications in this emerging field. We all learn through trial and error. We avoid the things that cause us to experience pain and failure. We embrace and build on the things that give us reward and success. This common pattern is the foundation of deep reinforcement learning: building machine learning systems that explore and learn based on the responses of the environment. â ¢ Foundational reinforcement learning concepts and methods â ¢ The most popular deep reinforcement learning agents solving high-dimensional environments â ¢ Cutting-edge agents that emulate human-like behavior and techniques for artificial general intelligence Deep reinforcement learning is a form of machine learning in which AI agents learn optimal behavior on their own from raw sensory input. The system perceives the environment, interprets the results of its past decisions and uses this information to optimize its behavior for maximum long-term return.

Objev podobné jako Grokking Deep Reinforcement Learning - Miguel Morales

Engage the World Change the World Deep Learning has claimed the attention of educators and policymakers around the world. This book not only defines what deep learning is, but takes up the question of how to mobilize complex, whole-system change and transform learning for all students. Deep Learning is a global partnership that works to: transform the role of teachers to that of activators who design experiences that build global competencies using real-life problem solving; and supports schools, districts, and systems to shift practice and how to measure learning in authentic ways. This comprehensive strategy incorporates practical tools and processes to engage students, educators, and families in new partnerships and drive deep learning. Inside you⠙ll find: The Deep Learning Framework Vignettes and case studies from K-12 classrooms in 1,200 schools in seven countries Guidance for reaching disadvantaged and differently abled students Sample protocols and rubrics for assessment Videos demonstrating deep learning design and innovative leadership in practice Through learning partnerships, learning environments, new pedagogical practices, and leveraged digital skills, deep learning reaches students as never before ⠔ preparing them to be active, engaged participants in their future.

Objev podobné jako Deep Learning - Joanne Quinn, Michael Fullan, Joanne J. McEachen

Humans learn best from feedbackâ ”we are encouraged to take actions that lead to positive results while deterred by decisions with negative consequences. This reinforcement process can be applied to computer programs allowing them to solve more complex problems that classical programming cannot. Deep Reinforcement Learning in Action teaches you the fundamental concepts and terminology of deep reinforcement learning, along with the practical skills and techniques youâ ™ll need to implement it into your own projects. Key features â ¢ Structuring problems as Markov Decision Processes â ¢ Popular algorithms such Deep Q-Networks, Policy Gradient method and Evolutionary Algorithms and the intuitions that drive them â ¢ Applying reinforcement learning algorithms to real-world problems Audience Youâ ™ll need intermediate Python skills and a basic understanding of deep learning. About the technology Deep reinforcement learning is a form of machine learning in which AI agents learn optimal behavior from their own raw sensory input. The system perceives the environment, interprets the results of its past decisions, and uses this information to optimize its behavior for maximum long-term return. Deep reinforcement learning famously contributed to the success of AlphaGo but thatâ ™s not all it can do! Alexander Zai is a Machine Learning Engineer at Amazon AI working on MXNet that powers a suite of AWS machine learning products. Brandon Brown is a Machine Learning and Data Analysis blogger at outlace.com committed to providing clear teaching on difficult topics for newcomers.

Objev podobné jako Deep Reinforcement Learning in Action - Alexander Zai, Brandon Brown

Humans do a great job of reading text, identifying key ideas, summarizing, making connections, and other tasks that require comprehension and context. Recent advances in deep learning make it possible for computer systems to achieve similar results. Deep Learning for Natural Language Processing teaches you to apply deep learning methods to natural language processing (NLP) to interpret and use text effectively. In this insightful book, (NLP) expert Stephan Raaijmakers distills his extensive knowledge of the latest state-of-the-art developments in this rapidly emerging field. Key features An overview of NLP and deep learning â ¢ Models for textual similarity â ¢ Deep memory-based NLP â ¢ Semantic role labeling â ¢ Sequential NLP Audience For those with intermediate Python skills and general knowledge of NLP. No hands-on experience with Keras or deep learning toolkits is required. About the technology Natural language processing is the science of teaching computers to interpret and process human language. Recently, NLP technology has leapfrogged to exciting new levels with the application of deep learning, a form of neural network-based machine learning Stephan Raaijmakers is a senior scientist at TNO and holds a PhD in machine learning and text analytics. Heâ ™s the technical coordinator of two large European Union-funded research security-related projects. Heâ ™s currently anticipating an endowed professorship in deep learning and NLP at a major Dutch university.

Objev podobné jako Deep Learning for Natural Language Processing - Stephan Raaijmakers

Every other day we hear about new ways to put deep learning to good use: improved medical imaging, accurate credit card fraud detection, long range weather forecasting, and more. PyTorch puts these superpowers in your hands, providing a comfortable Python experience that gets you started quickly and then grows with you as you, and your deep learning skills, become more sophisticated. Deep Learning with PyTorch teaches you how to implement deep learning algorithms with Python and PyTorch. This book takes you into a fascinating case study: building an algorithm capable of detecting malignant lung tumors using CT scans. As the authors guide you through this real example, you ll discover just how effective and fun PyTorch can be. Key features â ¢ Using the PyTorch tensor API â ¢ Understanding automatic differentiation in PyTorch â ¢ Training deep neural networks â ¢ Monitoring training and visualizing results â ¢ Interoperability with NumPy Audience Written for developers with some knowledge of Python as well as basic linear algebra skills. Some understanding of deep learning will be helpful, however no experience with PyTorch or other deep learning frameworks is required. About the technology PyTorch is a machine learning framework with a strong focus on deep neural networks. Because it emphasizes GPU-based acceleration, PyTorch performs exceptionally well on readily-available hardware and scales easily to larger systems. Eli Stevens has worked in Silicon Valley for the past 15 years as a software engineer, and the past 7 years as Chief Technical Officer of a startup making medical device software. Luca Antiga is co-founder and CEO of an AI engineering company located in Bergamo, Italy, and a regular contributor to PyTorch.

Objev podobné jako Deep Learning with PyTorch - Eli Stevens, Luca Antiga

The mathematical paradigms that underlie deep learning typically start out as hard-to-read academic papers, often leaving engineers in the dark about how their models actually function. Math and Architectures of Deep Learning bridges the gap between theory and practice, laying out the math of deep learning side by side with practical implementations in Python and PyTorch. Written by deep learning expert Krishnendu Chaudhury, you ll peer inside the ⠜black box⠝ to understand how your code is working, and learn to comprehend cutting-edge research you can turn into practical applications. about the technology It s important to understand how your deep learning models work, both so that you can maintain them efficiently and explain them to other stakeholders. Learning mathematical foundations and neural network architecture can be challenging, but the payoff is big. You ll be free from blind reliance on pre-packaged DL models and able to build, customize, and re-architect for your specific needs. And when things go wrong, you ll be glad you can quickly identify and fix problems. about the book Math and Architectures of Deep Learning sets out the foundations of DL in a way that s both useful and accessible to working practitioners. Each chapter explores a new fundamental DL concept or architectural pattern, explaining the underpinning mathematics and demonstrating how they work in practice with well-annotated Python code. You ll start with a primer of basic algebra, calculus, and statistics, working your way up to state-of-the-art DL paradigms taken from the latest research. By the time you re done, you ll have a combined theoretical insight and practical skills to identify and implement DL architecture for almost any real-world challenge.

Objev podobné jako Math and Architectures of Deep Learning - Krishnendu Chaudhury

Artificial Intelligence is the most exciting technology of the century, and Deep Learning is, quite literally, the ⠜brain⠝ behind the world⠙s smartest Artificial Intelligence systems out there. Grokking Deep Learning is the perfect place to begin the deep learning journey. Rather than just learning the ⠜black box⠝ API of some library or framework, readers will actually understand how to build these algorithms completely from scratch. Key Features:Build neural networks that can see and understand images Build an A.I. that will learn to defeat you in a classic Atari gameHands-on Learning Written for readers with high school-level math and intermediateprogramming skills. Experience with Calculus is helpful but notrequired. ABOUT THE TECHNOLOGY Deep Learning is a subset of Machine Learning, which is a field dedicated to the study and development of machines that can learn, often with the goal of eventually attaining general artificial intelligence.

Objev podobné jako Grokking Deep Learning - Andrew W Trask

Bridge the gap between modern machine learning and real-world biology with this practical, project-driven guide. Whether your background is in biology, software engineering, or data science, Deep Learning for Biology gives you the tools to develop deep learning models for tackling a wide range of biological problems.

Objev podobné jako Deep Learning for Biology - Charles Ravarani, Natasha Latysheva

Generative AI is the hottest topic in tech. This practical book teaches machine learning engineers and data scientists how to use TensorFlow and Keras to create impressive generative deep learning models from scratch

Objev podobné jako Generative Deep Learning - David Foster

Elektronická kniha - autor François Chollet, 328 stran, česky Strojové učení zaznamenalo v posledních letech pozoruhodný pokrok od téměř nepoužitelného rozpoznávání řeči a obrazu k nadlidské přesnosti. Od programů, které nedokázaly porazit jen trochu zkušenějšího hráče go, jsme dospěli k přemožiteli mistra světa. Za pokrokem ve vývoji učících se programů stojí tzv. hluboké učení (deep learning) ndash; kombinace technických vylepšení, osvědčených postupů a teorií, které umožnily vyvinout množství dříve nerealizovatelných inteligentních aplikací. S jejich pomocí pak můžeme například analyzovat text či mluvené slovo, překládat z jazyka do jazyka, rozpoznávat osoby na sociálních sítích nebo používat samořídící automobily. Tato kniha naučí čtenáře navrhovat hluboce se učící systémy v jazyku Python, který je v současnosti nejpoužívanějším programovacím jazykem pro vývoj těchto systémů, a knihovny Keras a TensorFlow používané většinou vítězů soutěží systémů pro...

Objev podobné jako Deep learning v jazyku Python (978-80-247-3100-1)

Strojové učení zaznamenalo v posledních letech pozoruhodný pokrok a dospělo od téměř nepoužitelného rozpoznávání řeči a obrazu k téměř nadlidské přesnosti, od programů, které nedokázaly porazit jen trochu zkušenějšího hráče šachu, až k přemožitelům mistrů světa.Za pokrokem ve vývoji učících se programů stojí tzv. hluboké učení (deep learning), což je kombinace teorií a osvědčených technických postupů, které umožnily vyvinout řadu dříve nerealizovatelných aplikací. S jejich pomocí můžeme analyzovat a syntetizovat text i mluvené slovo, překládat z jazyka do jazyka, rozpoznávat osoby nebo ovládat samořídící automobily.Kniha naučí čtenáře, jehož znalosti jazyka Python jsou na střední úrovni, navrhovat v tomto jazyku hluboce se učící systémy s pomocí knihoven Keras a TensorFlow, které používá většina autorů vítězných systémů ze soutěží v hlubokém učení. Výklad je založený na intuitivních vysvětleních a praktických příkladech. Náročné koncepty si procvičíte na aplikacích v oblasti počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka a generativních modelů. Získáte tak znalosti a praktické dovednosti, které vám umožní aplikovat hluboké učení ve vlastních projektech.Autorem knihy je François Chollet, tvůrce knihovny Keras a výzkumník v oblasti umělé inteligence společnosti Google. Výklad základních principů hlubokého učení i pokročilých dovedností Tvorba systému hlubokého učení pro počítačové vidění, časové řady, text i generování vlastních výtvorů (například obrázků) Způsob fungování moderních AI systémů typu ChatGPT Popis rozdílů při spouštění programů na CPU, GPU a FPU Práce s webovým prostředím Collaboration, které umožňuje používat GPU a FPU na serveru

Objev podobné jako Deep learning v jazyku Python - 2., rozšířené vydání - François Chollet

Ez a védőhuzat kifejezetten a Remundi Magnus grillhez készült. A tartós anyagból készült borítás megvédi a grillberendezést a por, kosz és az időjárás káros hatásaitól. A termék ideális kiegészítője a kültéri grillnek, hosszú élettartamot biztosítva.

• Kiválóan illeszkedik a Remundi Magnus grillre
• Erős, minőségi anyagból készült
• Megvédi a grillt a szennyeződéstől és az időjárási viszontagságoktól
• Stílusos kültéri kiegészítő

Objev podobné jako Ochranný obal na gril Magnus Remundi

Help students move from surface-level learning to the transfer of understanding. How do social studies teachers maximize instruction to ensure students are prepared for an informed civic life? VISIBLE LEARNING® for Social Studies, Grades K-12 shows how the field is more than simply memorizing dates and factsâ ”it encapsulates the skillful ability to conduct investigations, analyze sources, place events in historical context, and synthesize divergent points of view. The Visible Learning framework demonstrates that learning is not an event, but rather a process in which students move from surface-level learning to deep learning, and then onto the transfer of concepts, skills, and strategies. Encouraging learners to explore different facets of society, history, geography, and more, best practices for applying visible learning to social studies curriculum are presented through: ·        A scaffolded approach, including surface-level learning, deep learning, and transfer of learning ·        Examples of strategies, lessons, and activities best suited for each level of learning ·        Planning tools, rubrics, and templates to guide instruction Teachers must understand the impact they have on students and select approaches to maximize that impact. This book will guide you through the process of identifying the right strategy for the right time to successfully move students through surface, deep, and transfer learning. Â

Objev podobné jako Visible Learning for Social Studies, Grades K-12 - Julie Stern, John Hattie, Douglas Fisher, Nancy Frey

Dig deep into the data with a hands-on guide to machine learning with updated examples and more! Machine Learning: Hands-On for Developers and Technical Professionals provides hands-on instruction and fully-coded working examples for the most common machine learning techniques used by developers and technical professionals. The book contains a breakdown of each ML variant, explaining how it works and how it is used within certain industries, allowing readers to incorporate the presented techniques into their own work as they follow along. A core tenant of machine learning is a strong focus on data preparation, and a full exploration of the various types of learning algorithms illustrates how the proper tools can help any developer extract information and insights from existing data. The book includes a full complement of Instructor s Materials to facilitate use in the classroom, making this resource useful for students and as a professional reference. At its core, machine learning is a mathematical, algorithm-based technology that forms the basis of historical data mining and modern big data science. Scientific analysis of big data requires a working knowledge of machine learning, which forms predictions based on known properties learned from training data. Machine Learning is an accessible, comprehensive guide for the non-mathematician, providing clear guidance that allows readers to: Learn the languages of machine learning including Hadoop, Mahout, and WekaUnderstand decision trees, Bayesian networks, and artificial neural networksImplement Association Rule, Real Time, and Batch learningDevelop a strategic plan for safe, effective, and efficient machine learning By learning to construct a system that can learn from data, readers can increase their utility across industries. Machine learning sits at the core of deep dive data analysis and visualization, which is increasingly in demand as companies discover the goldmine hiding in their existing data. For the tech professional involved in data science, Machine Learning: Hands-On for Developers and Technical Professionals provides the skills and techniques required to dig deeper.

Objev podobné jako Machine Learning - Jason Bell

Selected as the Michigan Council of Teachers of Mathematics winter book club book! Rich tasks, collaborative work, number talks, problem-based learning, direct instruction⠦with so many possible approaches, how do we know which ones work the best? In Visible Learning for Mathematics, six acclaimed educators assert it⠙s not about which one⠔it⠙s about when⠔and show you how to design high-impact instruction so all students demonstrate more than a year⠙s worth of mathematics learning for a year spent in school. That⠙s a high bar, but with the amazing K-12 framework here, you choose the right approach at the right time, depending upon where learners are within three phases of learning: surface, deep, and transfer. This results in visible learning because the effect is tangible. The framework is forged out of current research in mathematics combined with John Hattie⠙s synthesis of more than 15 years of education research involving 300 million students. Chapter by chapter, and equipped with video clips, planning tools, rubrics, and templates, you get the inside track on which instructional strategies to use at each phase of the learning cycle: Surface learning phase: When⠔through carefully constructed experiences⠔students explore new concepts and make connections to procedural skills and vocabulary that give shape to developing conceptual understandings. Deep learning phase: When⠔through the solving of rich high-cognitive tasks and rigorous discussion⠔students make connections among conceptual ideas, form mathematical generalizations, and apply and practice procedural skills with fluency. Transfer phase: When students can independently think through more complex mathematics, and can plan, investigate, and elaborate as they apply what they know to new mathematical situations. To equip students for higher-level mathematics learning, we have to be clear about where students are, where they need to go, and what it looks like when they get there. Visible Learning for Math brings about powerful, precision teaching for K-12 through intentionally designed guided, collaborative, and independent learning.

Objev podobné jako Visible Learning for Mathematics, Grades K-12 - Douglas Fisher, Nancy Frey, John Hattie, Sara Delano Moore, Linda M. Gojak, William Mellman

Develop a mathematical intuition around machine learning algorithms to improve model performance and effectively troubleshoot complex ML problems. For intermediate machine learning practitioners familiar with linear algebra, probability, and basic calculus. Machine Learning Algorithms in Depth dives into the design and underlying principles of some of the most exciting machine learning (ML) algorithms in the world today. With a particular emphasis on probability-based algorithms, you will learn the fundamentals of Bayesian inference and deep learning. You will also explore the core data structures and algorithmic paradigms for machine learning. You will explore practical implementations of dozens of ML algorithms, including: Monte Carlo Stock Price Simulation Image Denoising using Mean-Field Variational Inference EM algorithm for Hidden Markov Models Imbalanced Learning, Active Learning and Ensemble Learning Bayesian Optimisation for Hyperparameter Tuning Dirichlet Process K-Means for Clustering Applications Stock Clusters based on Inverse Covariance Estimation Energy Minimisation using Simulated Annealing Image Search based on ResNet Convolutional Neural Network Anomaly Detection in Time-Series using Variational Autoencoders Each algorithm is fully explored with both math and practical implementations so you can see how they work and put into action. About the technology Fully understanding how machine learning algorithms function is essential for any serious ML engineer. This vital knowledge lets you modify algorithms to your specific needs, understand the trade-offs when picking an algorithm for a project, and better interpret and explain your results to your stakeholders. This unique guide will take you from relying on one-size-fits-all ML libraries to developing your own algorithms to solve your business needs.

Objev podobné jako Machine Learning Algorithms in Depth - Vadim Smolyakov

In November 2008, John Hattieâ ™s ground-breaking book Visible Learning synthesised the results of more than fifteen years research involving millions of students and represented the biggest ever collection of evidence-based research into what actually works in schools to improve learning.Visible Learning for Teachers takes the next step and brings those ground breaking concepts to a completely new audience. Written for students, pre-service and in-service teachers, it explains how to apply the principles of Visible Learning to any classroom anywhere in the world. The author offers concise and user-friendly summaries of the most successful interventions and offers practical step-by-step guidance to the successful implementation of visible learning and visible teaching in the classroom.This book:links the biggest ever research project on teaching strategies to practical classroom implementationchampions both teacher and student perspectives and contains step by step guidance including lesson preparation, interpreting learning and feedback during the lesson and post lesson follow upoffers checklists, exercises, case studies and best practice scenarios to assist in raising achievementincludes whole school checklists and advice for school leaders on facilitating visible learning in their institutionnow includes additional meta-analyses bringing the total cited within the research to over 900comprehensively covers numerous areas of learning activity including pupil motivation, curriculum, meta-cognitive strategies, behaviour, teaching strategies, and classroom managementVisible Learning for Teachers is a must read for any student or teacher who wants an evidence based answer to the question; â ˜how do we maximise achievement in our schools?â ™

Objev podobné jako Visible Learning for Teachers - John Hattie

An advanced book for researchers and graduate students working in machine learning and statistics who want to learn about deep learning, Bayesian inference, generative models, and decision making under uncertainty.An advanced counterpart to Probabilistic Machine Learning: An Introduction, this high-level textbook provides researchers and graduate students detailed coverage of cutting-edge topics in machine learning, including deep generative modeling, graphical models, Bayesian inference, reinforcement learning, and causality. This volume puts deep learning into a larger statistical context and unifies approaches based on deep learning with ones based on probabilistic modeling and inference. With contributions from top scientists and domain experts from places such as Google, DeepMind, Amazon, Purdue University, NYU, and the University of Washington, this rigorous book is essential to understanding the vital issues in machine learning.Covers generation of high dimensional outputs, such as images, text, and graphs Discusses methods for discovering insights about data, based on latent variable models Considers training and testing under different distributionsExplores how to use probabilistic models and inference for causal inference and decision makingFeatures online Python code accompanimentÂ

Objev podobné jako Probabilistic Machine Learning - Kevin P. Murphy

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.This Second Edition features new chapters on deep learning, survival analysis, and multiple testing, as well as expanded treatments of naïve Bayes, generalized linear models, Bayesian additive regression trees, and matrix completion. R code has been updated throughout to ensure compatibility.

Objev podobné jako An Introduction to Statistical Learning - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Daniela Witten, Gareth James

MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS Machine learning â ”also known as data mining or data analyticsâ ” is a fundamental part of data science. It is used by organizations in a wide variety of arenas to turn raw data into actionable information. Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R provides a comprehensive introduction and an overview of this methodology. This best-selling textbook covers both statistical and machine learning algorithms for prediction, classification, visualization, dimension reduction, rule mining, recommendations, clustering, text mining, experimentation, and network analytics. Along with hands-on exercises and real-life case studies, it also discusses managerial and ethical issues for responsible use of machine learning techniques. This is the second R edition of Machine Learning for Business Analytics. This edition also includes: A new co-author, Peter Gedeck, who brings over 20 years of experience in machine learning using RAn expanded chapter focused on discussion of deep learning techniquesA new chapter on experimental feedback techniques including A/B testing, uplift modeling, and reinforcement learningA new chapter on responsible data scienceUpdates and new material based on feedback from instructors teaching MBA, Masters in Business Analytics and related programs, undergraduate, diploma and executive courses, and from their studentsA full chapter devoted to relevant case studies with more than a dozen cases demonstrating applications for the machine learning techniquesEnd-of-chapter exercises that help readers gauge and expand their comprehension and competency of the material presentedA companion website with more than two dozen data sets, and instructor materials including exercise solutions, slides, and case solutions This textbook is an ideal resource for upper-level undergraduate and graduate level courses in data science, predictive analytics, and business analytics. It is also an excellent reference for analysts, researchers, and data science practitioners working with quantitative data in management, finance, marketing, operations management, information systems, computer science, and information technology.

Objev podobné jako Machine Learning for Business Analytics - Peter Gedeck, Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Nitin R. Patel, Inbal Yahav

The first comprehensive introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), covering MARLÂ’s models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches.Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), an area of machine learning in which a collective of agents learn to optimally interact in a shared environment, boasts a growing array of applications in modern life, from autonomous driving and multi-robot factories to automated trading and energy network management. This text provides a lucid and rigorous introduction to the models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches in MARL. The book first introduces the fieldÂ’s foundations, including basics of reinforcement learning theory and algorithms, interactive game models, different solution concepts for games, and the algorithmic ideas underpinning MARL research. It then details contemporary MARL algorithms which leverage deep learning techniques, covering ideas such as centralized training with decentralized execution, value decomposition, parameter sharing, and self-play. The book comes with its own MARL codebase written in Python, containing implementations of MARL algorithms that are self-contained and easy to read. Technical content is explained in easy-to-understand language and illustrated with extensive examples, illuminating MARL for newcomers while offering high-level insights for more advanced readers. First textbook to introduce the foundations and applications of MARL, written by experts in the fieldIntegrates reinforcement learning, deep learning, and game theoryPractical focus covers considerations for running experiments and describes environments for testing MARL algorithmsExplains complex concepts in clear and simple languageClassroom-tested, accessible approach suitable for graduate students and professionals across computer science, artificial intelligence, and robotics Resources include code and slidesÂ

Objev podobné jako Multi-Agent Reinforcement Learning - Filippos Christianos, Stefano V. Albrecht

MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS An up-to-date introduction to a market-leading platform for data analysis and machine learning Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro, 2nd ed. offers an accessible and engaging introduction to machine learning. It provides concrete examples and case studies to educate new users and deepen existing usersâ ™ understanding of their data and their business. Fully updated to incorporate new topics and instructional material, this remains the only comprehensive introduction to this crucial set of analytical tools specifically tailored to the needs of businesses. Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro, 2nd ed. readers will also find: Updated material which improves the bookâ ™s usefulness as a reference for professionals beyond the classroomFour new chapters, covering topics including Text Mining and Responsible Data ScienceAn updated companion website with data sets and other instructor resources: www.jmp.com/dataminingbookA guide to JMP Pro s new features and enhanced functionality Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with JMP Pro, 2nd ed. is ideal for students and instructors of business analytics and data mining classes, as well as data science practitioners and professionals in data-driven industries.

Objev podobné jako Machine Learning for Business Analytics - Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Nitin R. Patel, Muralidhara Anandamurthy, Mia L. Stephens

The papers published in this Special Issue of The Quarterly Journal of Experimental Psychology, Section B, are based upon presentations at a workshop on Associative Learning and Representation which was sponsored by the Experimental Psychology Society at Emmanuel College, Cambridge. The Workshop celebrated the contribution of Professor Nicholas Mackintosh to animal learning and conditioning in particular and experimental psychology in general in the year of his retirement from the Chair of Psychology at the University of Cambridge. The papers collected here focus on issues that are of relevance to learning in both humans and other animals, being particularly concerned with the nature of representation and how representations are developed and deployed. The topics addressed included stimulus representation and perceptual learning, discrimination learning, learned irrelevance, retrospective revaluation, discriminative control, and spatial learning.

Objev podobné jako Associative Learning and Representation: An EPS Workshop for N.J. Mackintosh

A Le Creuset Classic 21 cm magas, Deep Teal színű borsómalom beállítható keramikus őrlő mechanikával rendelkezik. Az ABS műanyagból készült, strapabíró kivitelű termék nagy űrtartalmú tartállyal és ergonomikus formatervezéssel készült. Elegáns megjelenése dekoratív konyhai kiegészítővé teszi.

• Beállítható keramikus őrlő mechanika finom vagy durva őrléshez
• Erős ABS műanyag konstrukció és nagy űrtartalmú tartály
• Ergonomikus design kényelmes kezeléshez
• Elegáns Deep Teal szín, amely dekoratív elem a konyhában

Objev podobné jako Mlýnek na pepř CLASSIC 21 cm, DEEP TEAL, plast, Le Creuset

A 28 cm átmérőjű Le Creuset kamenina tortaforma a Deep Teal színben készült. A forma kiválóan alkalmas torták, piték és quiche-k sütésére, egyenletes hőelosztást biztosít. Hosszú távú hőtartása, könnyű tisztíthatósága és esztétikus megjelenése mindennapi és ünnepi használatra egyaránt ideális.

• Kiváló minőségű kameninából készült, amely egyenletes hőelosztást és tökéletes sütési eredményt biztosít.
• Hullámos széle professzionális megjelenést kölcsönöz a süteményeknek, ideális ünnepi alkalmakra.
• Széles hőmérsékleti toleranciája (-23°C-tól +260°C-ig) lehetővé teszi a sütőben, mikróban, fagyasztóban való használatot és mosogatógépben való tisztítást.
• A mély türkiz (Deep Teal) szín és a luxus megjelenés bármely konyhát vagy asztaldíszítést felemel.

Objev podobné jako Forma na koláč 28 cm, DEEP TEAL, kamenina, Le Creuset

A Le Creuset Signature 30 cm-es, 3,5 literes öntöttvas kastrol Deep Teal színben készült. Az edény tökéletes hőeloszlást és tartást biztosít, ideális serpenyőzéshez, pároláshoz, sütéshez és főzéshez. Minden típusú főzőlappal kompatibilis, beleértve az indukciósat, és élettartamra szóló garanciával rendelkezik.

• Kiváló hőeloszlású és hőtartó öntöttvas kivitel
• Többfunkciós használat: serpenyőzés, párolás, sütés, főzés
• Minden típusú főzőlapra alkalmas, beleértve az indukciósat is
• Élettartamra szóló garancia és prémium minőség

Objev podobné jako Kastrol SIGNATURE 30 cm, 3,5 l, DEEP TEAL, litina, Le Creuset

A Le Creuset Classic 21 cm-es kézi sómalom mély türkiz színben készült, állítható kerámia őrlőmechanizmussal és tartós ABS műanyag kivitelben. Mindennapi főzéshez és asztali tálaláshoz egyaránt alkalmas, különböző típusú sók őrlésére. Kiváló minőségű anyagokból készült, mely biztosítja a hosszú élettartamot és megbízható működést.

• Állítható kerámia őrlőmechanizmus korrózióálló anyagból
• Robusztus ABS műanyag kivitel hosszú élettartammal
• Elegáns mély türkiz szín és modern design
• Könnyű töltés és egyszerű őrlésfinomság-beállítás

Objev podobné jako Mlýnek na sůl CLASSIC 21 cm, DEEP TEAL, plast, Le Creuset

A Le Creuset Deep Teal színű só- és borsóróló készlet két 11 cm magas műanyag eszközből áll. Kerámia őrlőmechanizmusa alkalmas só és bors őrlésére, állítható finomsági fokozattal. A készlet kompakt méretű, tartós kivitelű és ajándékdobozban kapható.

• Kerámia őrlőmechanizmus sóra és borsra egyaránt
• Kompakt 11 cm-es méret könnyű tároláshoz
• Állítható őrlési fokozat S és P jelöléssel
• Erős ABS műanyag test tartós színállósággal

Objev podobné jako Sada mlýnků na sůl a pepř 11 cm, sada 2 ks, DEEP TEAL, plast, Le Creuset

Ez a 10 cm átmérőjű, 250 ml-es Le Creuset kőedény egy kompakt, sokoldalú konyhai eszköz. A kőedény anyag kiváló hőtartást és egyenletes hőelosztást biztosít, miközben sütőben, mikróban és mosogatógépben is biztonságosan használható. Kiválóan alkalmas egyedi adagok sütésére, melegítésére és elegáns asztali tálalására.

• Kiváló hőelosztású, tartós kőedény anyag
• Többfunkciós: sütő, mikró, mosogatógép biztonságos
• Elegáns Deep Teal szín és ikonikus design
• Ideális egy adagos ételek, mártások, előételek készítéséhez és tálalásához

Objev podobné jako Zapékací mísa 10 cm, 250 ml, DEEP TEAL, kamenina, Le Creuset

A Le Creuset Coupe 22 cm átmérőjű, 960 ml-es étkező tál kameninából készült, Deep Teal színben. A tál sütőben, mikrohullámú sütőben és mosogatógépben is használható, -23°C-tól +260°C-ig terjedő hőmérséklet-tartományban. Mély kialakítása ideális tésztás ételek és egy adagos fogások tálalásához.

• 22 cm átmérőjű, 960 ml-es mély tál ideális tésztáshoz és egy adagos ételekhez
• Sütőben, mikrohullámú sütőben és grill alatt is biztonságosan használható (-23°C-tól +260°C-ig)
• Karcálló, könnyen tisztítható kamenina anyag, mosogatógépben is mosható
• Modern Deep Teal szín és organikus forma, amely kiemeli az étel színeit és textúráit

Objev podobné jako Jídelní mísa COUPE 22 cm, 960 ml, DEEP TEAL, kamenina, Le Creuset

A Le Creuset HERITAGE 19 cm-es, 1,1 literes sütőedény kőedényből készült, mely -23°C és +260°C közötti hőmérsékletet is kibír. Egyenes fogantyúi biztonságos fogást biztosítanak, és könnyen tisztítható. Az edény sütőben, mikrohullámú sütőben, fagyasztóban és grill alatt is használható.

• -23°C és +260°C közötti hőállóság (mikrohullámú, sütő, fagyasztó, grill)
• könnyen tisztítható, nem szívja fel a szagokat
• könnyen megfogható, egyenes fogantyúk
• egyenletes hőeloszlású kőedény anyag

Objev podobné jako Zapékací mísa HERITAGE 19 cm, 1,1 l, DEEP TEAL, kamenina, Le Creuset

A Le Creuset HERITAGE 32 cm-es, 4 literes kőedény sütőtál Deep Teal színben. Nagy kapacitású, ideális lasagne, rakott ételek, sült zöldségek és desszertek készítéséhez. Hőálló anyaga biztosítja az egyenletes hőeloszlást, és közvetlenül a sütőből tálalható asztalra.

• 4 literes kapacitás, ideális családi főzéshez és vendégséghez
• Kiváló hőeloszlású kőedény, -23°C-tól +260°C-ig hőálló
• Könnyen tisztítható, karcolásálló bevonattal, mosogatógépbiztos
• Ergonomikus, barázdált fogantyúk biztonságos fogáshoz

Objev podobné jako Zapékací mísa HERITAGE 32 cm, 4 l, DEEP TEAL, kamenina, Le Creuset

A Le Creuset Coupe 16 cm átmérőjű, 770 ml-es kőedény tál Deep Teal színben. A tál hőálló -20 °C-tól +260 °C-ig, sütőben, mikróban és mosogatógépben is használható. A kőedény anyag tartós, karcolásálló, és kiváló hőtartó képességgel rendelkezik.

• Kiváló hőtartó képesség -20 °C-tól +260 °C-ig
• Tartós, karcolásálló kőedény felület, könnyű tisztítás
• Univerzális használat: sütő, mikró, grill, mosogatógép
• Minimalista design, kényelmes forma, stabil asztali állás

Objev podobné jako Jídelní miska COUPE 16 cm, 770 ml, DEEP TEAL, kamenina, Le Creuset

Proslulý psycholog Paul Ekman v knize Odhalené emoce vysvětluje kořeny univerzálních emocí – smutku, hněvu, strachu, překvapení, znechucení a štěstí – a na bohatém obrazovém materiálu ukazuje, jak se tyto pocity projevují v lidské tváři.Jeho Kódovací systém mimiky tváře nabízí praktický trénink v rozpoznávání emocí vašich blízkých, kolegů i neznámých lidí. Kniha je výsledkem několika desetiletí výzkumů a představuje praktického, překvapivého a přesvědčivého průvodce čtením emocí – včetně těch vlastních.Paul Ekman v knize odpovídá na otázky: Dokážeme se naučit rozpoznat lež? Umíme rozlišit zdvořilostní úsměv od opravdového? Je možné dostat projevy svých emocí pod kontrolu? Co jsou mikrovýrazy a jak je rozpoznávat? Odhalené emoce vám s trochou úsilí pomohou zlepšit kvalitu života. Budete si lépe uvědomovat své pocity a všímat si signálů, které k vám ostatní vysílají prostřednictvím mimiky, hlasu či řeči těla. Postupně pochopíte, proč se lidé chovají určitým způsobem, a dokážete jejich emoce přesněji vyhodnotit. Díky tomu můžete vhodně přizpůsobit své reakce a vyhnout se zbytečným konfliktům.Kniha je mimořádná rozsahem pozorovaných emocí, unikátními cvičeními i množstvím fotografií, které usnadňují identifikaci pocitů v sobě i u ostatních. Je velmi pravděpodobné, že po jejím přečtení se na lidi kolem sebe už nikdy nebudete dívat stejnýma očima.Paul Ekman je emeritním profesorem psychologie na University of California a jedním ze 100 nejvlivnějších psychologů 20. století. Spolupracoval například na seriálu Anatomie lži nebo na animovaném filmu o emocích V hlavě.

Objev podobné jako Odhalené emoce - Paul Ekman

You ll never look at people in quite the same way again. EMOTIONS REVEALED is a tour de force Malcolm Gladwell, bestselling author of BLINK A fascinating and enormously helpful picture of our emotional lives John Cleese A charming, sound, sane map to the world of emotions, the perfect guide Daniel Goleman, author of EMOTIONAL INTELLIGENCE.Using 40 years of groundbreaking research, Paul Ekman explores why and when we become emotional and what happens when we do - the external signs and facial expressions. So much of what we communicate is non-verbal. In this very practical book, Paul Ekman helps the reader to observe the underlying, concealed emotions that we can observe in those around us, and understand why our bodies react in the ways they do. EMOTIONS REVEALED also helps the reader to identify why they might feel overly emotional in some situations, and why some people wear their heart on their sleeve whilst others manage to conceal their feelings, even from those close to them. Chapters include When do we get emotional? , Changing what we become emotional about as well as Anger , Fear , Surprise and Happiness .Most importantly, it shows how we can apply this understanding to everyday situations to improve our quality of life.

Objev podobné jako Emotions Revealed - Prof Paul Ekman

Audiokniha: Naučte se chápat a číst mimické reakce sebe i lidí kolem vás. Celosvětově známý psycholog Paul Ekman v knize Odhalené emoce reflektuje své desetiletí výzkumu a rozebírá naše reakce na emoce – hněv, strach, znechucení, smutek a štěstí. Popisuje jejich kořeny a poukazuje, jak přes naše tváře přecházejí a poskytují jasné signály našemu okolí. Jde o praktického, přesvědčivého a mysl otevírajícího průvodce pro čtení emocí a to i těch vlastních. Provede vás intenzivním tréninkem v rozpoznávání, vyhodnocování ale i řešení situací s co nejméně zaujatým pohledem. Kniha se stane vaším nepostradatelným zdrojem pro orientaci v emočním světě. Reálnými příběhy ze života vás dostane do sebereflexe, kde si vzpomenete na situace, ve kterých jste se ocitli. Pochopíte tak, jak důležité je vnímat své vlastní pocity v počátcích a vyhodnocovat jejich dopady, stejně jako vnímat pocity ostatních. Na jaké otázky vám audiokniha odpoví? • Jak naše tělo signalizuje ostatním, zda jsme trochu smutní nebo trápení, naštvaní nebo rozzlobení? • Dokážeme někdy skutečně ovládat své emoce? • Dokážeme se naučit rozpoznat lež? • Můžeme se naučit rozlišovat mezi úsměvem zdvořilostním a opravdovým? • Co to jsou mikrovýrazy a jak je rozpoznávat? Díky audioknize se naučíte • Rozpoznávat pocity dle mimických znaků v tváři a přiblížit se tak k porozumění svých blízkých, ale i cizích lidí • Jak s emocemi pracovat nejen v sobě, ale i ve vztahu k vašemu okolí • Zlepšovat kvalitu svého života. Budete si lépe uvědomovat své pocity a více si všímat, jaké signály k vám ostatní vysílají prostřednictvím mimiky, hlasu i řeči těla. O knize řekli: Pokud si přečtete tuto knihu, už se nikdy nebudete dívat na ostatní lidi úplně stejným způsobem. — Malcolm Gladwell, kanadský novinář a spisovatel. Od slavného Darwinova Expression of the Emotions před více než stoletím neexistuje kniha na toto téma s takovým rozsahem a vhledem. — Oliver Sacks, britský neurolog. Okouzlující, zvuková a rozumová mapa světa emocí. Dokonalý průvodce. — Daniel Goleman, americký psycholog zabývající se emoční a sociální inteligencí. Z audioknihy Emoce mění, jak vidíme svět a jak interpretujeme chování ostatních. Nepokoušíme se zpochybnit, proč určitou emoci cítíme, naopak – pokoušíme se ji potvrdit. Hodnotíme události kolem sebe v souladu s prožívanou emocí, a tak si ji zdůvodňujeme a udržujeme.

Objev podobné jako Odhalené emoce - Paul Ekman - audiokniha

Marvo Magma M40: Herní klávesnice nové generace s magnetickými spínači Připravte se na revoluci v hraní. Marvo Magma M40 je kabelová herní klávesnice s pokročilou technologií magnetických spínačů a kompaktním 68klávesovým rozložením, která vám dá skutečnou výhodu. Každý prvek je navržen pro maximální rychlost, přesnost a reakce – ať už hrajete kompetitivně, nebo si chcete užít hladkou a plynulou hru. Díky špičkovým parametrům a modernímu provedení se Magma M40 stane vaší novou tajnou zbraní na bojišti. Magnetické spínače – absolutní přesnost, nulové zpoždění Na každém stisknutí záleží. Marvo Magma M40 využívá RT0.02 a vlastní Infinite Magnetic Switches, které přinášejí extrémně rychlou odezvu a plynulý chod. Zapomeňte na mechaniky – magnetická technologie je tišší, rychlejší a přesnější. Ideální pro FPS, MOBA i rychlé real-time strategie. Stisk klávesy je okamžitý, bez fyzického odporu, s dokonale čitelnou odezvou. Budete reagovat rychleji než vaši soupeři – a to je přesně to, co rozhoduje zápasy. 8K polling rate – když záleží na každé milisekundě S polling rate 8000 Hz získáváte nekompromisní výkon. Každý stisk klávesy je zpracován osm tisíckrát za sekundu – prakticky bez prodlevy. Tohle je rozdíl mezi výhrou a porážkou v napjaté situaci. S Marvo Magma M40 se vaše reakce stávají zbraní. Zpoždění? To je minulost. Marvo Magma M40 vás nenechá ve štychu ani ve zlomku vteřiny. Kompaktních 68 kláves – více místa pro myš, žádné kompromisy Každý hráč ví, jak důležité je mít volný prostor pro pohyb myši. Marvo Magma M40 se svým 68klávesovým layoutem šetří místo, ale zachovává veškerou důležitou funkcionalitu. Žádné zbytečnosti – jen to, co v akci opravdu potřebujete. Perfektní pro low-sens hráče nebo ty, co cestují na LANky. Kompaktní design, maximální efektivita. RGB podsvícení, co respektuje váš styl Herní výkon je důležitý – ale bonusem je super design. Marvo Magma M40 nabízí plně přizpůsobitelné RGB podsvícení s 16 miliony barev a 19 efekty. Nechte ji blikat podle hudby, reagovat na stisky nebo si nastavte statické barvy podle svého týmu. Vytvořte si atmosféru, která vás pohltí. Hraní přece není jen o výkonu, ale i o zážitku. Snap Tap a software – ovládněte každý detail Funkce Snap Tap umožní aktivovat klávesy ještě rychleji a přesněji, což oceníte v rychlých přestřelkách i při precizním micromanagementu. A díky přehlednému softwaru si nastavíte makra, funkce a podsvícení přesně podle potřeb. Žádné zbytečné klikání, všechno je pod vaší kontrolou. Chcete mít naprogramované klávesy podle stylu hry? Nastavte si je. Chcete vlastní combo na jeden stisk? Není problém. Odolnost, která zvládne každý rage Marvo Magma M40 není jen stylová, ale i bytelná. Kvalitní konstrukce z pevných materiálů odolá i dlouhým herním maratonům a náročným zápasům. Magnetické spínače mají výrazně delší životnost než běžné mechaniky – takže vydrží i to, co stará klávesnice nezvládla. Ať už dáváte klávesnici zabrat nebo hrajete jemně a precizně, Marvo Magma M40 vás podrží. Základní specifikace: Typ klávesnice: mechanická Typ spínačů: RT0.02 magnetické switche Hloubka stisku: 3.5 ± 0.1 mm Síla k aktivaci: 40 ± 5 g Odezva: 8000 Hz Typ připojení: kabelové Počet kláves: 67 Layout: US Anti-ghosting: 100% Vlastní MACRO: Ano Podsvícení: Ano Druh podsvícení: RGB Životnost kláves: ? 100 mil. stisknutí Materiál kláves: ABS Délka kabelu: 1.8 m Kompatibilní s OS: Win 8+, Mac OS X 10.10+ Software: Ano Rozměr: 323 x 115 x 37 mm Hmotnost: 560 g

Objev podobné jako Marvo MAGMA M40, klávesnice US, drátová (USB), černá, RGB, magnetické spínače

LED2 6093101 MAG CORNER-H, W DALI bílá – roh s DALI stmíváním pro kolejnicový systém MAG TRACKLED2 6093101 MAG CORNER-H, W DALI v elegantní bílé barvě je inovativní rohový spoj určený pro moderní kolejnicové systémy MAG TRACK. Nabízí pokročilé možnosti osvětlení a flexibilní propojení kolejnic v pravém úhlu. Díky podpoře DALI protokolu umožňuje plné stmívání a integraci do inteligentních osvětlovacích systémů, což je ideální řešení pro komerční i rezidenční prostory s důrazem na design a funkčnost.Hlavní vlastnosti Třída ochrany: III Stmívatelné: Ano, technologie DALI Napětí: 48V DC Ochrana IP: IP20 – určeno pro vnitřní použití Materiál: Kvalitní hliník pro dlouhou životnost a stabilitu Barva: Bílá – univerzální a nadčasový vzhled Hmotnost: 350g Kolekce: MAG TRACK – kompatibilní s dalšími prvky systémuVýhody použití Bezpečné a elegantní propojení kolejnic v pravém úhlu (typ H) Plné stmívání přes systém DALI umožňuje řízení intenzity světla a úsporu energie Snadná montáž a propojení v rámci modulárního systému MAG TRACK Precizní zpracování z hliníku zaručuje stabilitu a dlouhou životnost Ideální pro architektonicky čisté řešení osvětlení v kancelářích, showroomech, galeriích i domácnostechTechnické parametry Třída ochrany: III Stmívatelnost: Ano (DALI) Napájení: 48V DC Ochrana: IP20 (vhodné pouze do interiéru) Hmotnost: 350 g Materiál: Hliník Povrchová úprava: Bílá Kolekce: MAG TRACKPro koho je produkt určen?LED2 MAG CORNER-H, W DALI je ideální volbou pro projektanty, architekty i designéry interiérů, kteří hledají inovativní a flexibilní řešení kolejnicového osvětlení s možností inteligentního řízení světla. Hodí se do kancelářských prostor, obchodů, galerií i moderních domácností, kde je vyžadován čistý design a maximální funkčnost.Proč zvolit právě tento produkt? Snadná integrace do systému MAG TRACK Možnost dálkového a skupinového ovládání díky DALI Minimalistický design, který nenarušuje celkový vzhled interiéru Vysoká úroveň spolehlivosti a bezpečnosti

Objev podobné jako LED2 6093101 MAG CORNER-H, W DALI bílá

LED2 6093503 MAG IN CORNER-H, B DALI černá – Rohový konektor pro moderní kolejnicové systémyLED2 6093503 MAG IN CORNER-H, B DALI černá je specializovaný rohový spojovací díl určený pro variabilní a flexibilní propojení kolejnicového systému MAG TRACK. Tento prvek je nezbytný pro vytváření ostrých rohů a plynulých přechodů v rámci designových osvětlovacích instalací, přičemž zachovává vysokou úroveň technické kvality a spolehlivosti.Klíčové vlastnosti produktu Třída ochrany: III – bezpečné nízkonapěťové řešení pro interiérové aplikace. Stmívatelné: Ano, kompatibilní s DALI protokolem pro inteligentní řízení osvětlení. Hmotnost: 350 g – lehká, ale robustní konstrukce. Ochrana IP: IP20 – určeno do vnitřních prostor bez zvýšené prašnosti nebo vlhkosti. Napětí: 48 V DC – maximální bezpečnost a kompatibilita s moderními LED systémy. Materiál: Hliník – zajišťuje dlouhou životnost a efektivní odvod tepla. Barva: Černá – univerzální a elegantní vzhled, vhodný do většiny interiérů. Kolekce: MAG TRACK – součást modulárního systému pro profesionální realizace osvětlení.Pro koho je MAG IN CORNER-H určen?Tento rohový konektor je ideální volbou pro architekty, designéry a instalační firmy, které hledají spolehlivá a flexibilní řešení v oblasti kolejnicového osvětlení. Umožňuje snadné napojení a rozšíření systému MAG TRACK i ve složitějších půdorysech, kde jsou nutné pravoúhlé spoje.Výhody použití v projektech Jednoduchá a rychlá instalace díky preciznímu zpracování. Kompatibilita se stmíváním DALI pro inteligentní ovládání světelné atmosféry. Moderní industriální design v černém provedení zvyšuje estetickou hodnotu prostoru. Spolehlivý elektrický kontakt i při časté manipulaci a rozšíření systému.Technická specifikace Rozměry: přesná specifikace dle technického listu výrobce Provozní teplota: standardní pro interiérové aplikace Kompatibilita: pouze s kolejnicemi MAG TRACKVyberte si LED2 6093503 MAG IN CORNER-H, B DALI černá pro bezproblémové a profesionální rohové propojení vašeho kolejnicového systému MAG TRACK a maximalizujte efektivitu i estetiku vašeho osvětlení.

Objev podobné jako LED2 6093503 MAG IN CORNER-H, B DALI černá

LED2 6094503 MAG DRIVER II 250W, černá – Napájecí zdroj pro MAG TRACK systémyLED2 MAG DRIVER II 250W v elegantní černé variantě je špičkový napájecí zdroj určený pro magnetické kolejnicové systémy MAG TRACK. Je navržen pro maximální bezpečnost, výkon a dlouhodobou spolehlivost v moderních interiérech, kde je kladen důraz na kvalitu osvětlení a efektivní správu elektrické energie.Hlavní vlastnosti produktu Příkon: 250 W – ideální pro rozsáhlé osvětlovací systémy Výstupní napětí: 48 V DC – kompatibilní s moderními LED svítidly MAG TRACK Třída ochrany: II – zvýšená ochrana pro bezpečnost provozu Ochrana IP20: vhodné do suchých vnitřních prostor Stmívatelnost: ne – stabilní a konstantní výstup bez možnosti regulace jasu Materiál: kvalitní plast – zajišťuje nízkou hmotnost i odolnost Barva: černá – univerzální a elegantní design Rozměry: délka 390 mm, šířka 22 mm, výška 43 mm Hmotnost: 350 g – lehká konstrukce pro snadnou montáž Součást kolekce: MAG TRACK – plná kompatibilita s celým systémemVyužití a montážTento napájecí zdroj je určen k napájení LED svítidel v magnetických lištových systémech. Jeho kompaktní rozměry umožňují snadné umístění do instalačních prostorů a minimalizují zásahy do designu interiéru. Díky vysokému výkonu je vhodný i pro náročné projekty v kancelářích, komerčních prostorech nebo moderních domácnostech.Proč zvolit LED2 MAG DRIVER II 250W? Vysoká spolehlivost a bezpečnost díky třídě ochrany II Jednoduchá integrace do MAG TRACK systémů Stabilní napájení pro bezproblémový a dlouhodobý provoz LED osvětlení Elegantní černý design vhodný do moderních interiérůTechnické specifikace Příkon: 250 W Napětí: 48 V DC Stmívatelné: ne Hmotnost: 350 g Rozměry: 390 × 22 × 43 mm Ochrana: IP20 Třída ochrany: II Materiál: plast Barva: černá Včetně světelného zdroje: neZvolte LED2 6094503 MAG DRIVER II 250W a zajistěte svému osvětlení spolehlivý základ s dlouhou životností a profesionálním vzhledem!

Objev podobné jako LED2 6094503 MAG DRIVER II 250W, B černá

LED2 MAG ROUND CORNER-H R600, B DALI černá – Obloukový napájecí profil pro moderní světelné systémyObloukový napájecí profil LED2 6499203 MAG ROUND CORNER-H R600, B DALI v elegantním černém provedení je prémiovou komponentou pro magnetické lištové systémy MAG TRACK. Navržen pro maximální flexibilitu v architektonických i interiérových projektech, umožňuje tvorbu dynamických světelných linií a plynulých přechodů v prostoru.Profesionální řešení osvětlení s DALI stmívánímTento produkt je ideální volbou pro architekty, designéry a náročné investory, kteří vyžadují nejen technickou preciznost, ale i možnost komplexního řízení osvětlení. Díky podpoře DALI stmívání lze světelné scény snadno přizpůsobit aktuální atmosféře nebo funkci prostoru, což je neocenitelné zejména v komerčních, administrativních a rezidenčních interiérech.Klíčové vlastnosti LED2 MAG ROUND CORNER-H R600, B DALI Výška: 53 mm Šířka: 26 mm Délka: 700 mm Hmotnost: 1400 g Materiál: Hliník – zajišťuje vysokou odolnost a kvalitní odvod tepla Barva: Černá – nadčasový a univerzální vzhled Ochrana IP20: Vhodné pro interiéry Napětí: 48V DC Třída ochrany: III – bezpečnost při nízkém napětí Stmívatelné: Ano, přes systém DALI Kolekce: MAG TRACKInspirace a doporučení použitíObloukový profil je perfektní volbou pro moderní komerční prostory, galerie, recepce, kanceláře i designové domácnosti. Doporučujeme kombinovat s dalšími profily a svítidly z řady MAG TRACK a vytvořit tak unikátní světelnou kompozici přesně podle vašich představ. Výsledné řešení je nejen vizuálně výrazné, ale i technicky pokročilé.Trust badges garance Záruka: 2 roky Certifikace: CEFAQ – Často kladené dotazy Lze tento profil kombinovat s přímými i rohovými prvky MAG TRACK? Ano, systém je navržen modulárně a umožňuje propojení s dalšími profily a příslušenstvím MAG TRACK. Je možné tento profil zkracovat nebo upravovat délku? Doporučujeme vždy instalovat profil v originální délce z důvodu zachování bezpečnosti a správné funkčnosti elektrických spojů.Systém LED2 MAG TRACK poskytuje architektům a designérům svobodu vytvářet originální světelné koncepty s důrazem na detail, funkčnost i estetiku. Pro individuální návrh a technické poradenství nás neváhejte kontaktovat.

Objev podobné jako LED2 6499203 MAG ROUND CORNER-H R600, B DALI černá

LED2 6499301 MAG ROUND CORNER-H R450, W DALI bílá – elegantní obloukový prvek pro flexibilní světelné systémyObloukový spoj MAG ROUND CORNER-H R450, W DALI z kolekce MAG TRACK je špičkový příslušenství navržené pro moderní magnetické lištové systémy. Bílá, minimalistická estetika a precizní zpracování z hliníku zajišťují, že tento komponent skvěle zapadne do reprezentativních kanceláří, galerií i rezidenčních interiérů. Díky svému oblému tvaru (poloměr 450 mm) umožňuje inovativní designové řešení světelných linií.Hlavní vlastnosti a benefity Stmívatelné s protokolem DALI – umožňuje propojení s inteligentním řízením osvětlení a variabilní atmosféru podle vašich potřeb. Bezpečné napětí 48V DC – ideální pro moderní, nízkonapěťové instalace s dlouhou životností a vysokou bezpečností. Precizní provedení – robustní tělo z hliníku v elegantní bílé barvě, výška pouze 53 mm, šířka 26 mm, délka oblouku 550 mm. IP20 – určeno pro interiérové použití (chráněno proti vniknutí běžných nečistot). Součást modulárního systému MAG TRACK – snadná kombinovatelnost s dalšími prvky, možnost efektivního vytvoření atypických světelných tras.Technické parametry Výška: 53 mm Šířka: 26 mm Délka: 550 mm Hmotnost: 1100 g Materiál: hliník Barva: bílá Stupeň krytí: IP20 Třída ochrany: III Napětí: 48V DC Stmívatelnost: DALIProč zvolit LED2 MAG TRACK?Tento systém je ideální volbou pro všechny, kdo hledají flexibilitu, technickou preciznost i estetický zážitek. Díky magnetickému uchycení a široké škále komponent můžete tvořit libovolné tvary i délky světelných linií, a tím podtrhnout architekturu prostoru i funkčnost osvětlení.Trust badges garance Certifikace: CE Záruka: 2 rokyFAQ – Často kladené otázky Lze MAG ROUND CORNER-H použít i s dalšími prvky systému MAG TRACK? Ano, obloukový spoj je plně kompatibilní s dalšími liniovými, bodovými i závěsnými svítidly a příslušenstvím systému MAG TRACK. Je možné oblouk individuálně zkracovat? Ne, tento prvek je vyráběn v přesně daném tvaru a rozměru pro zachování funkčnosti systému a bezpečnosti elektrického propojení.Vyzkoušejte moderní řešení magnetických lištových systémů a posuňte světlo ve vašem interiéru na novou úroveň s LED2 MAG ROUND CORNER-H!

Objev podobné jako LED2 6499301 MAG ROUND CORNER-H R450, W DALI bílá

LED2 6499401 MAG ROUND CORNER-H R300, W DALI bílá – zakřivený spojovací díl pro magnetický systém MAG TRACKLED2 MAG ROUND CORNER-H R300 je prémiový obloukový díl určený pro moderní magnetický systém MAG TRACK. Tento produkt v bílé barvě umožňuje elegantní zakřivení světelné linie a přináší do interiéru novou dimenzi designu. Jeho precizní zpracování z hliníku zaručuje dlouhou životnost a mechanickou odolnost, což oceníte zejména v komerčních i rezidenčních projektech s vysokými nároky na estetiku i funkčnost.Hlavní přednosti produktu Zakrivený profil – Šířka 26 mm, délka oblouku 400 mm, výška 53 mm; ideální pro tvorbu oblých světelných linií. Kompatibilita s MAG TRACK – Plně kompatibilní s modulárními svítidly a příslušenstvím této kolekce. Stmívatelné přes DALI – Podpora nejmodernějšího standardu digitálního stmívání pro maximální komfort a úsporu energie. Bezpečné napětí 48V DC – Vysoká bezpečnost provozu, nízké provozní náklady. Ochrana IP20 – Vhodné pro interiéry, chráněno proti prachu. Hliníkové tělo – Lehký a pevný materiál, zaručující dlouhou životnost a čistý design. Moderní bílá barva – Snadno zapadne do minimalistických i luxusních interiérů.Technické parametry Výška: 53 mm Šířka: 26 mm Délka oblouku: 400 mm Hmotnost: 900 g Třída ochrany: III Ochrana: IP20 Napětí: 48V DC Materiál: Hliník Barva: Bílá Stmívatelné: ano, DALI Kolekce: MAG TRACKVyužití v interiéruTento zakřivený spojovací díl doporučujeme využít při tvorbě kreativních a designových světelných scenérií v kancelářích, galeriích, showroomu či moderním obývacím pokoji. Kombinace s ostatními prvky systému MAG TRACK umožňuje snadné plánování i realizaci neobvyklých světelných kompozic na míru.Trust badges garance Certifikace: CE – zaručená bezpečnost a shoda s evropskými standardy. Záruka: 2 rokyFAQ – Často kladené dotazy Lze tento díl použít i v jiném systému než MAG TRACK? Ne, tento typ je kompatibilní pouze se systémem MAG TRACK od LED2. Je možné tento díl osadit LED zdrojem? Nejedná se o svítidlo, ale o konstrukční prvek pro propojení magnetických kolejnic. Pro svícení je nutné použít kompatibilní svítidla z kolekce MAG TRACK.

Objev podobné jako LED2 6499401 MAG ROUND CORNER-H R300, W DALI bílá

LED2 6499701 MAG LOW roh-H, W DALI bílá – Rohový spoj kolejnicového systému s DALI řízenímLED2 6499701 MAG LOW roh-H, W DALI v bílé barvě je specializovaný rohový spoj určený pro napájecí a řídicí propojení lištového systému MAG LOW. Konstrukčně vyniká nízkou výškou a minimalistickým vzhledem. Díky možnosti stmívání přes protokol DALI představuje ideální volbu pro moderní architektonické projekty, kde je kladen důraz na precizní ovládání osvětlení i estetickou stránku.Klíčové vlastnosti produktu Typ propojení: Rohový spoj (H, W typ) pro kolejnice MAG LOW Stmívatelnost: Ano, DALI (Digital Addressable Lighting Interface) – profesionální řízení osvětlení Barva: Bílá – univerzální a elegantní vzhled Materiál: Hliník – vysoká odolnost, nízká hmotnost Ochrana: IP20 – vhodné do interiéru Třída ochrany: III – bezpečný provoz při nízkém napětí Napětí: 48V DC Rozměry: Výška 25 mm, šířka 80 mm, délka 80 mm Hmotnost: 100 g Kolekce: MAG LOW kolejniceVyužití a kompatibilitaTento rohový spoj je nepostradatelnou součástí modulárních kolejnicových systémů LED2 MAG LOW. Umožňuje vytvářet pravoúhlé napojení lišt s možností inteligentního ovládání a stmívání. Díky DALI rozhraní lze systém začlenit do komplexních světelných scénářů v kancelářích, galeriích, showroomech i rezidenčních interiérech.Proč zvolit LED2 MAG LOW roh-H, W DALI? Profesionální řešení pro designové a funkčně náročné prostory Snadná instalace i integrace do stávajících DALI systémů Kvalitní zpracování a dlouhá životnost Možnost flexibilního rozšíření systému MAG LOWTechnické parametry Materiál: Hliník Barva: Bílá Výška: 25 mm Šířka: 80 mm Délka: 80 mm Hmotnost: 100 g Napětí: 48V DC Stupeň krytí: IP20 Třída ochrany: IIIO kolekci MAG LOWMAG LOW je inovativní kolejnicový systém pro LED osvětlení s nízkým profilem, vysokou modularitou a variabilitou. Umožňuje kombinovat různé typy svítidel a příslušenství pro dosažení maximálně individuálního světelného řešení.

Objev podobné jako LED2 6499701 MAG LOW roh-H, W DALI bílá

Boty pro volný čas dámské, vysoké, zavazování tkaničkami Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC WOMENSBoty Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC jsou ideální na vaše túry, výšlapy i procházky. Zajistí přirozenou volnost pohybu a perfektní pohodlí. Budete v nich navíc moct zažít pocit chůze naboso.Není vyplněn Alternativní text k fotografii!Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC se snadno obouvajíSvrchní část bot Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC je vyrobená z prvotřídní kůže a doplněná o pletený límec z vlny Woolmark, díky němuž se velmi snadno obouvají. Boty Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC nabízí pocit chůze nabosoVivobarefoot MAGNA FOREST ESC jsou opatřené vložkou z recyklovaného spotřebitelského odpadu. Po jejím vyjmutí se umocní pocit chůze naboso.Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC jsou vhodné do hor i lesaAť již vyrazíte do lesa, hor či do města, boty Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC vám zajistí skvělou stabilitu. Opatřené jsou pryžovou podrážkou o síle 2,5 mm, která je doplněná 7mm kolíky....

Objev podobné jako Vivobarefoot MAGNA FOREST ESC WOMENS BRACKEN LIME BLACK (SPTvivo290nad)

LED2 6093203 MAG CORNER-V, B DALI černá – Rohový spojovací díl pro flexibilní osvětleníLED2 6093203 MAG CORNER-V, B DALI v elegantní černé povrchové úpravě je inovativní rohový spojovací díl z kolekce MAG TRACK, který umožňuje vytvářet profesionální a variabilní systémy magnetických lištových svítidel. Tento produkt je určen pro uživatele, kteří hledají dokonalé řešení osvětlení s možností stmívání a integrace do inteligentního řízení pomocí DALI.Klíčové vlastnosti produktu Kompatibilita: Určeno pro magnetické lištové systémy LED2 MAG TRACK Stmívatelnost: Ano, díky podpoře DALI protokolu pro efektivní řízení osvětlení Třída ochrany: III – bezpečné napájení nízkým napětím Napětí: 48V DC – moderní a úsporné řešení Materiál: Hliník – vysoká odolnost a dlouhá životnost Povrchová úprava: Černá – stylový a univerzální design Ochrana IP: IP20 – vhodné pro interiéry Váha: 250 g – lehké a snadno montovatelné Profesionální řešení pro moderní interiéryDíky magnetickému systému je instalace spojovacího dílu MAG CORNER-V rychlá a flexibilní. Produkt je ideální pro vytváření pravých úhlů v lištových systémech, což umožňuje elegantní vedení osvětlení podél stěn nebo stropů. S podporou stmívání přes DALI lze jednoduše nastavovat intenzitu světla, což oceníte zejména v kancelářích, komerčních či rezidenčních prostorech.Proč zvolit právě tento spojovací díl? Vysoká variabilita – vytvářejte různé tvary a sestavy svítidel Snadná montáž i demontáž díky magnetickému uchycení Možnost integrace do inteligentních systémů řízení osvětlení Elegantní design, který ladí s moderními interiéryTechnické parametry Kolekce: MAG TRACK Rozměry: specifické dle systému MAG TRACKLED2 6093203 MAG CORNER-V, B DALI je volbou pro ty, kteří požadují flexibilitu, estetiku a technickou vyspělost v jednom. Inspirujte se možnostmi lištových systémů a posuňte svůj projekt na vyšší úroveň.

Objev podobné jako LED2 6093203 MAG CORNER-V, B DALI černá

LED2 6093303 MAG IN TRACK 2M, B DALI černá – Profesionální lištový systém pro moderní osvětleníHledáte-li flexibilní, designově čisté a technologicky vyspělé řešení pro montáž svítidel, jste na správném místě. LED2 6093303 MAG IN TRACK 2M, B DALI z kolekce MAG TRACK je špičkový instalační profil v elegantní černé barvě, určený pro moderní interiéry i komerční prostory. Tento produkt umožňuje snadnou integraci stmívatelných svítidel s podporou DALI protokolu a nabízí maximální variabilitu při plánování osvětlení.Klíčové vlastnosti systému MAG IN TRACK Stmívatelnost: Plně kompatibilní s DALI – digitálním adresovatelným rozhraním pro inteligentní řízení osvětlení. Bezpečnost: Třída ochrany III – bezpečné nízkonapěťové řešení pro maximální ochranu uživatelů. Napájení: 48V DC – úsporné a efektivní napájení s nízkou energetickou spotřebou. Materiál: Precizně zpracovaný hliník – dlouhá životnost, nízká hmotnost (3150g) a vysoká odolnost. Design: Minimalistické linie a matná černá barva pro nenápadné začlenění do každého interiéru. Krytí: IP20 – určeno pro použití v interiéru, kde není vyžadována zvýšená odolnost vůči prachu a vodě. Délka: 2 metry – ideální pro větší i menší realizace.Komu je MAG IN TRACK určen?Tento systém je perfektní volbou pro architekty, designéry i developery, kteří požadují rychlou montáž, flexibilitu a možnost měnit rozmístění svítidel bez zásahu do elektroinstalace. Díky DALI rozhraní lze inteligentně řídit osvětlení v kancelářích, galeriích, prodejnách i domácnostech.Výhody použití magnetických lištových systémů Rychlá a čistá montáž bez viditelných šroubů Bezpečné uchycení svítidel pomocí magnetického systému Možnost snadné změny pozice nebo typu svítidla dle aktuálních potřeb prostoru Elegantní řešení bez narušení designu stropu či stěnTechnické parametry Model: 6093303 MAG IN TRACK 2M, B DALI Barva: Černá Hmotnost: 3150 g Třída ochrany: III Stupeň krytí: IP20 Napětí: 48V DC Materiál: Hliník Kolekce: MAG TRACKInspirujte se moderní technologií osvětleníLED2 MAG IN TRACK je investicí do budoucnosti vašeho interiéru. Umožňuje vám držet krok s nejnovějšími trendy v oblasti chytré domácnosti a profesionálního řízení osvětlení.

Objev podobné jako LED2 6093303 MAG IN TRACK 2M, B DALI černá