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
EN
Das Hundert-Seiten-Sprachmodelle-Buch

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A

Andriy Burkov

KI und ML
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Graph Neural Networks in Aktion

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A

Keita Broadwater, Namid Stillman

KI und ML
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Generative KI-Anwendungen mit Open-Source-Bibliotheken entwickeln: Praktischer Leitfaden zur Implementierung großer Sprachmodelle

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A

Srikannan Balakrishnan

KI und ML
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Der fundierte Datenanalyst: Lösen Sie unordentliche Datenprobleme wie ein Profi

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A

David Asboth

KI und ML
RU
Data Engineering in Python: Grundlagen der Datenanalyse mit Pandas, NumPy und Scikit-learn

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A

A. Ju. Ginko (Übersetzer)

KI und ML
RU
Causal Inference mit Python. Kausale Zusammenhänge in der IT-Entwicklung

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A

Mateusz Fakut

KI und ML
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Data Science: Probleme und Lösungen

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A

A.S. Vatyan, N.F. Gusarova, N.V. Dobreko

KI und ML
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Python. Systemanalyse von Daten, Berechnungen und Modellierung

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A

Joachim Sundnes

KI und ML
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Der vollständige veraltete Leitfaden für generative KI

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A

David Clinton

KI und ML
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Das Entwickler-Handbuch für die Sicherheit großer Sprachmodelle

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A

Steve Wilson

KI und ML
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15 mathematische Konzepte, die jeder Data Scientist kennen sollte

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A

David Hoyle

KI und ML
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Beschleunigen des Modelltrainings mit PyTorch 2.X

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A

Maicon Melo Alves

KI und ML
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Entwicklung georäumlicher Anwendungen mit Python

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A

Mohammad Gouse Galety, Arul Kumar Natarajan, Tesfaye Fufa Gedefa, Tsegaye Demsis Lemma

KI und ML
EN
Wie KI funktioniert: Von Zauberei zur Wissenschaft

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A

Ronald T. Kneusel

KI und ML
EN
AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

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A

William Hawkins

KI und ML
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Generative KI für effektive Softwareentwicklung

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A

Anh Nguyen-Duc, Pekka Abrahamsson, Foutse Khomh (Editors)

KI und ML
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Mastering Microsoft Fabric: SAASifizierung der Analytik

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B

Debananda Ghosh

KI und ML
EN
Große Sprachmodelle für Entwickler: Eine promptbasierte Erkundung

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A

Oswald Campesato

KI und ML
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Infrastruktur für maschinelles Lernen und Best Practices für Softwareentwickler

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A

Miroslaw Staron

KI und ML
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OpenAI GPT für Python-Entwickler

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A

Aymen El Amri

KI und ML
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Entwickeln von Apps mit GPT-4 und ChatGPT: Erstellen Sie intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr

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A

Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

KI und ML
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Dekodierung großer Sprachmodelle

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A

Irena Cronin

KI und ML
EN
Transformer, BERT und GPT: einschließlich ChatGPT und Prompt Engineering

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A

Oswald Campesato

KI und ML
RU
Entwicklung von Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT

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A

Olivier Kellen, Marie-Alice Bleté

KI und ML
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Generative AI: Navigation zum Kurs der künstlichen allgemeinen Intelligenz Zukunft

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A

Martin Musiol

KI und ML
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Maschinelles Lernen und generative KI für Marketing

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A

Yoon Hyup Hwang, Nicholas C. Burtch

KI und ML
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Data Engineering mit Scala und Spark

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A

Eric Tome, Rupam Bhattacharjee, David Radford

KI und ML
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Datenverarbeitung mit Python. Data Wrangling und Data Quality

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A

Susan McGregor

KI und ML
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Entschlüsselung von Datenarchitekturen: Auswahl zwischen einem modernen Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh

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A

James Serra

KI und ML
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Probabilistisches maschinelles Lernen. Erweiterte Themen: Vorhersage, Generierung, Erkennung, Aktion

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A

Kevin P. Murphy

KI und ML
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Denken wie ein Python-Programmierer, dritte Ausgabe: Wie man wie ein Informatiker denkt

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A

Allen B. Downey

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Deep Learning: Grundlagen und Konzepte

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A

Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

KI und ML
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Big Data Management und Analytik

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A

Brij B Gupta, Mamta

KI und ML
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Data Engineering für Machine-Learning-Pipelines: Von Python-Bibliotheken zu ML-Pipelines und Cloud-Plattformen

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A

Pavan Kumar Narayanan

KI und ML
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Generative KI in der Hochschulbildung: Der ChatGPT-Effekt

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A

Cecilia Ka Yuk Chan, Tom Colloton

KI und ML
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Programmieren mit KI für Dummies

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A

Chris Minnick

KI und ML
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Erstellung von generativen KI-gestützten Apps: Ein praktischer Leitfaden für Entwickler

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A

Aarushi Kansal

KI und ML
EN
Software Engineering für Data Scientists: Von Notebooks zu skalierbaren Systemen

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A

Catherine Nelson

KI und ML
EN
Praktische APIs für KI und Data Science

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A

Ryan Day

KI und ML
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Machine Learning Q und AI: 30 wesentliche Fragen und Antworten zu Machine Learning und KI

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A

Sebastian Raschka

KI und ML
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Maschinelles Lernen mit PyTorch und Scikit-Learn

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A

Sebastian Raschka, Yusi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili

KI und ML
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Angewandtes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für Ingenieure

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A

Jeff Prosise

KI und ML
RU
Konformes Vorhersagen in Python

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A

Valeri Manochin

KI und ML
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Graph Neural Networks mit Python

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A

Maxim Labonne, Artjom Grusdew

KI und ML
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Datenpipelines. Taschenhandbuch

Datenpipelines. Taschenhandbuch

A

James Densmore

KI und ML
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Automatisierte Forex-Handelssysteme mit ChatGPT: Lernen, Verbessern und Forex-Handel mit Ihrem KI-Begleiter genießen

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A

Paul Wealth

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Maschinelles Lernen: Theorie und Anwendungen – Praktische Anwendungsfälle mit Python auf klassischen und Quantencomputern

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A

Xavier Vasques

KI und ML
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Architektur von Daten- und Machine-Learning-Plattformen: Ermöglichen Sie Analytics und KI-gesteuerte Innovation in der Cloud

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A

Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner

KI und ML
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Praktische Einführung in Generative KI mit Transformern und Diffusionsmodellen

Praktische Einführung in Generative KI mit Transformern und Diffusionsmodellen

A

Omar Sanseviero, Pedro Cuenca, Apolinário Passos, Jonathan Whitaker

KI und ML
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Modern Computer Vision mit PyTorch. Zweite Auflage: Ein praktischer Leitfaden von den Grundlagen des Deep Learning bis zu fortgeschrittenen Anwendungen und Generative AI

Modern Computer Vision mit PyTorch. Zweite Auflage: Ein praktischer Leitfaden von den Grundlagen des Deep Learning bis zu fortgeschrittenen Anwendungen und Generative AI

A

V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

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