Bücher / KI und ML

KI und ML

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Alle Data Science 253Maschinelles Lernen 151LLM 107Neuronale Netzwerke 91ChatGPT 37TensorFlow 29Computer Vision 26PyTorch 21MLOps 18NLP 12Pandas 9KI-Agenten 1
Alle 2026 502025 1082024 1612023 1102022 492021 402020 652019 342018 292017 122016 142015 162014 32013 42012 22011 32009 22008 12007 21994 1
RU
Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

A

Walliappa Lakshmanan, Sarah Robinson, Michael Munn

KI und ML
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Transformer-Architektur meistern. Entwicklung moderner Modelle mit fortschrittlichen Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung

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A

Savaş Yıldırım, Meysam Asgari-Chenaghlu

KI und ML
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Deep Learning mit fastai und PyTorch: Minimal Formeln, Minimal Code, Maximale Effizienz

Deep Learning mit fastai und PyTorch: Minimal Formeln, Minimal Code, Maximale Effizienz

A

Jeremy Howard und Sylvain Gugger

KI und ML
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Deep Reinforcement Learning: Theorie und Praxis in Python

Deep Reinforcement Learning: Theorie und Praxis in Python

A

Laura Gresser, Wan Lung Keng

KI und ML
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Deep Learning. Der kürzeste und verständlichste Kurs

Deep Learning. Der kürzeste und verständlichste Kurs

A

John D. Kelleher

KI und ML
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Big Data. Warum, was und wie?

Big Data. Warum, was und wie?

A

Alena Zaporozhan

KI und ML
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Biologisches und Computer Vision

Biologisches und Computer Vision

A

Gabriel Kreiman

KI und ML
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Terrence Sejnowski. Anthologie des maschinellen Lernens. Die wichtigsten Forschungsarbeiten im Bereich KI der letzten 60 Jahre.

Terrence Sejnowski. Anthologie des maschinellen Lernens. Die wichtigsten Forschungsarbeiten im Bereich KI der letzten 60 Jahre.

A

Terrence Sejnowski

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Datenanalyse in Microsoft Power BI. Vorbereitung auf die DA-100-Prüfung.

Datenanalyse in Microsoft Power BI. Vorbereitung auf die DA-100-Prüfung.

A

Daniel Masljuk

KI und ML
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Data-Science-Algorithmen und ihre praktische Implementierung in Python

Data-Science-Algorithmen und ihre praktische Implementierung in Python

B

A. W. Protodjakonow, P. A. Pylow, W. E. Sadownikow

KI und ML
EN
Machine Learning vereinfacht: Eine sanfte Einführung in Supervised Learning

Machine Learning vereinfacht: Eine sanfte Einführung in Supervised Learning

A

Andrew Wolf

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen und Data Science: Grundlagen und Anwendungen

Maschinelles Lernen und Data Science: Grundlagen und Anwendungen

A

Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

KI und ML
EN
Wichtige Mathematik für Data Science: Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Daten mit grundlegender linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Wichtige Mathematik für Data Science: Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Daten mit grundlegender linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

A

Thomas Nield

KI und ML
EN
Entwurf von Machine-Learning-Systemen: Ein iterativer Prozess für produktionsreife Anwendungen

Entwurf von Machine-Learning-Systemen: Ein iterativer Prozess für produktionsreife Anwendungen

A

Chip Huyen

KI und ML
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Zeitreihenvorhersage in Python

Zeitreihenvorhersage in Python

A

Marco Peixeiro

KI und ML
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TensorFlow in Aktion

TensorFlow in Aktion

A

Thushan Ganegedara

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Power BI: Expertenmodellierung

Power BI: Expertenmodellierung

A

Soheil Bakhshi

KI und ML
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Erklärbare KI für Praktiker: Entwurf und Implementierung erklärbarer ML-Lösungen

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A

Michael Munn, David Pitman

KI und ML
EN
Kommunikation mit Daten: Überzeugungskraft durch Daten

Kommunikation mit Daten: Überzeugungskraft durch Daten

A

Carl Allchin

KI und ML
EN
KI-gestützte Business Intelligence: Prognosen und Entscheidungsfindung mit maschinellem Lernen verbessern

KI-gestützte Business Intelligence: Prognosen und Entscheidungsfindung mit maschinellem Lernen verbessern

A

Tobias Zwingmann

KI und ML
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Meisterhafte Finanzmustererkennung: Finden und Backtesting von Candlestick-Mustern mit Python

Meisterhafte Finanzmustererkennung: Finden und Backtesting von Candlestick-Mustern mit Python

A

Sofien Kaabar

KI und ML
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Praktische Datenvorverarbeitung in Python: Lernen Sie, wie Sie Daten effektiv für erfolgreiche Datenanalysen aufbereiten

Praktische Datenvorverarbeitung in Python: Lernen Sie, wie Sie Daten effektiv für erfolgreiche Datenanalysen aufbereiten

A

Roy Jafari

KI und ML
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Grundlagen der Data Engineering: Planung und Aufbau robuster Datensysteme

Grundlagen der Data Engineering: Planung und Aufbau robuster Datensysteme

A

Joe Reis, Matt Housley

KI und ML
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Data Science: Eine erste Einführung

Data Science: Eine erste Einführung

A

Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee

KI und ML
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Adaptive Machine-Learning-Algorithmen mit Python: Lösen von Datenanalyse- und Machine-Learning-Problemen auf Edge-Geräten

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A

Chanchal Chatterjee

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Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung mit pandas, NumPy und Jupyter

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A

Wes McKinney

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Datenanalyse mit Python und PySpark

Datenanalyse mit Python und PySpark

A

Jonathan Rieu

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Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

A

V. Lakshmanan, S. Robinson, M. Munn.

KI und ML
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Praktisches Deep Learning: Eine Python-basierte Einführung

Praktisches Deep Learning: Eine Python-basierte Einführung

A

Ronald T. Kneusel

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Wissenschaftliches Programmieren mit Python

Wissenschaftliches Programmieren mit Python

A

Christian Hill

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Konversations-KI: Chatbots, die funktionieren

Konversations-KI: Chatbots, die funktionieren

A

Andrew R. Freed

KI und ML
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Machine Learning Bookcamp: Bauen Sie ein Portfolio von realen Projekten auf

Machine Learning Bookcamp: Bauen Sie ein Portfolio von realen Projekten auf

A

Alexey Grigorev

KI und ML
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Maschinelles Lernen verstehen

Maschinelles Lernen verstehen

A

Luis G. Serrano

KI und ML
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Data Science für Dummies, 3. Auflage

Data Science für Dummies, 3. Auflage

A

Lillian Pierson

KI und ML
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Maschinelles Lernen auf Basis mathematischer Programmierungsaufgaben

Maschinelles Lernen auf Basis mathematischer Programmierungsaufgaben

A

P.F. TschernaWin, D.N. Gainanow, W.N. Pankraschtschenko, F.P. TschernaWin, N.P. TschernaWin

KI und ML
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Deep Learning: Ein visueller Ansatz

Deep Learning: Ein visueller Ansatz

A

Andrew Glassner

KI und ML
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Python für maschinelles Lernen: Klassisches und Deep Learning mit Python unter Verwendung von TensorFlow 2 und scikit-learn

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A

Andreas Müller, Sara Guido

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Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Ein nicht-technischer Einstieg

Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Ein nicht-technischer Einstieg

A

Tom Taulli

KI und ML
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Künstliche Intelligenz Systeme

Künstliche Intelligenz Systeme

A

A. W. Ostrouch, N. E. Surkowa

KI und ML
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Künstliche Intelligenz Systeme. Neuronale Netzwerkmodellierung in MATLAB. Laborpraktikum

Künstliche Intelligenz Systeme. Neuronale Netzwerkmodellierung in MATLAB. Laborpraktikum

A

P. S. Romanow, I. P. Romanowa

KI und ML
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Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Flink. Grundlagen der Entwicklung von Streaming-Anwendungen

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A

Fabian Weskamp, Vasiliki Kalavri

KI und ML
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Umfassender Leitfaden zu DAX: Business Analytics mit Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services und Excel

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A

Marco Russo, Alberto Ferrari

KI und ML
RU
Grundlagen der künstlichen Intelligenz anhand von Beispielen in Python. Selbstlernkurs

Grundlagen der künstlichen Intelligenz anhand von Beispielen in Python. Selbstlernkurs

A

Anatoli Postolit

KI und ML
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Zuverlässigkeit neuronaler Netze: Stärkung der Widerstandsfähigkeit von KI gegen Täuschung

Zuverlässigkeit neuronaler Netze: Stärkung der Widerstandsfähigkeit von KI gegen Täuschung

A

Katie Warr

KI und ML
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Computer Vision mit Python. Erste Schritte

Computer Vision mit Python. Erste Schritte

A

E. D. Shakiryanov

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Maschinelles Lernen in Elastic Stack

Maschinelles Lernen in Elastic Stack

A

Rich Collier, Camilla Montonen, Bahaaaldin Azarmi

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Data Mining mit Python

Data Mining mit Python

B

Demidowa L. A.

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Analytik in Power BI mit R und Python. Laden, Transformieren und Visualisieren von Daten.

Analytik in Power BI mit R und Python. Laden, Transformieren und Visualisieren von Daten.

A

Ryan Wade

KI und ML
RU
Datenanalyse in Wissenschaft und Technik. Maschinelles Lernen, dynamische Systeme und Steuerung

Datenanalyse in Wissenschaft und Technik. Maschinelles Lernen, dynamische Systeme und Steuerung

A

Stephen L. Branton, J. Nathan Kutz

KI und ML
EN
Python und R für den modernen Data Scientist: Das Beste aus beiden Welten

Python und R für den modernen Data Scientist: Das Beste aus beiden Welten

A

Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

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