Bücher / KI und ML / Maschinelles Lernen

KI und ML

Alle Programmiersprachen 1538KI und ML 762Algorithmen und Theorie 505Softwareentwicklung 470Webentwicklung 390DevOps und Infrastruktur 271Cybersicherheit 225Betriebssystem und System 172Sonstiges 169Datenbanken 146Spieleentwicklung 143Eingebettete Systeme 131IT-Management 106
Alle Data Science 253Maschinelles Lernen 151LLM 107Neuronale Netzwerke 91ChatGPT 37TensorFlow 29Computer Vision 26PyTorch 21MLOps 18NLP 12Pandas 9KI-Agenten 1
Alle 2026 62025 152024 342023 142022 102021 102020 152019 72018 62017 32016 32015 22014 12012 12011 32009 12008 1
EN
MATLAB Machine Learning Rezepte: Ein Problemlösungsansatz

MATLAB Machine Learning Rezepte: Ein Problemlösungsansatz

A

Michael Paluszek, Stephanie Thomas

KI und ML
EN
Skalierbare KI und Entwurfsmuster

Skalierbare KI und Entwurfsmuster

F

Abhishek Mishra

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen mit Python für Prozess- und Anlagenzustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung: Von Daten zum Prozessverständnis

Maschinelles Lernen mit Python für Prozess- und Anlagenzustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung: Von Daten zum Prozessverständnis

A

Ankur Kumar, Jesús Flores-Cerrillo

KI und ML
RU
Einführung in statistisches Lernen mit Beispielen in Python

Einführung in statistisches Lernen mit Beispielen in Python

A

Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jonathan Taylor

KI und ML
EN
Aktives maschinelles Lernen mit Python

Aktives maschinelles Lernen mit Python

A

Margo Masson-Forsyth

KI und ML
EN
Verwaltung von Machine-Learning-Projekten: Vom Design bis zur Bereitstellung

Verwaltung von Machine-Learning-Projekten: Vom Design bis zur Bereitstellung

A

Simon Thompson

KI und ML
RU
Erstellung von Videospielen mit PyGame

Erstellung von Videospielen mit PyGame

A

Mike Gold

KI und ML
RU
Python für maschinelles Lernen

Python für maschinelles Lernen

A

Unbekannt

KI und ML
RU
Interpretierbares maschinelles Lernen mit Python

Interpretierbares maschinelles Lernen mit Python

A

Sergej Masis

KI und ML
EN
Python für wissenschaftliches Rechnen und künstliche Intelligenz

Python für wissenschaftliches Rechnen und künstliche Intelligenz

A

Stephen Lynch

KI und ML
RU
Mathematische Algorithmen für Programmierer. 3D-Grafik, maschinelles Lernen und Simulation mit Python

Mathematische Algorithmen für Programmierer. 3D-Grafik, maschinelles Lernen und Simulation mit Python

A

Paul Orland

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen mit Python: Theorie und Anwendungen

Maschinelles Lernen mit Python: Theorie und Anwendungen

A

G. R. Liu

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen für Ingenieure: Prinzipien und Algorithmen durch Signalverarbeitung und Informationstheorie

Maschinelles Lernen für Ingenieure: Prinzipien und Algorithmen durch Signalverarbeitung und Informationstheorie

A

Osvaldo Simeone

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen für kausale Inferenz

Maschinelles Lernen für kausale Inferenz

A

Sheng Li, Zhixuan Chu (Editors)

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen für Emotionsanalyse in Python

Maschinelles Lernen für Emotionsanalyse in Python

A

Allan Ramsay, Tariq Ahmad

KI und ML
EN
Python Machine Learning Projekte: Lernen Sie, wie Sie Machine Learning Projekte von Grund auf erstellen

Python Machine Learning Projekte: Lernen Sie, wie Sie Machine Learning Projekte von Grund auf erstellen

A

Dr. Deepali R Vora, Dr. Gresha S Bhatia

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen für Hochrisiko-Anwendungen: Ansätze für verantwortungsvolle KI

Maschinelles Lernen für Hochrisiko-Anwendungen: Ansätze für verantwortungsvolle KI

A

Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey

KI und ML
EN
Kausale Inferenz und Entdeckung in Python – Maschinelles Lernen und die Perspektive von Pearl

Kausale Inferenz und Entdeckung in Python – Maschinelles Lernen und die Perspektive von Pearl

A

Aleksander Molak

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen. Portfolio realer Projekte

Maschinelles Lernen. Portfolio realer Projekte

A

Alexei Grigorjew

KI und ML
EN
Künstliche Intelligenz für Dummies, 2. Auflage

Künstliche Intelligenz für Dummies, 2. Auflage

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

KI und ML
RU
Erklärbare KI-Modelle in Python. KI-Modell. Erklärungen mit Python-basierten Bibliotheken, Erweiterungen und Frameworks.

Erklärbare KI-Modelle in Python. KI-Modell. Erklärungen mit Python-basierten Bibliotheken, Erweiterungen und Frameworks.

A

Pradipta Mishra

KI und ML
RU
Human-in-the-Loop Machine Learning

Human-in-the-Loop Machine Learning

A

Robert (Munro) Monarch

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen: Grundlagen, Algorithmen und praktische Anwendung

Maschinelles Lernen: Grundlagen, Algorithmen und praktische Anwendung

A

Hier ist die Übersetzung ins Deutsche: Jeremy Watt, Reza Borhani, Aggelos K. Katsaggelos

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

A

Walliappa Lakshmanan, Sarah Robinson, Michael Munn

KI und ML
RU
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

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

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

A

Michael Munn, David Pitman

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
RU
Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

Maschinelles Lernen. Entwurfsmuster

A

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

KI und ML
EN
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
EN
Maschinelles Lernen verstehen

Maschinelles Lernen verstehen

A

Luis G. Serrano

KI und ML
RU
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
RU
Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Ein nicht-technischer Einstieg

Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Ein nicht-technischer Einstieg

A

Tom Taulli

KI und ML
RU
Künstliche Intelligenz Systeme

Künstliche Intelligenz Systeme

A

A. W. Ostrouch, N. E. Surkowa

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
RU
Maschinelles Lernen in Elastic Stack

Maschinelles Lernen in Elastic Stack

A

Rich Collier, Camilla Montonen, Bahaaaldin Azarmi

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
Maschinelles Lernen und Data Mining für aufkommende Trends in der Cyber-Dynamik: Theorien und Anwendungen

Maschinelles Lernen und Data Mining für aufkommende Trends in der Cyber-Dynamik: Theorien und Anwendungen

A

Haruna Chiroma, Shafi’i M. Abdulhamid, Philippe Fournier-Viger, Nuno M. Garcia (Editors)

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen mit Python für Anfänger: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit praktischen Projekten

Maschinelles Lernen mit Python für Anfänger: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit praktischen Projekten

A

Jamie Chan

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen mit R. Experten-Techniken für die prädiktive Analyse

Maschinelles Lernen mit R. Experten-Techniken für die prädiktive Analyse

A

Brett Lantz

KI und ML
EN
Mastering Machine Learning Algorithms, zweite Ausgabe

Mastering Machine Learning Algorithms, zweite Ausgabe

A

Giuseppe Bonaccorso

KI und ML
EN
Praktisches Maschinelles Lernen mit Rust: Erstellen intelligenter Anwendungen in Rust

Praktisches Maschinelles Lernen mit Rust: Erstellen intelligenter Anwendungen in Rust

A

Joydeep Bhattacharjee

KI und ML
RU
Technologien des maschinellen Lernens. Lehr- und methodisches Handbuch

Technologien des maschinellen Lernens. Lehr- und methodisches Handbuch

A

P. E. Gladilin, K. O. Bochenina

KI und ML
RU
Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Grundlagen der künstlichen Intelligenz

A

E. W. Borowskaja, N. A. Dawydowa

KI und ML
RU
Reinforcement Learning: Eine Einführung. Zweite Auflage

Reinforcement Learning: Eine Einführung. Zweite Auflage

A

Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen ohne Umschweife

Maschinelles Lernen ohne Umschweife

A

Andrei Burkow

KI und ML
RU
Künstliche Intelligenz in der Praxis. 50 Erfolgsfälle von Unternehmen

Künstliche Intelligenz in der Praxis. 50 Erfolgsfälle von Unternehmen

A

Bernard Marr, Matt Ward

KI und ML
RU
Unterhaltsames maschinelles Lernen. Manga

Unterhaltsames maschinelles Lernen. Manga

B

Araki Masahiro, Watari Makana (Künstler)

KI und ML
RU
Einführung in künstliche Intelligenz

Einführung in künstliche Intelligenz

A

A. W. Ostrouch

KI und ML
EN
Herangehensweise an (fast) jedes Machine-Learning-Problem

Herangehensweise an (fast) jedes Machine-Learning-Problem

A

Abhishek Thakur

KI und ML
← 1234 →

PDF-Qualitätswert:

A Ausgezeichnet — kopierbarer Text, Inhaltsverzeichnis, Metadaten B Gut — Text vorhanden, einige Daten fehlen C Durchschnittlich — Text teilweise extrahierbar D Schlecht — höchstwahrscheinlich ein Scan F Scan ohne OCR — Text kann nicht extrahiert werden